Künstliche Intelligenz und maschinelle Übersetzung

Die Zukunft der maschinellen Übersetzung

Dieser kurze Exkurs in die Neuigkeiten der Welt der künstlichen Intelligenz soll unsere Sichtweise bezüglich der Übersetzungsbranche untermauern: Zukünftig wird (fast) jede Übersetzung durch maschinelle Übersetzung (MÜ) unterstützt werden, mit mehr oder weniger Beteiligung von Sprachexpert*innen.

Vor dem Zeitalter der neuronalen maschinellen Übersetzung hätten dieser Aussage wohl nur wenige Menschen zugestimmt, aber mittlerweile hat sich flächendeckend „herumgesprochen“, dass die Qualität von MÜ gut genug ist, um einen echten Mehrwert beim Übersetzungsprozess zu leisten.

Gemäß einer Studie von Gartner werden bis 2025 75 % des globalen Übersetzungsvolumens maschinelle übersetzt. Und wir alle in der Übersetzungsbranche müssen uns an diese neue Welt anpassen. Allerdings werden zwei zentrale Aspekte die Effizienz der maschinellen Übersetzung bestimmen:

1. Das perfekte Zusammenspiel von Mensch und Maschine.
2. Die Größe und Qualität des Translation Memorys (TM) und der Terminologiedatenbank (TB) und deren Einbindung in das MÜ-System.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich auch bei Across dieses Jahr im Bereich der künstlichen Intelligenz bzw. der maschinellen Übersetzung einiges getan. Neben dem Ausbau der Schnittstellen zu bestehenden Anbietern, werden wir zu Beginn des Jahres 2023 unser eigenes maschinelles Übersetzungssystem einführen: AcrossMT.

Das perfekte Zusammenspiel von Mensch und Maschine

Der Output der Engines für MÜ wird immer besser, allerdings kann er in vielen Fällen nicht komplett übernommen werden. An dieser Stelle kommen die Post-Editor*innen ins Spiel, die die maschinelle Übersetzung verbessern. Man unterscheidet dabei zwischen Light- und Full-Post-Editing. Weitere Informationen dazu finden Sie im Artikel „Post-Editing – Höhere Qualität für maschinelle Übersetzung“.

Wir wissen, wie schwierig bzw. wie mühsam die Arbeit für Post-Editor*innen teilweise sein kann, denn die heutige Arbeitsweise ist nicht mehr zeitgemäß. Um die Möglichkeiten von maschineller Übersetzung voll ausschöpfen zu können, bedarf es an neuen Tools, die es so auf dem Markt noch nicht gibt – aber dazu später mehr.

Es kommt auf die Größe und die Qualität an

Mittlerweile haben die meisten von uns schon einmal mit MÜ gearbeitet, sei es auch nur zu Testzwecken. Und in den meisten Fällen kam dabei höchstwahrscheinlich eine generische Engine zum Einsatz. Obwohl die guten Ergebnisse von generischen Engines nicht außer Acht zu lassen sind, ist eine individualisierte Engine für die meisten Use Cases zu bevorzugen.

Wenn eine Engine mit dem großen unternehmenseigenen Translation Memory trainiert wird und dann noch die Terminologiedatenbank eingespielt wird, verbessert sich die Qualität des Outputs noch einmal erheblich. Das führt dazu, dass Übersetzer*innen bzw. Post-Editor*innen besser, schneller und exakter arbeiten können.

In vielen Unternehmen liegen genau diese Daten seit Jahren vor. Wer sie im Moment nur für Matches einsetzt, hat viel ungenutztes Potenzial: Die Daten sind ein Goldschatz, da eine damit trainierte MÜ-Engine extrem wertvoll ist. Die Ergebnisse können mit zusätzlichen Metadaten weiter individualisiert werden: Stil, Gender, Domäne, Thema, Satzlänge, Sprachvariante – alles ist möglich.

