Was ChatGPT richtig und falsch macht und warum es ein Gamechanger für die Übersetzungsindustrie ist

Die explosionsartige Entwicklung von ChatGPT in den Mainstream seit dem Start am 30. November 2022 hat zu beispielloser Aufmerksamkeit und unzähligen Kommentaren geführt. Nachdem ich einige Tage (und Nächte) Gespräche mit ChatGPT geführt habe, stellen sich für mich drei wesentliche Fragen:

• Was macht das Tool richtig?
  
  
• Was macht das Tool falsch?
  
  
• Wie können wir es nutzen?

Wenn Sie an Antworten auf diese Fragen interessiert sind und meine Einschätzung dieses neuen Übersetzungstools hören möchten, dann lesen Sie einfach weiter. In Kürze werden wir aber auch ein längeres und ausführliches Whitepaper zu diesem Thema veröffentlichen.

Was macht ChatGPT falsch?

Es gibt einige Punkte, bei denen Sie sich nicht auf ChatGPT verlassen können:

1. Es sagt nicht die Wahrheit. ChatGPT sagt den Nutzern anhand der vorliegenden Informationen, was sie hören wollen.
   
   
2. Es versteht wenig von der realen Welt. Das Tool kennt nur eine kuratierte Version dessen, was die Leute über die reale Welt erzählen, und verwendet diese Informationen dann, um in überzeugender Sprache das Gelernte zu präsentieren.
   
   
3. Es kann nicht zählen. Beim Versuch, die von Jonas Degrave auf Engraved vorgestellte Simulation anhand einer komplizierteren Berechnung zu replizieren, erhielt ich ein fehlerhaftes Ergebnis. Es versucht zwar, die beiden Zahlen aus dem Python-Befehl, den es simulieren kann, korrekt zu multiplizieren (was an sich recht bemerkenswert ist), aber es kann trotzdem einfach nicht zählen.
   
   
4. Es kann nicht denken. ChatGPT schreibt häufig etwas, das präzise Annahmen und wahre Aussagen zu einer bestimmten Aufgabenstellung skizziert – nur um es dann getrost falsch anzuwenden. Im Grunde kann das Tool nicht selbstständig denken; es handelt sich also nicht um einen endlichen Automaten (Finite-state machine).
   
   
5. Seine falsche Bescheidenheit ist ein wenig peinlich. ChatGPT schreibt mit großer Souveränität und Autorität, sagt Ihnen aber verlegen, dass es nur helfen will, und zeigt peinliche Zerknirschtheit, wenn Sie erwidern, dass es sich geirrt hat.

Was ChatGPT richtig macht

Nachdem wir nun geklärt haben, was ChatGPT nicht ist oder nicht kann, wollen wir uns ansehen, wie gut es Texte interpretieren und selber erstellen kann. ChatGPT kann:

• Besser schreiben als Sie. Nach zahlreichen Gesprächen mit ChatGPT bin ich zu dieser Überzeugung gekommen. Es schreibt auf unterschiedlich komplexen Sprachebenen und verfügt über einen riesigen Wortschatz. In dieser Hinsicht ist diese generative KI meiner Meinung nach genauso kompetent wie die besten menschlichen Autoren.
  
  
• Anweisungen befolgen. Es ändert Texte fehlerfrei auf bestimmte Art, sowohl was die Form als auch den Inhalt angeht. Das Wichtigste dabei ist, dass es sich den Gesprächskontext merkt und versteht, wenn Sie sich auf eine vorherige Aktion oder Aussage beziehen - selbst wenn Sie sich dabei sehr umgangssprachlich ausdrücken.
  
  
• Texte ändern, ohne den Sinn zu verändern. Bei einem beliebigen Text nimmt ChatGPT den Vorgaben entsprechend Änderungen an Inhalt, Form und Stil vor. Die inhaltliche Bedeutung des Textes bleibt ganz nach Ihren Wünschen erhalten oder wird verändert.
  
  
• Mehrsprachige Terminologie verwalten, was besonders bei Übersetzungen enorm wichtig ist. Ich bin mir noch nicht sicher, ob dies auch für Übersetzungen mit großen Volumen realistisch ist, könnte mir aber vorstellen, dass ChatGPT bei der Überarbeitung bereits übersetzter Texte spezifische Terminologie problemlos einarbeitet – auch wenn es nicht der ursprüngliche Übersetzer ist.
  
