Maschinelle Übersetzung – gut oder böse?

Was maschinelle Übersetzungssysteme können, wofür sie sich eignen und wofür nicht.

Bestimmt kennen Sie das auch: Sie haben einen kurzen Text, eine E-Mail oder einfach ein paar Sätze in einer Sprache vor sich, die Sie nicht oder nur rudimentär beherrschen. Also geben Sie den Text in eines der bekanntesten maschinellen Übersetzungssysteme im Internet ein, wählen das Sprachpaar aus und drücken auf „Übersetzen“. Und schon wird Ihnen die Übersetzung im Bruchteil einer Sekunde angezeigt. Wie praktisch! Aber das Ergebnis? Oft katastrophal, manchmal amüsant und meistens unbrauchbar. Mit etwas Glück können Sie den Inhalt noch gerade so verstehen oder erahnen, was gemeint ist. Von professionellen Sprachdienstleistern werden maschinelle Übersetzungssysteme daher immer noch zurecht abgelehnt. Es dauert in den meisten Fällen einfach viel länger, eine maschinelle Übersetzung zu korrigieren, als ein professioneller Übersetzer für die Anfertigung der Übersetzung ohne derartige „Hilfsmittel“ gebraucht hätte. Und wenn der Aufwand höher ist, dann sind es auch die Kosten.

Der Einsatz von maschinellen Übersetzungssystemen steigt kontinuierlich

Die zunehmende Verbreitung von maschinellen Übersetzungssystemen ist wohl in erster Linie dem Zeitalter der Globalisierung geschuldet, in dem die grenzüberschreitende Kommunikation von zentraler Bedeutung ist. Kulturelle und sprachliche Barrieren müssen im Geschäftsleben fast täglich überwunden werden. Unumstritten ist, dass Übersetzer hierzu mit ihrer Arbeit einen großen Beitrag leisten. Maschinelle Übersetzungssysteme können diese Arbeit nur bedingt leisten. Vor dem Hintergrund, dass der Umfang an Texten, die in einer Fremdsprache zur Verfügung gestellt werden müssen, stetig zunimmt, scheint der Einsatz dieser Programme dennoch gelegentlich gerechtfertigt.

Wie funktionieren maschinelle Übersetzungsprogramme?

Maschinelle Übersetzungssysteme haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Ihr Einsatz ist unter gewissen Voraussetzungen und für manche Situationen durchaus denkbar. Das Ergebnis einer maschinellen Übersetzung hängt dabei nicht nur vom jeweiligen Programm ab, sondern auch vom Text selbst. Grundsätzlich existieren zwei verschiedene Ansätze, mit denen die Übersetzungsprogramme arbeiten: regelbasierte und statistische Systeme. Beide haben ihre Vor- und Nachteile.


Regelbasierte Übersetzungssysteme arbeiten mit den linguistischen und grammatischen Grundsätzen der Sprache. Sie bauen auf umfassenden zweisprachigen Wörterbüchern auf. Vorteil: Die Terminologie ist, wenn sie korrekt in das System eingetragen wurde, verlässlich und konsistent. Durch die strikte Einhaltung von Regeln werden die Übersetzungen allerdings häufig leserunfreundlich, da die Syntax nicht richtig ausgegeben wird. Besonders bei Sprachen mit flexibler Satzstellung wie z. B. dem Deutschen ist das ein großes Problem.


Statistische Systeme arbeiten dagegen auf der Grundlage früherer Übersetzungen, die bereits für ähnliche Texte oder Textkonfigurationen im System vorhanden sind. Die Programme analysieren diese Textkorpora und erstellen Parameter für die Übersetzung. Die Qualität der Übersetzung ist stark abhängig vom Umfang der eingespeisten Alt-Übersetzungen für das jeweilige Sprachpaar. Da die aktuelle Übersetzung immer mit alten, ähnlichen Texten und deren Übersetzungen verglichen wird, lernt das Programm kontinuierlich dazu und kann mit der Zeit besser werden. Die Lesbarkeit der Ergebnisse wird verbessert. Allerdings werden Begriffe bei diesen Systemen nicht einheitlich übersetzt, wodurch die Übersetzungen willkürlich erscheinen.


