Neural Machine Translation

Wie nutze ich Neural Machine Translation sinnvoll und welche Fallstricke gibt es?

In unserem ersten Blog-Beitrag zum Thema Neural Machine Translation haben wir bereits einen Überblick über den aktuellen Stand und die Zukunft dieser neuen Übersetzungstechnologie gegeben. Da sich die NMT zunehmend etabliert und entsprechende Tools immer häufiger – oft leider zu unkritisch – genutzt werden, wollen wir in diesem Beitrag etwas tiefer in die Materie eintauchen und uns anschauen, was eigentlich hinter ihrer „Intelligenz“ steckt.

Denn eines ist klar: Wer zumindest eine Grundvorstellung von ihrer Funktionsweise hat, kann besser einschätzen, wann und wie man diese Technologie sinnvoll einsetzt. Wer hingegen die Intelligenz der Maschine überschätzt, wird vielleicht sogar dazu geneigt sein, eher auf die Maschine zu hören als auf das eigene Sprachgefühl (oder das von uns Übersetzer:innen).

Darauf aufbauend gibt der Artikel einen kurzen Überblick darüber, wann sich NMTs lohnen und was man beachten sollte. Zum Schluss wollen wir Ihnen noch einige Denkanstöße mit auf den Weg geben und fragen dazu: Wie arbeitet es sich damit? Was macht die NMT mit uns? Wer (ver-)lernt schneller, wir Menschen oder die Maschinen?

Was steckt hinter der Intelligenz der NMTs und wie übersetzen sie eigentlich?

Die Übersetzungsqualität der NMT ist im Vergleich zu der anderer Technologien überraschend gut – und wird immer besser. Denn NMT-Software lernt natürlich dazu, wie es sich für eine künstliche Intelligenz gehört. Wobei man an dieser Stelle aber schon einhaken muss: Denn das Wort „Intelligenz“ kann schon etwas irreführend sein. Legt es doch nahe, die Maschine würde denken, gar bewusste Entscheidungen treffen. Ganz so ist es dann aber doch nicht.

Dahinter steckt Wahrscheinlichkeitsberechnung

Vereinfacht ausgedrückt stellt die NMT enorme Wahrscheinlichkeitsberechnungen an: Wie wahrscheinlich ist es, dass dieses Wort so oder so übersetzt wird, wenn es in Kombination mit diesem und jenem vorkommt. Diese Berechnungen basieren auf riesigen Datenbanken, mit denen NMTs „trainiert“ werden. Da die NMT im Gegensatz zu ihren Vorgängern nicht nur einzelne Wortgruppen „durchrechnet“, sondern den gesamten verfügbaren Kontext, können ihre Ergebnisse verblüffend menschlich wirken.

Nachgeahmte Menschlichkeit mit Fehlern

Etwas an Zauber verliert diese nachgeahmte Menschlichkeit, wenn man einige ihrer Fehler unter die Lupe nimmt. Bei einer meiner Übersetzungen hat mir eine in mein CAT-Tool integrierte NMT den Vorschlag „Er hat sie im Studium kennengetroffen“ unterbreitet. Wer der Maschine echte Intelligenz unterstellt, mag verleitet sein, zu glauben, sie würde hier sogar kreativ werden! Die späteren Eheleute trafen sich zum ersten Mal und kannten sich sofort in- und auswendig – eine Wortneuschöpfung von einer Maschine! Vielleicht noch etwas holprig, aber immerhin. Tatsächlich handelt es sich aber doch nur um einen Fehler, der darauf zurückzuführen ist, dass wir „meet someone“ genauso oft mit „jemanden kennenlernen“ wie mit „jemanden treffen“ übersetzen. Die Wahrscheinlichkeit lag also bei etwa 50 : 50, die NMT konnte sich nicht „entscheiden“ und das Ergebnis ist kein Beleg für Kreativität, sondern eine Fehlfunktion.

Außerdem haben NMTs auch einige Tricks parat: Wenn sie mit bestimmten Wörtern oder Satzteilen nichts anfangen können, werden diese manchmal einfach weggelassen – so reduziert sich das Risiko, dass etwas „Falsches“ dabei herauskommt. Eigentlich ist die Übersetzung dann natürlich trotzdem falsch. Nur wird das niemandem auffallen, der den Ausgangstext nicht versteht.

Auch bei NMTs gibt es Unterschiede, die beeinflussen, wann welches Tool geeignet ist – hier sind einige wichtige Punkte, die man beachten sollte

Niemand wird bestreiten, dass NMT-Tools für Alltagsübersetzungen im Privatumfeld äußerst nützlich sein können – bzw. auch im Studium und immer dann, wenn man sich hauptsächlich eine Vorstellung davon machen will, worum es in einem fremdsprachigen Text grundsätzlich geht. Hier versprechen die Tools einen wirklich schnellen, unkomplizierteren Erkenntnisgewinn für alle. Sie können helfen, Sprachbarrieren zu überwinden, rücken die Welt ein Stückchen näher zusammen. Auch der größte Skeptiker wird zumindest das anerkennen.
Die Frage, wann man NMTs auch im professionellen Kontext nutzen kann bzw. sollte, erfordert dagegen eine sehr viel komplexere Antwort. Auf folgende Aspekte kommt es unter anderem an:

  1. Sprachenpaar: Auch wenn das Internet schier endlos erscheint, erstreckt sich diese Unendlichkeit nicht gleichmäßig über alle Sprachen hinweg. Laut einer Erhebung von W3Techs nutzen 63,6 % der Websites Englisch als Content-Sprache, Deutsch dagegen nur 2,0 %. Wenn NMT-Tools Texte aus dem Internet zum Lernen nutzen, werden sie auch dadurch beeinflusst, von welchen Sprachen mehr oder weniger gute Quellen verfügbar sind. Natürlich werden die Tools auch gezielt „gefüttert“ – wie und womit ist in der Regel ein gut gehütetes Geheimnis. Das Lernergebnis ist dagegen glasklar: Die Tools unterscheiden sich je nach Sprachenpaar zum Teil sehr stark in ihrer Qualität. Wenn Englisch eine der Sprachen ist, erhält man wahrscheinlich eine bessere Qualität als wenn zwei „seltenere“ Sprachen verwendet werden sollen.
  2. Thema: Geht es in Ihrem Text um allgemeinere Themen, die viel diskutiert und allseits bekannt sind, wird die NMT damit besser zurechtkommen als mit Themen, für die eher selten (gute) Texte in mehreren Sprachen verfügbar sind – das gilt für alle Arten von Fachtexten aus Wissenschaft, Technik, Recht, Wirtschaft usw.
  3. Sensibilität: Enthält der Text sensible oder vertrauliche Informationen? Falls ja, muss man sich zumindest gut überlegen, ob man kostenlose Tools in Anspruch nimmt. Es sollte zwar mittlerweile bekannt sein, dass im Internet nichts kostenlos ist – wenn wir nicht mit Geld bezahlen, bezahlen wir mit unseren Daten. Aber im Angesicht einer schnellen, bequemen Lösung, werfen wir unsere Vorsicht nur allzu gern über den Haufen. Dabei wissen wir bei frei verfügbaren NMT-Tools meist gar nicht, was mit den Texten passiert, die wir dort eingeben – und dass die Unternehmen hinter den Tools kaum etwas dazu preisgeben, macht viele Kunden skeptisch. Von einigen großen Unternehmen, die diese Tools nicht verwenden wollen, wissen wir zum Beispiel, dass Websites wie DeepL in ihrem Firmennetz gesperrt sind. Viele Firmen und Übersetzungsdienstleister nutzen daher sicherere Tools, für die sie entsprechende Gebühren zahlen. Wenn Sie also eine Übersetzung beauftragen und sichergehen wollen, dass Ihre Texte nicht in unsichere Tools eingespeist werden, kommunizieren Sie das am besten deutlich.

Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie es sich mit solchen Tools arbeitet? Ist das noch „übersetzen“ wie wir es kennen? Und was macht es mit uns, wenn wir immer nur maschinell erstellte Texte lesen bzw. überarbeiten?

Wer eine Übersetzung bestellt, muss überlegen, was genau bei diesem speziellen Auftrag wichtig ist. Bei penibel ausgetüftelten, kostspieligen Marketingkampagnen ist beispielsweise Qualität Trumpf. Hier erwarten Auftraggeber:innen in der Regel, dass sich ein Mensch beim Übersetzen Gedanken über Stil, kulturelle Feinheiten und ggf. die typische Unternehmenssprache macht. Bei einem rein informativen Aushang für das (digitale) schwarze Brett reicht unter Umständen eine maschinelle Übersetzung, die von Übersetzer:innen nur auf grobe Fehler geprüft wird. Das nennt man Post-Editing und wird weithin als günstige Alternative angesehen.

Post-Editing: Mut haben, Dinge auch mal nicht zu korrigieren

Wie bei jeder Aufgabe gibt es Menschen, denen sie liegt oder eben nicht. Man muss beim Post-Editing einen gewissen Mut haben, Dinge auch mal nicht zu korrigieren. Fünf Sätze hintereinander fangen mit „Wir haben“ an? Wer normalerweise jedes Wort behutsam auswählt, wird das nicht gern übernehmen. Man denkt: „Vielleicht ändere ich es wenigstens bei dem einen Satz in der Mitte“. Aber so kommt man schnell vom Hundertsten ins Tausendste. Beim Post-Editing ist es oft unangebracht, solche Dinge zu ändern. Denn hier zählt jedes Wort, jede Minute Arbeit. Bei vielen Sätzen der NMT muss ich mich als Übersetzerin schon überwinden, sie stehen zu lassen.

Wirkt sich NMT negativ auf das Sprachgefühl aus?