  
• Anstößige Texte erkennen. Ich habe ChatGPT Auszüge aus einem Schriftsatz in einem Bundesstrafverfahren mit rassistischen und homophoben Textnachrichten vorgelegt und anschließend darum gebeten, anstößige Stellen zu erkennen. Dabei hat es hervorragende Arbeit geleistet und konnte schlüssige Begründungen dafür liefern.
  
  
• Entity-Erkennung durchführen. Ich habe ChatGPT gebeten, einen typischen Fall von Entity Detection durchzuführen und Tags um die Entities herum zu platzieren. Auch wenn es einige übersehen hat, konnte es mit ein paar zusätzlichen Hinweisen am Ende problemlos alle markieren.
  
  
• Objekte taxonomisch klassifizieren. Eine der verblüffendsten Eigenschaften von ChatGPT ist, wie es allgemeines Wissen auf eine spezifische Situation anwenden kann.

Wir haben zuvor festgestellt, dass man sich nicht unbedingt darauf verlassen kann, dass ChatGPT wahre Dinge sagt oder weiß, was richtig ist. Das bedeutet, dass die Ersteller von Inhalten zunächst prüfen müssen, ob ein Text sinnvoll ist. Sobald wir jedoch einen Text haben, der eine Bedeutung besitzt, mit der wir zufrieden sind, kann ChatGPT seine Form und seinen Inhalt manipulieren oder umwandeln, während die kodierte Bedeutung erhalten bleibt. Dies birgt besonders für Übersetzungsanbieter riesiges Potenzial, da wir sinnvolle Inhalte nicht von Grund auf neu generieren müssen. Werfen wir einen genaueren Blick auf die Landschaft der Übersetzungsaktivitäten und darauf, wie ChatGPT unsere heutige Arbeit beeinflussen könnte. Die generative KI:

• Ist sehr geschickt bei Übersetzungen. Bezüglich Sprachen mit großen Korpora ist ChatGPT wahrscheinlich gleichauf mit den modernsten Engines für maschinelle Übersetzung, wenn nicht sogar in mancher Hinsicht überlegen.
  
  
• Scheint recht effektiv bei der Befolgung terminologischer Anweisungen zu sein.
  
  
• Kann Stilanweisungen anwenden, sowohl auf breiter Ebene als auch im Detail. Im Gegensatz dazu ist es schwierig, Maschinenübersetzungsprogramme dazu zu bringen, diese Art von Aufgaben korrekt auszuführen.
  
  
• Ist recht gut in der Lage, Dinge, insbesondere Text, in beliebige Taxonomien zu kategorisieren. Diese Fähigkeit ist für die Übersetzungsbranche von Vorteil, da wir bestimmte Anweisungen auf bestimmte Arten von Inhalten anwenden wollen und andere Anweisungen wiederum auf ganz andere Inhalte.
  
  
• Ist hervorragend geeignet für die Bearbeitung vorhandener Texte, was entscheidend für eine qualitativ hochwertige Übersetzung ist. In den vier Hauptkomponenten der Überprüfung und Übersetzung von Texten hat es sich als äußerst kompetent erwiesen.
  
  
• Hilft bei der Inhaltsanalyse, d. h. bei der Analyse von Texten im Hinblick auf eine effektive Bearbeitung, Verbesserung oder Rentabilität. Es kann dazu beitragen, Qualitätsprobleme bei der Übersetzung zu erkennen oder zu vermeiden, sie auf die Effektivität der Ergebnisse wie Reichweite, SEO, CTA/CTR-Performance abzustimmen und die Lesbarkeit im Ausgangs- und im Zieltext zu verbessern, um nur einige zu nennen.
  
  
• Hilft beim Schreiben und Bearbeiten von funktionierendem Code. Erfahrene Programmierer streiten darüber, ob ChatGPT fähig ist, Code auf ihrem Niveau zu schreiben. Die vorläufige Antwort: Es sieht nicht danach aus. Auf die Anforderung, einen Code zur Extraktion von XML-Inhalten zu schreiben, hat es allerdings einen funktionierenden Code produziert, der auch ausführbar war. So gesehen macht es also das Erstellen (und Erlernen) von Code für Nicht-Programmierer zumindest einfacher.

