KI-unterstützte Übersetzung
Vor einigen Wochen hatte mein Kollege Christoph Buck sich dem Thema „Nützliche KI im PR-Alltag gewidmet. Diese Reihe möchte ich um einen weiteren Anwendungsfall ergänzen: die Übersetzung. Einst die Domäne spezialisierter Agenturen und Übersetzungsbüros fordert die KI-Technologie auch dieses Expertenfeld heraus. Und das freilich nicht erst seit gestern. Der Google Übersetzer, besser bekannt als Google Translate, wurde bereits 2006 eingeführt und der auch bei uns sehr beliebte Übersetzungsdienst DeepL ist seit 2016 online. Seitdem hat sich noch mehr getan. 2022 erschien das revolutionäre Large-Language-Modell ChatGPT auf der Bildfläche, 2023 ging die Beta-Version von DeepL-Write an den Start – und zahlreiche inkrementelle Fortschritte auf dem Gebiet der computergestützten Übersetzung folgten auf dem Fuße.
An entsprechendem Werkzeug herrscht also kein Mangel. Im Gegenteil haben Anwender im wahrsten Sinne des Wortes die Qual der Wahl. Man nehme das folgende Beispiel:
Original
Das erklärte Ziel der neuen Strategie: mehr Benutzerfreundlichkeit und eine verbesserte Interaktion mit dem Kunden.
Google Übersetzer
The stated goal of the new strategy: greater user-friendliness and improved interaction with the customer.
DeepL
The declared aim of the new strategy: more user-friendliness and improved interaction with the customer.
ChatGPT
The stated goal of the new strategy: increased user-friendliness and improved customer interaction.
Schlecht ist auf den ersten Blick keine dieser Übersetzungen. Aber für welche sollte man sich nun entscheiden? Ein Blick auf menschliches Fachpersonal mag helfen, denn: Auch verschiedene Übersetzungsbüros wären wohl zu unterschiedlichen Ergebnissen gekommen. Für viele fachspezifische Texte gibt es die eine perfekte Übersetzung genauso wenig wie es den einen perfekten Originaltext gibt. Geschmack und individueller Stil lassen sich nicht aus der Gleichung nehmen. Stattdessen sollte die Frage also lauten: Welche Übersetzung ist gut – und kommt sowohl dem Sinn und Ton des Originals als auch dem Wunsch und der Vorstellung des Kunden am nächsten?
Viele Wege führen nach Rom
Vielleicht lautet die Antwort: keine allein. Einen mir vorliegenden Text habe ich entsprechend zunächst via DeepL übersetzt – und anschließend via DeepL Write optimiert. Das Ergebnis für den oben genannten, beispielhaften Satz:
DeepL Write
The stated aim of the new strategy is to improve the user experience and customer interaction.
Das klingt schon flüssiger als die erste Übersetzung. Schließlich soll nicht zwangsläufig der Satzbau erhalten werden, sondern das Geschriebene auch im Englischen flüssig klingen. Ich wollte aber das Bild der „user-friendliness“ erhalten und tauschte den Begriff entsprechend aus. Persönlich würde ich zugunsten eines besseren Leseflusses auch den Artikel „the“ vor „user-friendliness“ streichen. Doch zuvor wollte ich ChatGPT Gelegenheit geben, den Satz noch einmal nach Möglichkeit zu optimieren:
DeepL Write, eigene Anpassung
The stated aim of the new strategy is to improve the user-friendliness and customer interaction.
DeepL Write, ChatGPT
The stated aim of the new strategy is to enhance user-friendliness and strengthen customer interaction.
Auch das klang in meinen Ohren gut – doch ich beschloss, die Empfehlung für „enhance“ und „strengthen“ nicht umzusetzen, um näher an der Grundton des Textes zu bleiben. Dafür freute ich mich zu sehen, dass die KI mein Sprachempfinden bzgl. der Artikel-Platzierung bestätigte:
Finaler Satz: DeepL Write, ChatGPT, eigene Anpassung
The stated aim of the new strategy is to improve user-friendliness and customer interaction.
Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser
Ich bin mit dem Ergebnis zufrieden. Das liegt zum einen an der durchaus hohen Qualität der KI-Übersetzung. Auf der anderen Seite ist es aber unerlässlich, die Übersetzungen händisch zu redigieren und die jeweiligen Ergebnisse mit anderen Übersetzungs-Tools, Wörterbüchern und nicht zuletzt dem eigenen Erfahrungsschatz abzugleichen. Denn eine gute Übersetzung muss die Übersetzung die Sprachwelt des jeweiligen Kunden treffen und den Kontext sowie kundenspezifische Termini berücksichtigen.
Fazit: KI-Tools leisten ausgezeichnete Arbeit. Doch ohne eigenen Aufwand geht es nicht.
Hinweis: Zum Einsatz kamen die ChatGPT-Versionen 4o und o1-preview. Die Ergebnisse unterschieden sich aber nicht bzw. nur minutiös. Wiederholte Anfragen lieferten zudem leicht unterschiedliche Antworten.