Das Interessante daran ist aber: Je länger ich mit der NMT arbeite, desto größer wird meine Toleranz gegenüber ihren Formulierungen. Und das finde ich schon etwas beunruhigend, da unser Sprachgefühl letztendlich von der Sprache abhängt, die wir konsumieren. Je öfter wir etwas Falsches lesen oder hören, desto mehr gewöhnen wir uns daran, bis wir es schließlich selbst übernehmen. Daher frage ich mich unweigerlich: Gewöhne ich mich schneller an die Sprache der Maschine, als sie unsere lernt? Denn an dieser Stelle stoßen wir auf ein echtes Problem: Wie bereits erwähnt, korrigieren wir die NMT beim Post-Editing nur minimal. Andernfalls würde es viel zu lange dauern und es wäre am Ende nicht mehr günstiger als eine menschliche Übersetzung. Wir bringen der NMT also nur eine akzeptable Sprache bei – und keine richtig gute. Und dann konsumieren wir beim Post-Editing diese Sprache wieder und wieder und gewöhnen uns immer mehr daran. Unser Gehirn ist in dieser Hinsicht ähnlich wie ein Muskel: „If you don’t use is, you’ll lose it“ heißt es. Was wir selbst nicht tun, was wir Maschinen überlassen, obwohl wir es selbst könnten und dazu noch gern machen, könnten wir am Ende selbst verlernen.

In der Echokammer: Von Maschinen erstellte Texte, die von Maschinen übersetzt werden

Eine weitere interessante Frage stellt sich, wenn wir daran denken, dass auch Inhalte von Websites oder Videos zum Teil maschinell erstellt werden – Untertitel zum Beispiel oder Social-Media-Posts. Auch diese Inhalte werden übersetzt, NMTs lernen also von Texten, die von anderen Algorithmen erstellt wurden. Ab wann berechnen sie dann nur noch, wie wahrscheinlich es ist, dass eine andere Maschine etwas so oder so sagen würde? Und was ist, wenn wir Menschen diese Inhalte konsumieren? Kommen die überhaupt noch an? Bleiben sie im Gedächtnis? Wäre weniger, aber dafür besser durchdachter Content nicht sinnvoller? Weniger Reizüberflutung, weniger Rechenleistung – das wäre doch für Mensch und Umwelt das Beste, könnte man meinen.

NMTs können viel – doch Mitdenken und Leidenschaft für Sprache bleiben menschlich

Zum Schluss komme ich noch einmal auf die Sache mit der „Intelligenz“ zurück.
Vielen ist sicher gar nicht bewusst, wie viel man beim Übersetzen mitdenken muss. Aber Tatsache ist: Nur wer einen Text gut durchdacht und verstanden hat, kann eine wirklich gute Übersetzung abliefern. Und so gut NMTs auch rechnen können, sie denken nicht mit.
Ein Beispiel: Wenn ich den Satz „He is married to a doctor“ lese, weiß ich sofort, dass ich herausfinden muss, ob es „der Arzt“ oder „die Ärztin“ heißen muss. Eine Maschine macht sich solche Gedanken nicht – sie berechnet, welche Variante wahrscheinlicher ist.
Viel wichtiger als die Fehlerquote ist bei diesem Punkt aber: Das Mitdenken, das Feilen an Formulierungen, das Finden einer eigenen Stimme für diese oder jene Marke – all das macht das Übersetzen zu einer spannenden und abwechslungsreichen Arbeit. Es gibt Menschen, die diese Arbeit mit Freude tun. Post-Editing ist eine andere Aufgabe. Und auch hier gibt es Übersetzer:innen, die sich nur allzu gern dieser Aufgabe widmen. Beide haben ihre Berechtigung, aber sind nicht vollkommen gegeneinander austauschbar.

Fazit: Zweckmäßigkeit ist wichtiger als der Kostenaspekt und der Anwendungsfall zählt

So kann man abschließend nur noch raten: Wer überlegt, die NMT zu verwenden oder eine solche maschinelle Übersetzung zu beauftragen, muss sich fragen, ob sie für den Zweck die beste Lösung ist. Günstig und schnell ist oft die verführerische Wahl. Während wir in den meisten Bereichen unseres Lebens jedoch so langsam akzeptieren, dass Schnäppchen oft nur zustande kommen, weil die Umwelt oder andere den Preis mitzahlen, ist das in unserer Branche leider noch nicht so richtig angekommen. Sprachdienstleister, die grundsätzlich von allen Übersetzer:innen bei allen Texten verlangen, NMTs zu verwenden, nehmen so manchem Sprachtalent die Freude an der Arbeit und verschwenden Energie für Rechenleistung, die gar nicht gebraucht wird. Auch auf Kundenseite ist es mittlerweile nicht mehr immer nachvollziehbar, ob Übersetzungen nun von einem Menschen kommen oder einer Maschine. Das macht Vertrauen kaputt und hilft nicht dabei, Kund:innen darüber aufzuklären, was sie in welchem Fall für ihr Geld erwarten können. Am Ende bekommen sie vielleicht sogar eine posteditierte NMT-Übersetzung und bezahlen nicht einmal den günstigen Preis, der dafür angebracht wäre – weil sie einfach schlecht oder gar nicht beraten wurden.

Und was denken Sie?

Welche Erfahrungen haben Sie mit maschineller Übersetzung bzw. Neural Machine Translation gemacht? Möchten Sie nützliche Tipps mit uns teilen oder haben Sie einen Verbesserungsvorschlag für unseren Artikel?

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