ChatGPT erfordert neue Fähigkeiten und Vorgehensweisen

Ich habe ein erstes Verständnis dafür entwickelt, welche Art von Eingabeaufforderung ChatGPT benötigt. Diese spezielle Technologie akzeptiert nur natürliche Sprache als Eingabe. Um sie in der Produktion einsetzen zu können, müssen wir Fachkenntnisse für effektive Eingabebefehle erwerben. Bestimmte Veränderungen von Inhalten werden wahrscheinlich eine Reihe von Prompts erfordern, die jeweils unterschiedliche Aufgaben erfüllen: Bereinigung, Vor- und Nachbearbeitung usw. Es wird interessant sein zu lernen, wie wir Aufforderungen in natürlicher Sprache als Teil unserer Automatisierungspipelines verwenden können – und zwar so, dass sie sowohl kontextuell relevant als auch im Ergebnis ausreichend vorhersehbar sind.

Wie geht es jetzt weiter?

Was wir jetzt definitiv wissen ist, dass wir diese neue generative KI nicht einfach ignorieren können. Wahrscheinlich wird diese Technologie unsere Branche gehörig umkrempeln. Und eben deshalb müssen wir diesen Vorstoß in die Sprachautomatisierung anführen und vorantreiben, um nicht ins Hintertreffen zu geraten. ChatGPT kann Texte genauso umwandeln und mit Anmerkungen versehen wie ein durchschnittlicher menschlicher Redakteur, wenn nicht sogar effizienter. Es kann Aufgaben ausführen, die sich auf eine Vielfalt von Fähigkeiten stützen, über die kaum ein einzelner Mensch verfügt. Und es kann sein Wissen auf neue Situationen verallgemeinert anwenden.

Vor allem aber zeigt es Potenzial für die Lösung einiger schleichender Probleme in der Übersetzungsautomatisierung. Natürlich ist es eine Sache, sich mit dem Programm anhand von einfachen Beispielen zu unterhalten; etwas anderes ist es, sich vorzustellen, wie man es in großem Stil zur Durchführung dieser Aktionen einsetzt. Künftig liegen also folgende Aufgaben vor uns:

• Reale Tests in großem Maßstab durchführen, um die Fehlerquoten für jede Art von Übersetzungs- und Bearbeitungsaufgaben, die hier untersucht wurden, zu bewerten.
  
  
• Die Makro- und Mikro-User-Journeys innerhalb der Wertschöpfungsketten von Übersetzungen detailliert analysieren und Stellen identifizieren, an denen diese Art der Textautomatisierung wahrscheinlich zu Problemen führen wird.
  
  
• Verstehen, wie man ChatGPT in großem Umfang einsetzt und relevanten Kontext bereitstellt, sowie das Dokumentieren von Fallstricken und Best Practices.
  
  
• Neue Automatisierungs- sowie Bearbeitungsworkflows mit dem Faktor Mensch entwickeln; sich ausmalen, was Nachbearbeitung und Qualitätssicherung mithilfe einer solchen KI in der Zukunft bedeuten wird.
  
  
• Neue Interaktionskontexte für Automatisierung und User Experience (UX) sowohl für Übersetzungsagenten als auch für Kunden für jede denkbare Verbesserungsmöglichkeit gestalten.
  
  
• Sicherstellen, dass die Wirtschaftlichkeit von Lizenzen, Bereitstellungskosten und Wartung für unser und andere Unternehmen sinnvoll ist.

Einige Gedanken zu Sprache und die Verwendung von ChatGPT in der Praxis

Zu den für mich auffälligsten Punkten gehörte, wie ChatGPT komplexe Zahlenoperationen beinahe richtig, aber letztlich dennoch falsch ausführte. Das Tool schummelt nicht. Es lernt wirklich alles von der Sprache, mit der es trainiert wird. Die Tatsache, dass es ab einer bestimmten Größenordnung fast das richtige Ergebnis für eine Operation findet (und das richtige Ergebnis für kleinere Zahlen), zeigt uns, dass ein Sprachkorpus ausreichender Größe statistisch signifikantes Wissen über die reale Welt enthält. Es zeigt aber auch, dass spezielle formale Systeme (wie die Mathematik) erforderlich sind, um sinnvolle, zuverlässige und genaue Informationen über die reale Welt zu generieren.

ChatGPT ist eine ernüchternde Erinnerung daran, dass ein selbstreferenzielles, in sich konsistentes System an und für sich nicht die Wahrheit über die Welt enthalten kann, die unabhängig davon existiert. Das erinnert auch an den Unvollständigkeitslehrsatz von Gödel. Als Wesen mit einem Bewusstsein können wir unsere Erkenntnis nicht von formalen und materiellen Systemen loslösen, die unser Verständnis der Welt auf eine Realität gründen, die sich uns aufdrängt und die wir nicht losgelöst durch Sprache definieren können.

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