Menschen. Maschinen. Wo stehen wir?

Seit dem Jahr 2000 begeht die UNESCO den Internationalen Tag der Muttersprache, um die Sprache als kulturelles Erbe zu würdigen und ihre Vielfalt und Bedeutung angesichts des drohenden Aussterbens zahlreicher Sprachen in der Welt hervorzuheben. Während dieser Tag bisher der Vergangenheit und der Gegenwart gewidmet war, wurde mit dem diesjährigen Thema „Einsatz von Technologie für mehrsprachiges Lernen: Herausforderungen und Chancen“ ein Blick in die Zukunft geworfen.

Wurde früher darüber diskutiert, ob Menschen durch Maschinen ersetzt werden, geht es heute um das Wann und das Wie. Wie? Durch die Entwicklung der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT). Wann? Schon bald? Während wir noch über ungeschickte Übersetzungen oder in den sozialen Medien geteilte Memes schmunzeln, lernt die Maschine weiter – und wird immer besser. Doch welche Vorteile bieten maschinelle Übersetzungen? Welche Nachteile hat sie? Wo werden sich maschinelle Übersetzungen gegenüber menschlichen Übersetzungen durchsetzen? Da dieses Thema immer realer wird, treten diese und andere, ernstzunehmende Fragen in den Vordergrund.

„Wenn ein alter Mensch stirbt, brennt eine Bibliothek nieder“ – Afrikanisches Sprichwort

Schon seit Anbeginn der Menschheit gibt es Geschichtenerzähler oder Übersetzer. Früher wie heute ist die Weitergabe von Wissen für Menschen wichtig; sie brauchen Brückenbauer zwischen Religionen, Kulturen, Sprachen und vielem mehr; jemanden, der einen Ausgangstext versteht und bei der Wiedergabe des Zieltextes – sei es in welcher Form – die richtige Distanz zu wahren weiß und den Sinn und nicht nur Worte wiedergibt. Dieser Prozess war jedoch langwierig und erforderte viel Arbeit, Geduld und Einfallsreichtum. Vai daí, que começámos a suspirar com traduções à velocidade de uma tecla.

Mit dem Aufkommen der computergestützten Übersetzung (CAT-Tools/Programme) im 20. Jahrhundert wurde die Übersetzertätigkeit durch nützliche Funktionen wie die automatische Übernahme sich wiederholender Segmente oder die Erstellung von Datenbanken, in denen Übersetzungen für andere Projekte gespeichert werden können – auch bekannt als Übersetzungsspeicher (TM) – erleichtert.

Bereits im 21. Jahrhundert hat die künstliche Intelligenz dazu beigetragen, dass Computer verschiedene Sprachen lernen und nun auch übersetzen können. Und schon sind wir wieder bei der Frage nach dem „Wie“: Wie funktioniert NMT? Was sind ihre Vor- und Nachteile und wie wird der Übersetzungsmarkt in Zukunft aussehen?

Google Translate und DeepL Translator sind nur einige Beispiele für neuronale maschinelle Übersetzungsmaschinen, d. h. neuronale Netze unserem Nervensystem sehr ähnlich sind. Sie sind derzeit die fortschrittlichste Methode der maschinellen Übersetzung und haben in den letzten Jahren auf der Grundlage von KI, Big Data und Deep Learning bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Neuronale maschinelle Übersetzung entwickelt sich ständig weiter und ist daher in der Lage, neue Sprachen zu erlernen und ihre Übersetzungen zu verfeinern, wodurch menschliche Arbeitsmethoden beeinflusst und neu gestaltet werden. Allerdings kommt sie nicht ganz ohne einen Menschen aus, der sie anleitet und ihr Wissen über die verschiedenen Sektoren, deren Besonderheiten und Vokabular vermittelt.

Aber welche Übersetzung ist die beste? Zeit ist bekanntlich Geld, und angesichts der hohen Nachfrage nach Übersetzungen mit immer kürzeren Fristen sind Übersetzer/-innen versucht, maschinelle Übersetzungen zu nutzen – sie sind billig, schnell und unkompliziert. Aber sind sie auch effizient? Im Grunde ist es fast so, als würde man sich für Fast Food entscheiden. Es macht satt, aber man hat das Gefühl, dass man mit einer selbst gekochten Mahlzeit besser bedient wäre. Die Zubereitung mag länger dauern, aber sie hat etwas, was die maschinelle Übersetzung (noch) nicht nachbilden kann: Dialekte, Stil, Kontext, Kreativität, Emotionen und andere sehr menschliche Aspekte, die wir auch dann einbringen, wenn wir das Endergebnis einer maschinellen Übersetzung Revision lesen.

Und was nun? Die Antwort ist nicht so einfach, denn obwohl sich die maschinelle Übersetzung ständig weiterentwickelt und in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, gibt es noch immer Hindernisse, die überwunden werden müssen. Bis dahin beschreitet t’works weiter den Weg in Richtung Zukunft, auf dem maschinelle und menschliche Übersetzungen nebeneinander existieren können, ohne sich zu überschneiden. Schließlich haben beide Fähigkeiten, die – noch – nicht austauschbar sind.