„Sag mal, hast Du eigentlich noch Arbeit?“ Diese oder ähnliche Fragen gehören mittlerweile zum Alltag für manche Menschen.
Seit Ende 2022, als die Welt mit der Version 3.5 von ChatGPT konfrontiert wurde, hat sich der Berufsalltag in einigen Bereichen deutlich geändert. Dazu gehören neben Copywriting und Programmierung auch Sprachdienstleistungen. Obwohl von vielen die Abschaffung ganzer Berufsgruppen „prophezeit“ wurde, ist es auch Ende 2024 noch längst nicht so weit.
In diesem Beitrag möchten wir einen Blick in die Zukunft wagen. Wird die KI menschliche Übersetzerinnen und Übersetzer abschaffen? Wird das Übersetzen (noch mehr) zur Commodity?
Aber schauen wir uns zunächst den Status quo an. Hier einige Themen, die den aktuellen Stand prägen:
Technologische Innovationen
„Künstliche Intelligenz revolutioniert die Übersetzungsprozesse, indem sie menschliche Sprachmuster besser versteht und nachahmt.“ Dieser Satz fällt immer wieder. Aber ist das neu? Mitnichten! Die Revolution im Übersetzungsprozess wird uns schon seit 60 Jahren versprochen oder angedroht, je nachdem.
Integration in den Alltag
Unternehmen setzen zunehmend auf KI-Lösungen, um mehrsprachige Inhalte effizient zu verwalten und bereitzustellen.
Die Bedeutung der KI im Sprachmittlungsprozess ist nicht zu unterschätzen. Sie ermöglicht:
- Echtzeitübersetzungen: Sprachbarrieren werden durch fortschrittliche Algorithmen abgebaut.
- Kosteneffizienz: Automatisierung reduziert Kosten und Zeitaufwand für Übersetzungsprojekte.
Diese Entwicklungen führen zu einer dynamischen Landschaft, in der Unternehmen wie Reddit und YouTube eine Vorreiterrolle einnehmen. Die Integration von KI wird zur Norm, was den Weg für neue Standards und Qualitätskontrollen ebnet. Bereits in einem früheren Beitrag haben wir getestet, wie alltagstauglich diese KI-Übersetzungssysteme im Vergleich zu bereits etablierten Systemen wie DeepL tatsächlich sind.
Aktuelle Trends in der KI-Übersetzung
Die Lokalisierungsindustrie zeigt seit Jahrzehnten ein bemerkenswertes Wachstum und wird bis 2025 auf etwa 30 Milliarden Dollar geschätzt. Unternehmen wie Reddit und YouTube spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Sprach-KI, indem sie innovative Ansätze zur Verbesserung der maschinellen Übersetzung verfolgen. Diese Plattformen integrieren fortschrittliche Technologien, um ihren Nutzerinnen und Nutzern eine nahtlose Kommunikation in verschiedenen Sprachen zu ermöglichen.
Ein weiterer bedeutender Trend in diesem Zusammenhang ist die Einführung von Translation as a Feature (TaaF) in Content Management Systemen (CMS) wie Contentful. Apple arbeitet seit geraumer Zeit an der Integration von KI in sein Betriebssystem iOS. Auch wird eine Übersetzungs-KI zum Einsatz kommen. Übersetzen wird also tatsächlich immer mehr zur Commodity.
Durch die Integration von KI-gestützten Übersetzungsfunktionen können Unternehmen Inhalte effizienter für internationale Märkte anpassen. Dies verbessert nicht nur den Zugang zu Informationen, sondern fördert auch die globale Zusammenarbeit und Interaktion.
Paradoxerweise gewinnt in diesem Kontext der humane Übersetzungsservice zunehmend an Bedeutung. Durch den täglichen Umgang mit nicht immer gerade optimalen Ergebnissen erkennen Unternehmen den Wert professioneller Fachübersetzungen, um ihre Inhalte präzise und kulturell angemessen zu lokalisieren.
Neuronale maschinelle Übersetzung vs. große Sprachmodelle: ein Blick in die Zukunft
Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) und große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 oder vergleichbare Produkte von Anthropic, Google oder Facebook repräsentieren zwei unterschiedliche Ansätze in der Übersetzungstechnologie.
Unterschiede und Vorzüge
NMT:
- Online-Übersetzungstools wie DeepL verwenden neuronale Netzwerke zur Analyse von Texten.
- Sie wurden speziell für die Übersetzung von Inhalten entwickelt.
- Sie bieten oft eine höhere Genauigkeit bei spezifischen Übersetzungen, haben jedoch Schwierigkeiten mit dem Kontext.
LLMs:
- LLMs basieren auf umfangreichen Datensätzen und erlauben eine flexiblere Anpassung an verschiedene Sprachkontexte.
- Sie wurden nie speziell für die Übersetzung entwickelt.
