KI-Übersetzung: Wie lange werden Menschen noch gebraucht?
Maschinelle Übersetzung wird immer besser – doch bei Recht, Medizin und Enzyklopädien bleiben Risiken.
Die maschinelle Übersetzung hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Doch gerade bei heiklen Themen wie Recht, Medizin oder Enzyklopädien zeigt sich, wo die Grenzen der KI liegen. Fachleute diskutieren, ob und wann Maschinen den Menschen beim Übersetzen vollständig ersetzen können.
"Il pleut des cordes", sagen die Franzosen, wenn es stark regnet. Wörtlich übersetzt heißt das: "Es regnet Seile". Diese Redewendung kann einen KI-Übersetzer ins Straucheln bringen. "Man kann sich das Dilemma vorstellen, in das dies eine KI versetzt", sagt François Yvon, Forschungsleiter für automatische Übersetzung am französischen Nationalen Zentrum für wissenschaftliche Forschung (CNRS). Ein gut geschultes System wisse, dass keine Seile buchstäblich vom Himmel fallen, und verwende stattdessen die englische Phrase "it's raining cats and dogs". "Aber wird es auch das Äquivalent finden, wenn es nach Indonesisch übersetzt?", fragt Yvon.
Ein Kommentar zum Wetter ist eher unbedenklich, doch immer mehr Übersetzungen werden von Maschinen durchgeführt – und dies auf Themen mit höheren Risiken als dem Wetterbericht. Im April gab Google bekannt, dass Nutzer derzeit monatlich eine Billion Wörter über Google Translate übersetzen. Daneben gibt es weitere Anbieter: DeepL, Microsoft, Claude, ChatGPT und Gemini, ganz zu schweigen von maßgeschneiderten Unternehmensübersetzungssystemen. Die direkten Verkäufe von maschineller Übersetzung – also außerhalb allgemeiner KI-Abos – beliefen sich im vergangenen Jahr auf geschätzt 1,4 Mrd. Dollar (1 Mrd. Pfund).
Zwischen Kosten und Vertrauen
"Für viele Anwendungsfälle ist die rohe KI-Übersetzung heute die richtige Wahl: Ihre Kosten um den Faktor 100 zu erhöhen, um die letzten paar Prozent Fehler auszumerzen, ist nicht rational, wenn Sie interne Dokumente oder Produktbeschreibungen übersetzen", sagt John Zimmerman, Gründer von OKA (Open Knowledge Association), einer Schweizer Nichtregierungsorganisation, die Wikipedia-Artikel in andere Sprachen übersetzt. "Bei einer Enzyklopädie sieht es anders aus. Wikipedia basiert auf Vertrauen. Ein falscher Fakt kann jahrelang dort stehen und von Journalisten sowie KI-Systemen zitiert werden", so Zimmerman.
Mit mehr als 10.000 veröffentlichten Artikeln, hauptsächlich ins Spanische, Portugiesische und Englische, ist OKA laut Zimmerman der größte einzelne Beitragende zu dieser kollaborativen Online-Enzyklopädie. Ohne KI wäre das absolut unmöglich gewesen. "Die traditionelle Übersetzung von 10.000 Artikeln würde Millionen kosten. In unserem Prozess erstellt die KI den Entwurf, und ein menschlicher Übersetzer überprüft jeden Satz", erklärt er. Doch dieser menschliche Eingriff wird zunehmend seltener benötigt. "Die Ausgabe der Maschine ist jetzt gut genug, dass der vollständige Verzicht auf Menschen zu einer ernsthaften Option geworden ist und in der gesamten Branche eine echte Versuchung darstellt", so Zimmerman. Vor zwei oder drei Jahren hätten Übersetzer bei Tools wie DeepL noch einen guten Teil jedes Entwurfs neu geschrieben. "Heute muss der Textfluss oft überhaupt nicht mehr korrigiert werden. Die Frage ist also nicht mehr, ob KI-Übersetzungen gut sind – das sind sie eindeutig –, sondern ob sie gut genug sind, um den Menschen zu ersetzen."
Wo Maschinen an ihre Grenzen stoßen
Noch nicht, argumentieren Übersetzer. Ariella Baltié ist Übersetzerin und Rechtsexpertin, spezialisiert auf die Übersetzung von Gerichtsdokumenten aus dem Englischen ins Französische. Kürzlich wurde sie von jemandem kontaktiert, der seine Dokumente bereits mit KI übersetzt hatte und nun bat, diese überprüfen zu lassen. "Ganz am Anfang befanden sich zwei große Fehler", sagte sie. Die KI hatte "Le demandeur" (der Kläger) als "the requester" (der Anfragende) übersetzt – "völlig unpassend für juristische Dokumente", sagt Baltié. Als die KI "Madame X, épouse Y" (Frau X, Ehefrau von Y) sah, kam sie auf "Ms X marries Y" (Frau X heiratet Y). Mit anderen Worten: Sie verwechselte ein Substantiv mit einem Verb und verlor dabei völlig die Bedeutung des Satzes.
