Warum menschliche Interaktion für KI-Übersetzungen unverzichtbar ist

Übersetzungsservices auf Basis generativer KI sind sehr leistungsfähig. Die besten Ergebnisse werden aber mit strategischer menschlicher Interaktion erzielt. Alle Anbieter von KI-gestützten Sprachservices bauen beim Einsatz von KI auf menschliche Interaktion: zu Beginn, während oder am Ende des Prozesses. KI-Übersetzungs- oder Contentservices mit menschlicher Interaktion liefern optimalen KI-generierten Content und berücksichtigen die Einschränkungen generativer KI. Im Folgenden erfahren Sie mehr über die drei wichtigsten Funktionen menschlicher Interaktion im Rahmen von KI-Übersetzung, KI-Lokalisierung und KI-Contentservices für mehrere Sprachen.

KI-Übersetzung und -Training mit menschlicher Interaktion

Menschliche Interaktion kommt zuallererst beim KI-Training zum Tragen. Große Sprachmodelle (LLM) müssen trainiert werden, damit sie optimale KI-Lokalisierung, KI-Übersetzung usw. liefern. Zum Zweck dieses Trainings speisen Anbieter von Sprachservices auf Basis generativer KI Daten in das LLM, damit es als KI für Kunden fungieren kann. KI-Trainingsservices werden häufig von Linguisten umgesetzt. Sie verfügen über das sprachliche Fachwissen, insbesondere im Bereich des natürlichen Sprachgebrauchs und der pragmatischen Sprachkompetenz, und können die Datenzusammenstellung und -annotation unterstützen, die für ein umfassendes LLM-Training unverzichtbar sind. Kenntnisse über linguistische Nuancen, Grammatik und Syntax, branchenspezifische Terminologie, kulturelle Normen usw. sind Voraussetzung dafür, geeignetes Material in ein LLM zu speisen.

Linguisten greifen auch an einer anderen Stelle des KI-Trainings ein: bei der Fehleranalyse. Das Erstellen eines umfangreichen Korpus mit Trainingsmaterial ist wichtig, reicht aber oft nicht aus, um ein LLM erfolgreich zu trainieren. Linguisten können die Ausgaben eines LLM auf Ungenauigkeiten und Halluzinationen prüfen. Dieser Schritt erfordert umfassende Erfahrung mit der Sprache, der Kultur und den Besonderheiten der jeweiligen Branche. Die Linguisten speisen dann neue Materialien in das LLM oder entwickeln neue Prompts für das Training, damit die erkannten oder ähnliche Fehler künftig vermieden werden.

KI-Übersetzung und Post-Editing mit menschlicher Interaktion

Bei komplizierten oder wichtigen Übersetzungen kann ein menschlicher Korrektor für das Post-Editing eingesetzt werden, um KI-Vertrauen zu schaffen. Beispiele für solche Übersetzungen:

• Einrichungen für Zulassungszwecke
• Hohe Sichtbarkeit für Kunden
• Bilanzen
• Außergewöhnliche Sprachpaare
• Texte mit viel Fachjargon oder technischer Terminologie

Das Post-Editing kann zu jedem Zeitpunkt im Prozess der KI-Übersetzung mit menschlicher Interaktion erfolgen. Linguisten können das Post-Editing im Anschluss an das Korrektorat einer LLM-Übersetzungsprobe durchführen. Das resultierende Feedback wird dann in das LLM gespeist, bevor dieses die restliche Übersetzung oder Lokalisierung durchführt. Der Korrektor kann im Lauf des Prozesses mehrmals ein Post-Editing durchführen. Das Post-Editing kann aber auch nach der vollständigen Übersetzung oder Lokalisierung durch das LLM erfolgen. Häufigkeit und Zeitpunkte des Post-Editings durch einen Linguisten können projektspezifisch angepasst werden. Beim Post-Editing achten die Linguisten u. a. auf Folgendes: 

• Kulturelle Sensibilität
• Bias (Voreingenommenheiten)
• Hasserfüllter Content
• Fehlerhafte Übersetzungen
• Falsche Terminologie
• Syntaktische Fehler
• Aneinandergereihte Sätze mit fehlerhafter Interpunktion
• Lesbarkeit
• Unpassende oder schlecht übersetzte idiomatische Wendungen
• Stellen, an denen idiomatische Wendungen verwendet werden sollten