Doch egal welchen Ansatz ein System verfolgt, sie alle können die lexikalisch-semantischen Satzbeziehungen nicht verstehen, da sie nicht wie ein Mensch denken und die Texte nicht interpretieren können. Und das ist ihr größtes Problem. Daher kommt es unter anderem noch häufig bei Homonymen und Polysemen zu Übersetzungsfehlern. Statistische Systeme schneiden hier geringfügig besser ab als die regelbasierten Programme. Eine andere Schwachstelle dieser Programme zeigt sich immer dann, wenn der Ausgangstext Fehler enthält. Vergessene Konjunktionen oder Satzzeichen, falsche Relativpronomen usw. werden von der Software nicht erkannt und damit zwangsläufig fehlerhaft in den Zieltext übertragen. Die Maschine hält sich strikt an den vorgegebenen Text und produziert davon ein pedantisches Abbild in der Zielsprache. In der Zukunft müssten derartige Programme anfangen zu „denken“, um dieses Problem zu beheben. Das Stichwort hier: künstliche Intelligenz. In der Praxis zeigt sich aber, dass alle Systeme auf dem Markt noch weit davon entfernt sind.


Unabhängig vom Systemtyp, spielt auch die Textart für das Ergebnis bei maschinellen Übersetzungen eine große Rolle. Tests zeigen, dass Fachtexte häufig besser übersetzt werden als allgemeinsprachliche Dokumente. Dieser – wie es auf den ersten Blick scheint – Widerspruch lässt sich damit erklären, dass Fachtexte eine tendenziell starrere Syntax aufweisen und die Fachtermini korrekt übersetzt werden, wenn sie vorher akkurat in das System eingegeben wurden. Literarische Texte und Marketingtexte sind für die Programme hingegen absolut ungeeignet. Je metaphorischer die Lexik und je komplexer die Syntax ist, desto schlechter sind die Ergebnisse einer Übersetzung. Texte für maschinelle Übersetzungsprogramme sollten also möglich prägnant, sachlich, konsistent und – ganz wichtig – fehlerfrei formuliert werden.

Für wen eignet sich der Einsatz von maschinellen Übersetzungssystemen und für wen nicht?

Im privaten Bereich, wenn Textproduzent und -rezipient als Familienangehörige oder Freunde kommunizieren und diese unterschiedlichen Kulturkreisen angehören, können solche Systeme Sprachbarrieren überwinden. Hier ist der Einsatz auch weniger kritisch zu betrachten, da die Qualität und die Verständlichkeit der Texte nicht von zentraler Bedeutung sind. Somit eignen sich die Systeme vor allem für Texte nichtkommerzieller Art.


Interessanter ist sicherlich der offizielle bzw. geschäftliche Bereich, scheint es doch ein erklärtes Ziel der Forscher und Entwickler auf dem Gebiet der Maschinenübersetzung zu sein, derartige Produkte auch auf dem Markt für professionelle Übersetzungsdienstleistungen zu platzieren. Die Qualität heutiger Programme ist aber nicht ausreichend und die Texte enthalten zu viele Fehler. Die kurze E-Mail des Kollegen aus Fernost zu übersetzen, um zu verstehen, was dieser von Ihnen möchte, ist sicherlich in Ordnung. Wenn Ihr Unternehmenserfolg von der Kommunikation mit Ihren Kunden abhängt, dürfen Sie sich peinliche Fehler allerdings nicht erlauben. Software für eine automatische Übersetzung kann eventuell als Unterstützung dienen, doch beim Verfassen der finalen Texte für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistungen sollten Sie lieber einem Profi aus Fleisch und Blut vertrauen.


In der Übersetzerbranche werden maschinelle Übersetzungssysteme manchmal als Bedrohung für Human-Übersetzer angesehen. Eine Geringschätzung des Übersetzers und dessen Bedeutung für den Transferprozess lässt sich in den letzten Jahren zunehmend beobachten. Doch Übersetzer sollten in dieser Frage selbstbewusst auftreten. Denn diese Angst ist aus heutiger Sicht unbegründet. Wer billig Texte maschinell übersetzen lassen will, muss mit der einhergehenden schlechten Qualität leben. Für alle anderen ist der Weg zum menschlichen Übersetzer auch weiterhin unumgänglich.


Ralph Smyreck, M. A. – Fachübersetzer

Wer schreibt hier? Mein Name ist Ralph Smyreck, ich bin Fachübersetzer und arbeite als freiberuflicher Übersetzer und Lektor für die Sprachen Englisch, Französisch und Deutsch in Leipzig. Ich unterstütze Unternehmen, Sprachdienstleister und Einzelkunden weltweit in Sachen interkultureller Kommunikation. In diesem Blog berichte ich über interessante Themen rund um den Arbeitsalltag eines Übersetzers. Gerne können Sie mich kontaktieren, wenn Sie Fragen zu meiner Person oder meinen Sprachdienstleistungen haben. Auch über Rückmeldungen und Themenvorschläge für meinen Übersetzer-Blog freue ich mich.



Kommentar schreiben

Kommentare: 0