Die Folgen von Fehlübersetzungen im juristischen Bereich können schwerwiegend sein. In den USA haben Fehler in maschinenübersetzten Asylanträgen zu Verzögerungen bei der Freilassung von Inhaftierten geführt. Genauigkeit ist im medizinischen Bereich eine Frage von Leben und Tod. "Die Einheiten für Dosierungen und Bluttests enthalten oft griechische Buchstaben", sagt Carol Bereuter, Spezialistin für medizinische Übersetzungen. Sie stieß auf einen automatisch übersetzten Text, der den griechischen Buchstaben μ als Milli (ein Tausendstel) anstelle von Mikro (ein Millionstel) übersetzt hatte. "Das ist ein schwerwiegender Fehler. Wenn man jemandem ein Milligramm verabreicht, obwohl ein Mikrogramm gemeint war, gibt man ihm die tausendfache Dosis", weist Bereuter hin.
Sie macht zudem darauf aufmerksam, dass es mit der Verbesserung der KI-Übersetzer schwieriger geworden ist, Fehler zu erkennen. "Während früher bei Tools wie Google Translate der Satz durch einen grammatikalischen Fehler oder einen holprigen Klang sofort auffiel, klingt er heute perfekt legitim. Er wirkt flüssig. Er klingt natürlich. Daher sind die Fehler viel schwerer zu entdecken." "Wenn es etwas ist, das Ihren Namen trägt, besteht ein Risiko für Ihren Ruf. Und wenn Entscheidungen auf Basis einer Übersetzung getroffen werden, die ein medizinisches Verfahren, einen Vertrag, den Sie unterzeichnen könnten, oder einen großen Kauf betrifft, ist das Risiko noch größer", warnt François Yvon.
Warum 100 Prozent schwer zu erreichen sind
Selbst Sätze, die für einen Menschen klar erscheinen, können einen KI-Dienst ins Stolpern bringen. "Wenn Sie Wörter mit unterschiedlichen Bedeutungen haben, ist es für einen Menschen meist sehr klar, welche zutrifft, da er den Kontext versteht. Aber wenn ein maschineller Übersetzer auf den Satz 'translate into Polish' trifft, ist er durchaus in der Lage zu entscheiden, dass es ausschließlich um Schuhcreme geht", so Yvon. Der Kontext ist oft entscheidend. Wenn ein KI-Übersetzer nicht erfasst, dass von einem Fußballspiel die Rede ist, neigt er dazu, "taking a corner" (Eckball schlagen) falsch zu übersetzen.
Letztes Jahr führte OKA eine von Wikimedia finanzierte Studie durch. Sie untersuchte 119 Artikel, 10 Sprachpaare und mehr als 1.000 Stunden Übersetzerarbeit. "27 Prozent des KI-generierten Textes wurden vor der Veröffentlichung noch korrigiert. Drei Viertel dieser Korrekturen betrafen Fehler, die die KI eingeführt hatte, und 5 bis 6 Prozent der Fehler veränderten die Bedeutung des Originaltextes", sagt Zimmerman.
Das Ausmerzen dieser Fehler wird wahrscheinlich herausfordernd bleiben. "Unter den aktuellen Umständen denke ich, dass die grundlegende Funktionsweise dieser Systeme es ziemlich schwierig macht, sich vorzustellen, wie sie 100 Prozent zuverlässig werden könnten", sagt Yvon. Der Grund: Wahrscheinlichkeit ist ein entscheidender Bestandteil dessen, wie KI jedes Wort statt eines anderen übersetzt – und was wahrscheinlich korrekt ist, ist nicht dasselbe wie das, was tatsächlich korrekt ist. Besonders in einem so subtilen Bereich wie der Sprache. Yvon erwartet dennoch Fortschritte: "Wir werden Übersetzungssysteme sehen, die zunehmend in der Lage sind, ihre eigenen Leistungen zu bewerten und sich selbst zu korrigieren, indem sie verschiedene KI-Tools gleichzeitig einsetzen." Der eigentliche Durchbruch komme aber erst, wenn diese Systeme nicht nur übersetzen, sondern auch mitteilen können, wenn sie unsicher sind.