- Sie stärken sich in der Verarbeitung komplexer Satzstrukturen, können jedoch bei der Qualität variieren.
Herausforderungen
Beide Ansätze haben ihre Herausforderungen. Beide haben Schwierigkeiten mit Stilmitteln wie Ironie oder Wortspielen. NMT kann in mehrdeutigen Kontexten fehlerhaft sein, während LLMs anfällig für inkonsistente Ergebnisse sind. Und Mehrdeutigkeit macht selbst der besten KI zu schaffen.
Die Prognosen für 2025 deuten auf eine zunehmende Dominanz von LLMs hin. Diese könnten die Übersetzungslandschaft verändern, indem sie nicht nur die Genauigkeit erhöhen, sondern auch die Bedienfreundlichkeit verbessern.
Fortschritte in KI-gestützten Übersetzungstools: eine neue Ära der Echtzeitübersetzung
Die Welt der KI-gestützten Übersetzungstools hat sich schnell weiterentwickelt und bietet Lösungen, die Echtzeitübersetzungen ermöglichen. Dies trägt entscheidend dazu bei, Sprachbarrieren zu reduzieren und die globale Kommunikation zu fördern.
Führende Tools wie:
setzen Maßstäbe durch innovative Funktionen zur Verbesserung der Übersetzungsqualität. Zu diesen Funktionen gehören:
- Kontextsensitives Verständnis: Dies verbessert die Genauigkeit und Relevanz von Übersetzungen.
- Bedienfreundliche Schnittstellen: Diese ermöglichen eine einfache Handhabung für Anwenderinnen und Anwender aller Erfahrungsstufen.
- Integration in bestehende Systeme: Dies fördert eine nahtlose Nutzung in Content Management Systemen (CMS).
Mit dieser Entwicklung der KI-Übersetzung bis 2025 wird erwartet, dass Sprachbarrieren weiter abgebaut werden und die Interaktion zwischen verschiedenen Kulturen erleichtert wird.
Qualitätskontrolle in der maschinellen Übersetzung: der Weg zu DIN ISO 5060
Die Qualität der maschinellen Übersetzung ist entscheidend für den Erfolg in der Lokalisierungsbranche. Obwohl KI-Übersetzungstools immer genauer werden, bleibt die Notwendigkeit von Qualitätskontrollen unbestritten. DIN ISO 5060 wurde als wichtiger Standard eingeführt, um objektive und systematische Bewertungen von Übersetzungen zu ermöglichen.
Wichtige Aspekte von DIN ISO 5060:
- Terminologie: Sicherstellung konsistenter Nutzung fachspezifischer Begriffe.
- Inhaltsgenauigkeit: Überprüfung der Übereinstimmung mit dem Originaltext.
- Sprachkonventionen: Berücksichtigung regionaler Unterschiede und sprachlicher Besonderheiten.
- Stil: Wahrung des Schreibstils und der Tonalität des Ausgangsmaterials.
- Zielgruppenorientierung: Anpassung der Inhalte an die Bedürfnisse der Zielgruppe.
Die Einführung dieses Standards fördert nicht nur die Transparenz, sondern auch das Vertrauen in maschinelle Übersetzungen. Mit einer klaren Bewertungsmatrix wird es möglich, die Qualität kontinuierlich zu verbessern und auf spezifische Anforderungen einzugehen.
Zukünftige Entwicklungen im Jahr 2025: menschliche Sprachkonventionen nachahmen und Sprachenvielfalt fördern
Die Fortschritte in der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz werden entscheidend sein für das Verständnis menschlicher Sprachkonventionen. Prognosen deuten darauf hin, dass KI-Systeme zunehmend in der Lage sein werden, Nuancen und kulturelle Kontexte zu erfassen. Dies könnte die Übersetzungsqualität erheblich verbessern.
Wichtige Entwicklungen umfassen:
- verbesserte Kontextualisierung: KI wird in der Lage sein, den Kontext von Gesprächen besser zu verstehen, was zur Verringerung von Übersetzungsfehlern führt.
- Erhöhung der unterstützten Sprachen: Die Anzahl der unterstützten Sprachen wird wachsen, um eine breitere globale Kommunikation zu ermöglichen. Technologien wie Deep Learning und neuronale Netze tragen dazu bei, neue Sprachen effizient zu integrieren.
Diese Trends fördern nicht nur die Sprachenvielfalt, sondern auch die Interaktion zwischen Kulturen, indem sie Barrieren abbauen und ein tieferes Verständnis für verschiedene Ausdrucksweisen schaffen.
Herausforderungen für die Zukunft der KI-Übersetzung: NLP und ihre Unberechenbarkeit
Die Entwicklung der KI-Übersetzung im Jahr 2025 steht vor bedeutenden Herausforderungen, die durch die Unberechenbarkeit natürlicher Sprachen geprägt sind. Die Fehlbarkeit von Autorinnen und Autoren ist seit Anbeginn der maschinellen Übersetzung in den 1960er-Jahren ein Problem, mit dem Übersetzungstools nur schwer klarkommen. Nachdem Menschen aber immer weniger in den Erstellungsprozess von Inhalten integriert werden, kann diese potenzielle Fehlerquelle natürlich auch langsam verschwinden.
