Was vermag Post-Editing zu leisten?

2023 war das Jahr der künstlichen Intelligenz. Spätestens seit dem Launch von ChatGPT hat sich wohl jeder, der schon mal mit generativer KI experimentiert hat, über die verblüffend guten Ergebnisse gewundert. Als ÜbersetzerInnen begleitet uns die Debatte rund um maschinelle Übersetzungen natürlich schon seit geraumer Zeit. Wie steht es 2024 um die Qualität und Anwendbarkeit solcher Übersetzungen? Und wo bleibt das menschliche Element im Spiel? In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die Entwicklungen, Chancen und Herausforderungen im Bereich des maschinellen Übersetzens und beleuchten die Rolle von Post-Editing.

Maschinelle Übersetzungen: Wo stehen wir 2024?

In unserem Beitrag vom September 2021 haben wir erstmals das Thema maschinelle Übersetzungen (MÜ) aufgegriffen. Unser Fazit damals: MÜ leisten in manchen Bereichen (reine Verständnisübersetzungen oder zu Zwecken der internen Kommunikation) durchaus gute Dienste, allerdings nur in Kombination mit Post-Editing durch eine/n HumanübersetzerIn.

Seitdem hat sich viel getan, und Sie fragen sich vielleicht, ob unser Urteil heute noch genauso ausfallen würde. Immerhin hat MÜ dank künstlicher Intelligenz enorme Fortschritte gemacht, richtig? Richtig. Die Ergebnisse sind heute dank riesiger digitaler Datenbestände, neuronaler Netzwerke und sprachregelbasierter Systeme deutlich besser als noch vor ein paar Jahren. Aber: Durchgehend korrekte und veröffentlichungsreife Übersetzungen dürfen Sie von DeepL und Co. auch 2024 nicht erwarten.

Immer noch Mensch oder doch lieber schon Maschine?

Menschliche Übersetzer spielen weiterhin eine wichtige Rolle, insbesondere in Bereichen, in denen fachliche Präzision, Kulturverständnis oder Emotionen wesentlich sind. In Marketing und Werbung, bei spezialisierten technischen, wissenschaftlichen, literarischen, medizinischen oder juristischen Texten kann die KI die Feinheiten menschlicher Übersetzung nicht vollständig erfassen und stellt keine Fragen, wenn etwas unklar ist. In der Regel ist man hier mit einer Humanübersetzung besser bedient.

MÜ bieten jedoch deutliche Vorteile bei der schnellen und kosteneffizienten Bearbeitung grosser Textmengen, insbesondere wenn der Inhalt allgemeiner Natur oder eine ungefähre Übersetzung ausreichend ist. Eine Hybridmethode, bei der die maschinelle Übersetzung vom Menschen nachbearbeitet wird, ist eine effektive Lösung, um die Stärken beider Ansätze zu nutzen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MÜ eine wertvolle Ressource darstellen, welche die Effizienz und Reichweite von Übersetzungen erheblich verbessern kann. Die menschliche Expertise bleibt jedoch unverzichtbar, um die Qualität der Übersetzungen zu gewährleisten, und hier kommt nun Post-Editing ins Spiel.

Maschinelle Übersetzung mit Post-Editing: PE full oder PE light?

Unter Post-Editing (PE) versteht man die sorgfältige Optimierung einer maschinellen Übersetzung durch fachlich qualifizierte und muttersprachliche LektorInnen. Die Wahl des Verfahrens hängt von der gewünschten Qualität und dem Verwendungszweck der Übersetzung ab. Ausgehend von diesen Überlegungen bieten wir zwei Optionen für Ihre maschinelle Übersetzung mit Post-Editing: PE LIGHT und PE FULL.

PE LIGHT konzentriert sich auf Korrekturen offensichtlicher Fehler. Benötigen Sie lediglich eine inhaltlich korrekte Übersetzung, genügt eine solche Überprüfung. PE FULL beinhaltet darüber hinaus die Abstimmung auf Ihr Zielpublikum, die kontextrelevante Berücksichtigung Ihrer Fachterminologie, eine umfassende stilistische Überarbeitung und orthografische und grammatikalische Fehlerfreiheit.

Sie sind sich nicht sicher, ob überhaupt und welches Post-Editing für Ihre Übersetzungen infrage kommt? Kein Problem. Zeigen Sie uns Ihre Dokumente und wir finden mit Ihnen gemeinsam die optimale Lösung.

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Worauf achtet eigentlich ein Post-Editor?

Ein Post-Editor, eine Post-Editorin erkennt Fehler im Ausgangstext und korrigiert sie in der maschinellen Übersetzung. Wo die Maschine sich wiederholende Begriffe unterschiedlich und beliebig übersetzt, achtet der Post-Editor darauf, sie einheitlich zu übersetzen (in einer Betriebsanleitung) oder eben gerade nicht (in einem Werbetext). Der Post-Editor macht unklare oder mehrdeutige Sätze im Ausgangstext klar und verständlich in der maschinellen Übersetzung. Er achtet auf Helvetismen und korrigiert Fahrrad zu Velo. Er achtet auf korrekte Konnotationen („to be excited“ kann sowohl „nervös sein“ als auch „begeistert sein“ bedeuten), korrekte Bezüge (da MÜ-Systeme sich nur auf jeweils einen Satz oder im besten Fall auf einen ganzen Abschnitt beschränken und nicht auf Textebene arbeiten, kann es zu Fehlinterpretationen kommen), korrekten Fachjargon (wenn der Patient eine präzise Übertragung der ärztlichen Diagnose benötigt, braucht er eine „translation“ und keine „transmission“) und angemessene Stilebene („ja“ kann sowohl mit „yes“ als auch mit „yeah“ übersetzt werden). Die Aufzählung liesse sich erweitern.

Die Anforderungen an Post-Editoren sind vielfältig. Mit Vorteil bringen Post-Editoren Erfahrung mit den unterschiedlichen Maschinen mit, da jede KI anders trainiert wird und sich somit Rückschlüsse auf die zu erwartenden Fehler ziehen lassen.

Post-Editing: Das Beste aus zwei Welten?

Aktuell betrachten wir maschinelle Übersetzungen in Kombination mit Post-Editing als gute Option, wenn Kosteneffizienz im Mittelpunkt steht. Um die Qualität einer Übersetzung zu gewährleisten, ist jedoch auch 2024 die menschliche Expertise unverzichtbar. Auch drei Jahre nach dem ersten Versuch, die Metapher „einen Frosch im Hals haben“ mit DeepL auf Französisch zu übersetzen, lautet das Ergebnis immer noch „avoir une grenouille (ein Frosch) dans le cou“, statt un chat (eine Katze), wie die Franzosen sagen würden.

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