Warum die Branche fortbestehen wird

Wenn wir über den Themenkomplex der Erstellung von Texten, Übersetzung, Nachbearbeitung mittels KI, maschinelle Übersetzung, Post-Editing und so weiter sprechen, stellen wir jedes Mal Vergleiche zwischen Texten an, die von derartigen Tools erstellt wurden und Texten, die Menschen erstellt haben. Wir bieten dabei nicht nur technisch gestützte (automatisch), sondern auch Bewertung durch menschliche Experten (manuell) an.

Lassen Sie uns einen Blick auf Maschinelle Übersetzung (MT) und die Erstellung von MT-Modellen werfen. Für das Training von Modellen werden große Mengen an Daten (umfangreiche Textmassive) benötigt. Dabei bestehen keine Limits hinsichtlich der Menge an Daten, allerdings sind qualitativ hochwertige, von Linguisten und andere Fachexperten verifizierte Daten geradezu Gold wert. Im Anschluss an das Training wird das Model von einem MT-Experten auf die Anforderungen des jeweiligen Kunden angepasst. Sobald ein Modell fertig ist, werden damit einige Testübersetzungen erstellt, deren Qualität durch menschliche Experten bewertet wird. Zur Bewertung von MT werden Vergleichswerte verwendet, die sich auf eine korrekte und korrekturgelesene Übersetzung beziehen. Zusätzlich können MT-Ausgaben sowohl mittels automatischer Verfahren als auch manuell analysiert werden, ohne bei der Überprüfung der Richtigkeit von Grammatik, Still sowie bei der Identifizierung von Fehlern auf jegliche Art von Vergleichswerten zurückzugreifen. Wie dem auch sei, die abschließende Beurteilung der Leistung des Modells obliegt in jedem Fall einem menschlichen Experten. Wenn sich zwei Texte – einer maschinellen Übersetzung oder ein Text, der mit ähnlichen Mitteln erstellt wurde – sehr stark ähneln, können nur menschliche Akteure etwaige wichtige Nuancen erkennen oder grobe Fehler abfangen. Verbesserungen beliebiger Arten von maschinelle Übersetzung-Tools (oder MT-Modellen) können endlos vorangetrieben werden, jedoch nicht ohne menschliche Beteiligung.

Lassen Sie uns jetzt das Post-Editing von maschinellen Übersetzungen (MTPE) etwas näher betrachten. MTPE kann durch Menschen, Künstliche Intelligenz (KI) und andere KI-gestützte Tools, die jeweils spezifische Kriterien erfüllen, durchgeführt werden. Genauso wie das bei der maschinellen Übersetzung der Fall ist, benötigt jedes KI-gestütztes Tool, das zu Zwecken der MTPE eingesetzt wird, ein Modell, das durch geeignete Spezialisten justiert werden muss. Ähnlich wie im Fall von MT werden für die Zwecke von MTPE hochwertige Daten (qualitativ hochwertige Textbeispiele), Verarbeitungsalgorithmen, Eingabeaufforderungen usw. benötigt. Die Qualität der Ausgabe von MTPE-Tools sollte ebenfalls nicht ohne Beteiligung von menschlichen Experten bewertet werden. Mittels KI können verschiedene Editing-Aufgaben durchgeführt werden, z. B. Anpassungen und Verbesserungen hinsichtlich Stil und Ton, die Korrektur verschiedenartiger Fehler und mehr. Dennoch gibt es immer wieder Feinheiten, Ausnahmen und komplexe Sonderfälle, die eine Beteiligung menschlicher Experten erfordern.

Dasselbe gilt für die Bearbeitung eines beliebigen Textes oder einer Übersetzung mit oder ohne Abgleich mit dem Originaltext unter Verwendung von KI. Eine menschliche Beteiligung ist bei dieser Art von Aufgaben unabdingbar. In einigen Fällen mag ein bestimmtes Modell für bestimmte Themen gut geeignet sein, es gibt aber ganz sicher kein Modell, das universell anwendbar ist. Spezialisten erstellen mehrere Modelle, kombinieren und verbessern sie, führen Tests durch und nutzen zusätzliche Funktionen in Bezug auf den Kontext und andere Details, die in der Regel eine große Herausforderung darstellen. Ziel dabei ist es, optimale Ergebnisse zu erzielen.

Sie werden höchstwahrscheinlich keine einheitliche Meinung hinsichtlich der Qualität eines bestimmten Textes vorfinden. Selbst wenn Konsistenz hinsichtlich Terminologie, andere Stilvorgaben und sonstige Aspekte beachtet werden, können Meinungen, Bewertungen und Perspektiven im Hinblick auf den Satzbau, bestimmte Textfragmente, Formulierungen und viele andere Nuancen voneinander abweichen. Bei zwei oder mehr Experten, deren Standpunkte zumindest in einigen Gesichtspunkten voneinander abweichen, kann jeder von ihnen seine eigene gültige Meinung haben. Dies gilt nicht nur für Literaturübersetzungen, sondern betrifft auch Übersetzungen in den Bereichen Technik, Recht sowie anderen Themengebieten. Und das macht absolut Sinn. Meiner Meinung nach ist genau das der Hauptgrund dafür, dass solche Technologien den Einsatz von menschlichen Experten niemals überflüssig machen werden. Nur ein Mensch kann den „richtigen“ Wortlaut erkennen. Darüber hinaus wird für die Zwecke des Trainings und der weiteren Verbesserung von Sprachmodellen, die für die Ausgabe von bestimmten Texten ausgelegt sind, ein gutes Team von Spezialisten, Mathematikern, Linguisten und Experten in verschiedenen anderen Bereichen benötigt. Sie bieten eine menschliche Perspektive, um das Modell zu verbessern.