Die Lösung von Across

Wir bei Across haben in den letzten Jahren hautnah diesen Paradigmenwechsel erlebt, auch unter unseren Kund*innen. Gemäß Kundeninterviews sehen unsere Kund*innen klare Trends in ihren Unternehmen: Die Aufträge werden größer, der Effizienz- und Kostendruck steigt, es wird in immer mehr Sprachen übersetzt usw. Auch ist ein Großteil unserer befragten Kund*innen sicher, dass MÜ die Zukunft ist. Allerdings geben immer noch viele an, keine MÜ in ihrem Übersetzungsprozess einzusetzen.

Wir haben uns gefragt: Woran liegt das? Die Antworten waren eindeutig: Die Unternehmen haben zu wenig Zeit, um sich mit dem Thema zu befassen, das Thema ist zu Komplex, es fehlt der Überblick und die Unterstützung.

Across hat intensiv recherchiert, um mögliche Chancenfelder für das perfekte Zusammenspiel von Mensch und Maschine zu ermitteln. Wir haben gemerkt, dass das Potenzial durchaus da ist. Aber um es auszuschöpfen, bedarf es an neuen Features für die maschinelle Übersetzung, die die MÜ-Anbieter auf dem Markt noch nicht entwickelt haben Denn klar ist: Zukünftig wird ein Translation-Management-System bzw. ein CAT-Tool nur dann erfolgreich sein, wenn es tiefgreifend mit einem MÜ-System verbunden ist. Aber ohne eigene MÜ oder eine enge Zusammenarbeit mit einem konkreten Anbieter werden wir unsere Ziele nicht erreichen.

Wir haben alle Möglichkeiten und Alternativen abgewogen, aber am Ende unseres Rechercheprozesses war uns klar: Wir müssen und werden ein eigenes MÜ-System entwickeln – AcrossMT. Warum? Wir wollen die Daten zu uns ins Haus holen, wir wollen keine Blackbox und keine Abhängigkeiten, wir möchten einen Einfluss auf die Datenqualität haben und die MÜ an unsere eigenen Systeme anbinden. Dies beschleunigt unsere Prozesse und gewährleistet unseren Kund*innen eine höhere Übersetzungsqualität.

Allerdings soll unser System nicht nur ein weiteres von vielen sein, dass man per API an das TMS anschließt. Nein, wir entwickeln ein komplett neues Produkt, dessen Herz das MÜ-System sein wird. Bis dieses Produkt auf den Markt kommt, werden wir allerdings schon Features anbieten können, die uns einzigartig machen: Zum Beispiel werden die Daten zwischen der AcrossMT und dem Across Language Server regelmäßig ausgetauscht. Anhand dessen werden die Engines immer wieder neu trainiert. Dadurch wird sichergestellt, dass alle verfügbaren Daten genutzt werden und die Engines sich stetig verbessern.

Erste Details zu AcrossMT

AcrossMT ist eine individuelle MÜ-Lösung, die mit den Kundendaten trainiert wird und dessen Fokus vor allem auf der technischen Industrie liegen wird. Gemäß unseren Tests sind die Ergebnisse von AcrossMT messbar höher als die von generischen MÜ-Lösungen. AcrossMT verfügt außerdem über hohe Datensicherheit, da keine Daten nach außen gehen, und hat ein faires Pricing (rein volumenbasiert).

Als langjährige Kund*innen von Across haben Sie dank crossTank und crossTerm die besten Voraussetzungen für den Einsatz einer hochqualitativen MÜ, die mit Ihren Daten trainiert wird. Da Across für die Zukunft auf ein eigenes MÜ-System setzt, die tiefgreifend in das TMS integriert wird, sind sie in den besten Händen – heute und in Zukunft.

AcrossMT wird zu Beginn des Jahres 2023 verfügbar sein, aber kommen Sie gerne schon heute auf uns zu, wir beraten Sie gerne.