Nachfolgend haben wir die am häufigsten gestellten Fragen unserer Kunden zu diesem Thema sowie die entsprechenden Antworten nützlich für Sie zusammengefasst.
Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise von einem Menschen erledigt werden. KI umfasst dabei verschiedene Schlüsselkomponenten und -techniken, die die Funktionalität dieser Systeme steuern.
Die folgenden drei sind für die Übersetzungsbranche besonders relevant:
Diese Komponenten bilden die Grundlage der KI und ermöglichen es, dass diese in verschiedenen Branchen angewendet werden kann. Somit bieten sie eine neue revolutionäre Möglichkeit, wie Aufgaben ausgeführt und bewältigt werden können.
Für die KI-Übersetzung werden Technologien der künstlichen Intelligenz eingesetzt, die es ermöglichen, Text oder Sprache automatisch zu übersetzen. Der Fokus liegt hierbei insbesondere auf dem maschinellen Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Ziel ist es, automatisierte Übersetzungssysteme zu schaffen, die in der Lage sind, ohne menschliche Hilfe Inhalte in verschiedenen Sprachen präzise und flüssig zu vermitteln.
Im Vergleich zur herkömmlichen maschinellen Übersetzung, die auf statistischen oder Regelmodellen basiert, sind KI-gestützte Systeme besser geeignet, da sie:
Künstliche Intelligenz an sich ist ein grundlegender Bestandteil der neuronalen maschinellen Übersetzung. Sie ermöglicht es Maschinen, Text und Audioinhalte zu interpretieren und von einer Sprache in eine andere umzuwandeln, indem sie natürliche Sprache verarbeitet und sich dabei auf fortschrittliche Algorithmen und datengesteuerte Modelle stützt.
KI-Übersetzungssysteme nutzen außerdem modernste neuronale Netze und Deep-Learning-Methoden, um so ein besseres Verständnis für Kontexte und Sprachstrukturen zu entwickeln und auf diese Weise eine genaue und sprachlich flüssige Übersetzung zu gewährleisten.
Große Sprachmodelle (oder Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT haben den automatisierten Lokalisierungsprozess grundlegend verändert, da sie in der Lage sind, generische Inhalte mit relativer Genauigkeit zu übersetzen. Im Vergleich zu KI bzw. neuronaler maschineller Übersetzung hat die Verwendung von LLMs für die Übersetzung allerdings einige Nachteile, wie z. B.: ein mangelndes Verständnis für komplexe, spezialisierte Inhalte und Kontexte; Inkonsistenzen bei der Verwendung von Glossaren, Stilen oder Umgangssprache; eine unzureichende Qualitätskontrolle; sogenannte „Halluzinationen“ (kohärente und grammatikalisch korrekte Übersetzungen, die sachlich falsch sind oder keinen Sinn ergeben); sowie die Nichtbeachtung kultureller Nuancen. Da sich LLMs jedoch rasant weiterentwickeln, ist trotz allem durchaus damit zu rechnen, dass sie bereits in naher Zukunft verstärkt in KI-gestützte oder neuronale maschinelle Übersetzungslösungen integriert werden.
KI-Übersetzungssysteme lernen kontinuierlich dazu. Je mehr Daten sie verarbeiten, desto besser wird ihre Leistung. Sie können dabei für eine Vielzahl verschiedener Bereiche und Anwendungen eingesetzt werden, darunter:
Die Kosten für die Übersetzung Ihrer Inhalte mithilfe eines fortschrittlichen KI-Übersetzungssystems variieren je nach Sprache. In der Regel müssen in diesem Zusammenhang Aspekte wie die Vorbereitung des Inhalts für die KI-Übersetzung, die Integration des Textes in die Engine sowie die Erstellung der zielsprachlichen Dateien berücksichtigt werden.
Dokumente, die mithilfe von KI übersetzt wurden und ausschließlich zu Informationszwecken dienen, können durchaus auch ohne Nachbearbeitung veröffentlicht werden. Wenn Sie sich für diese Variante entscheiden, sollten Sie jedoch nicht vergessen, die Texte stets mit einem Haftungsausschluss zu versehen. Anders sieht es bei Inhalten aus, die für professionelle Zwecke genutzt werden und direkt an Kunden gerichtet sind. Hier ist ein Post-Editing absolut unverzichtbar.
Der übersetzte Text wird dann von Sprachexperten korrigiert, um sicherzustellen, dass er der vom Kunden geforderten „vereinbarten Qualität“ für die Veröffentlichung entspricht. Es wird zwischen zwei Arten unterschieden: Full-Post-Editing (entspricht nahezu der Qualität einer Humanübersetzung) und Light-Post-Editing (mit Schwerpunkt auf Genauigkeit, Sprachfluss, Syntax und Grammatik). In diesem Zusammenhang sollte erwähnt werden, dass ein Post-Editing nicht dasselbe wie ein Lektorat ist. Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass beim Lektorat ein von einem Menschen erstellter Text bearbeitet und korrigiert wird.