Bleibende Herausforderungen
- Kontextverständnis: Trotz Fortschritten können KI-Systeme Schwierigkeiten haben, den Kontext vollständig zu erfassen, was zu Missverständnissen führen kann. Es scheint aber nur eine Frage der Zeit zu sein, bis diese Problematik gelöst wird.
- Kulturelle Nuancen: Unterschiedliche Sprachkulturen bringen spezifische Bedeutungen und Ausdrücke hervor, die für eine Maschine schwer zu interpretieren sind.
- Mehrdeutigkeit: Viele Wörter haben mehrere Bedeutungen, was die Übersetzungsgenauigkeit beeinträchtigen kann.
Mögliche Lösungsansätze
- Verbesserung der Algorithmen: Durch den Einsatz fortschrittlicherer Algorithmen und Machine Learning-Techniken kann das Verständnis von Kontext und Bedeutung verbessert werden.
- Integration menschlicher Expertise: Die Kombination aus maschineller Übersetzung und menschlichem Lektorat bietet eine Möglichkeit, die Übersetzungsqualität zu erhöhen.
Diese Herausforderungen erfordern kontinuierliche Innovationen in der KI-Übersetzungstechnologie.
Fazit: Die Zukunft der KI-Übersetzung ist vielversprechend, aber herausfordernd
Unserer Einschätzung nach befinden wir uns entgegen einiger Meinungen noch sehr weit vom prophezeiten Doom’s Day unserer Branche entfernt. Im Gegenteil: Die Entwicklungen bei KI-Übersetzungstools zeigen vielversprechende Fortschritte und Herausforderungen. Die technologischen Innovationen bis 2025 lassen folgende Trends erwarten:
- Verstärkte Integration von KI in Content Management Systemen (CMS) mit dem Fokus auf „Translation as a Feature“ (TaaF).
- Wachstum der Lokalisierungsindustrie, geschätzt auf etwa 30 Milliarden Dollar, angetrieben durch Unternehmen wie Reddit und YouTube.
- Fortschritte bei Neural Machine Translation (NMT) und Large Language Models (LLMs), die unterschiedliche Ansätze für qualitativ hochwertige Übersetzungen bieten.
- Steigende Anzahl unterstützter Sprachen und verbesserte Nachahmung menschlicher Sprachkonventionen durch KI.
Trotz dieser positiven Entwicklungen bleibt die Notwendigkeit für Qualitätskontrollen und Standards wie DIN ISO 5060 bestehen. Die Herausforderung, natürliche Sprache zu verstehen, wird weiterhin eine zentrale Rolle spielen.
Der Übersetzungsmarkt wird sich diesen Trends anpassen und gleichzeitig seinen Kernwerten treu bleiben.
Bei Leinhäuser spielt Technologie schon immer eine wichtige Rolle bei der Umsetzung unserer Übersetzungsdienstleistungen. Früher umfasste dies CAT-Tools oder klassische maschinelle Übersetzungssysteme wie Google Translate und später DeepL. In der Zukunft werden wir zunehmend mit KI-Übersetzungssoftware, Deep Learning Tools, Natural Language Processing Tools oder anderen Formen von künstlicher Intelligenz arbeiten.
Wir sind völlig Tool-agnostisch, wenn es darum geht, Inhalte von einer Ausgangssprache in eine oder mehrere Zielsprachen zu transportieren. Unser Ziel ist es dabei immer, dies so effizient und authentisch wie möglich zu erledigen. Das erwarten unsere Kunden seit über 25 Jahren von uns und das werden wir auch weiterhin tun.
Sprechen Sie uns an, wenn Sie Produkte oder Dienstleistungen internationalisieren müssen. Wir können Ihnen dabei im kommenden Jahr und darüber hinaus mit menschlicher und künstlicher Intelligenz helfen.
Redaktionsteam Leinhäuser
Sprachen sind unsere Leidenschaft. Deswegen nehmen wir regelmäßig auch aktuelle Entwicklungen und neue Tools unter die Lupe, die sich auf die Welt der Kommunikation auswirken. In verschiedenen Blogbeiträgen teilen unsere internen Expertinnen und Experten ihr Wissen und ihre Erkenntnisse zu spezifischen Bereichen unseres Portfolios und beleuchten wichtige Zukunftstrends für unsere Branche. Von kreativem Schreiben über Nachhaltigkeitsberichte bis hin zur Programmierung – jedes Mitglied unseres Teams zeichnet sich durch ein einzigartiges Profil aus und trägt so einem vielfältigen Gesamtbild bei.
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