Die Post-Editing-Distanz wiederum ist der Prozentsatz an Änderungen, die ein Sprachexperte an einem KI-übersetzten Text vornimmt, um auf diese Weise sicherzustellen, dass die Inhalte dem erwarteten Qualitätsniveau in Bezug auf Genauigkeit, Sprachfluss, Syntax und Grammatik entsprechen.
Die Kosten für die Nachbearbeitung von KI-übersetzten Inhalten hängen von der Anzahl der nachzubearbeitenden Wörter, dem Grad des Post-Editing sowie der Zeit ab, die für die Korrektur benötigt wird.
Die KI-Übersetzung kann jede Art von Datei verarbeiten, solange diese in einem lokalisierungsfreundlichen Format bereitgestellt wird. Zu diesen gehören unter anderem folgende Dateitypen:
SimulTrans ist ebenfalls in der Lage, nahezu jedes andere Format zu verarbeiten, indem wir die Dateien entsprechend vor- oder nachbearbeiten.
Vereinbaren Sie ein Beratungsgespräch mit einem KI-Lokalisierungsexperten und erfahren Sie, wie Sie KI-Technologien effektiv in Ihren Lokalisierungsprozess integrieren können.
Die meisten Inhalte lassen sich problemlos mithilfe von KI übersetzen. Eine Ausnahme bilden besonders kreative Marketingtexte. Grund dafür ist, dass Werbetexte häufig stark auf kulturellen Kontexten basieren und entsprechend von diesen abhängig sind, um sicherzustellen, dass die Inhalte optimal vermittelt werden. Besser geeignet sind beispielsweise Dokumentationen, Mitteilungen, beschreibender Text, Benutzeroberflächen, Hilfematerial und Wissensdatenbanken sowie allgemeine rechtliche, medizinische und multimediale Inhalte.
Die fortschrittlichsten Engines ermöglichen es, Inhalte in über 100 Sprachen zu übersetzen – von Albanisch bis Zulu. Bis zu einem gewissen Maß sind sie zudem in der Lage, auch nicht englischsprachige Quellinhalte zu verarbeiten.
Mithilfe von künstlicher Intelligenz ist SimulTrans in der Lage, nahezu jeden vom Kunden gewünschten Zeitplan problemlos einzuhalten. Die KI-Übersetzung allein nimmt in diesem Zusammenhang nur wenig Zeit in Anspruch. Wenn Ihr Projekt jedoch ein Post-Editing erfordert, müssen weitere Aspekte wie die Wortzahl, die Komplexität des Inhalts und die Anzahl der beteiligten Sprachexperten berücksichtigt werden. Post-Editoren können dabei in der Regel etwa 7.000 Wörter pro Tag prüfen. Sie arbeiten zudem gleichzeitig, sodass sich die Zahl der Zielsprachen nicht auf die Projektdauer auswirkt.
Traditionell werden verschiedene automatisierte Bewertungsmechanismen oder Indikatoren wie BLEU, TER oder METEOR verwendet, um die Qualität maschinell übersetzter Texte zu messen. Aufgrund der rasanten Weiterentwicklung von KI-Übersetzungstechnologien sind diese jedoch inzwischen veraltet.
Zudem stehen seit Kurzem KI-gestützte Funktionen zur Bewertung der Übersetzungsqualität zur Verfügung. Diese basieren auf Algorithmen, die vorhersagen können, wie viel Post-Editing erforderlich ist. Auch menschliche Übersetzer können eingesetzt werden, um die Qualität zu bewerten, indem sie Übersetzungen verschiedener Engines vergleichen, um so zu entscheiden, welche den besten Output für den jeweiligen Inhalt liefert.
KI-gestützte Anwendungen sind mittlerweile in verschiedensten Branchen allgegenwärtig. Dazu zählen das Gesundheits-, Finanz- und Transportwesen, die Fertigungsindustrie sowie viele weitere. Auch im Bereich der maschinellen Übersetzung haben diese Technologien bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Dennoch ist es wichtig, ihre Grenzen zu kennen. Diese werden besonders deutlich, wenn es beispielsweise um hochspezialisierte oder kontextabhängige Inhalte geht. Aus diesem Grund sind professionelle menschliche Übersetzer nach wie vor absolut unverzichtbar, wenn es darum geht, den KI-Output zu überprüfen und entsprechend sprachlich zu verbessern, um so die Genauigkeit der übersetzten Inhalte zu gewährleisten und kulturelle Nuancen genau zu erfassen.
Wenn Sie tiefer in die Welt der KI-Übersetzung eintauchen oder mehr über den Einsatz maschineller Übersetzung erfahren möchten, sollten Sie sich unser kostenloses Praxisbeispiel zur Bereitstellung maschineller Übersetzung nicht entgehen lassen.