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Die Rebellion der Maschinen

(oder der Terminator der Übersetzung)

Bei der maschinellen Übersetzung (MT) wird ein Text mit Hilfe von Algorithmen und Software ohne direkte menschliche Beteiligung in eine andere Sprache übertragen. Beliebte Vertreter der Gattung sind Google Translate, DeepL, Linguee oder ChatGPT. Ihre Leistungsfähigkeit konnte in den letzten Jahren durch künstliche Intelligenz und Deep Learning beträchtlich gesteigert werden.

Folgende Meilensteine markieren die Geschichte der maschinellen Übersetzung:

1947

Warren Weaver

Der US-amerikanische Biologe und Informatiker Warren Weaver schlägt vor, mit Hilfe von Mathematik und Computern eine Sprache zu „entschlüsseln“ und in eine andere zu „verschlüsseln“. Er gilt als Urvater der maschinellen Übersetzung.

1950

RBMT

Sprach- und Programmierexperten/-innen entwickeln die so genannte regelbasierte maschinelle Übersetzung (RBMT) ein klassisches System auf der Grundlage von syntaktischen, morphologischen und semantischen Regeln.

1980

SMT

Die RBMT scheitert und neue Forschungs- und Entwicklungsansätze führen zur statistischen maschinellen Übersetzung (SMT). Dieses System beruht auf Statistik und Wahrscheinlichkeit statt auf linguistischen Regeln.

1990-2010

Google Translate

Mit dem Aufkommen des Internets entwickelt sich auch die SMT durch den jetzt möglichen Zugriff auf Millionen zweisprachige Texte weiter. So entsteht Google Translate im Jahr 2007.

2016

NMT

Im September 2016 stellte Google das erste neuronale maschinelle Übersetzungssystem (NMT) vor: Google Neural Machine Translation (GNMT).

2025

NMT

Künstliche Intelligenz: Die KI hält Einzug in alle maschinellen Übersetzungssysteme, die sich über Plattformen wie ChatGPT, DeepSeek und zahlreiche mobile Anwendungen immer weiter verbreiten. Der große Umbruch ist da.

Sie verstehen nur Bahnhof?

Keine Sorge, im Anschluss werden wir kurz die Unterschiede zwischen den einzelnen maschinellen Übersetzungsverfahren erklären:

Regelbasierte maschinelle Übersetzung

(RBMT - Rule-Based Machine Translation)
  • Sie basiert auf den grammatikalischen und syntaktischen Regeln, wie wir sie in der Schule gelernt haben, und deren Entsprechung zwischen zwei Sprachen.
  • Dabei werden Wörterbücher und vordefinierte grammatikalische Regeln verwendet.
  • Die Übersetzung erfolgt Wort für Wort mit grammatikalischen Anpassungen.
  • Erzeugt werden unnatürlich klingende Sätze mit eher hölzernem Schreibstil.
  • Sie erfordert einen hohen manuellen Entwicklungsaufwand durch Computer- und Linguistikexperten/-innen.

Statistische maschinelle Übersetzung

(SMT - Statistical Machine Translation)
  • Hierbei werden zunächst große Datenmengen ausgewertet, um bestimmte Muster zu finden.
  • Das System verwendet gewaltige mehrsprachige Datenbanken, um die richtigen Entsprechungen zwischen den einzelnen Sprachen zu finden.
  • Durch fehlende Kontextanalyse oder mangelndes grammatikalisches Verständnis können zum Teil fehlerhafte oder sinnlose Übersetzungen erzeugt werden.
  • Ein klares Beispiel für den Einsatz von SMT sind die früheren Versionen von Google Translate.

Neuronale maschinelle Übersetzung

(NMT - Neural Machine Translation)
  • Bei der neuronalen Übersetzung wird versucht, die Art und Weise des Erlernens und Verarbeitens der Sprache im menschlichen Gehirn nachzuahmen.
  • Dazu werden trainierte neuronale Netze, eine Art von KI, zusammen mit großen Datenmengen und Deep-Learning-Systemen genutzt, um den Sprachfluss und die Präzision zu verbessern.
  • Einer der wichtigsten Fortschritte in der NMT ist der Aufmerksamkeitsmechanismus, mit dem sich das Modell bei der Erstellung der Übersetzung gezielt auf die relevantesten Teile des Eingangstextes konzentrieren kann. Damit wird die Fähigkeit des Systems zur Verarbeitung langer und komplexer Sätze bei gleichzeitiger Einhaltung von Konsistenz und Genauigkeit entscheidend verbessert.
  • Zu den bekanntesten NMT-Systemen gehören DeepL, die aktuelle Version von Google Translate und die von ChatGPT oder DeepSeek verwendeten neuronalen Systeme.

Futter für das Monster

Die Künstliche Intelligenz ist auf dem besten Weg, praktisch alle Aspekte unseres täglichen Lebens zu revolutionieren.
Durch Deep Learning nähert sich die Maschine in rasantem Tempo der Denkweise des menschlichen Gehirns und kann damit Originale erschaffen und Ergebnisse erzielen, die auch von einem Menschen stammen könnten.
Die Leistungsfähigkeit der KI wächst mit der immer größeren Datenmenge, mit der wir sie füttern. Denn das Futter sind wir und unsere Eingaben.
So ist es auch bei der Übersetzung: Mit jedem Text, den wir mit ChatGPT oder Google Translate übersetzen und mit jedem Originaldokument, das wir erstellen, lernt die KI weiter und wird immer perfekter. Ein wahrlich zweischneidiges Schwert für Übersetzer und Übersetzerinnen. Die KI-Tools erleichtern uns die Arbeit, schaffen damit unseren Berufsstand aber nach und nach ab.

Schauen wir uns die Monster genauer an:

Klicken Sie auf die Plattformen, um mehr darüber zu erfahren:

DeepL (DeepL GmbH, Deutschland)

Nutzt tiefe neuronale Netze (Deep Learning), die den Gesamtkontext eines Satzes analysieren, anstatt Wort für Wort zu übersetzen.

Das Tool wird mit qualitativ hochwertigen Texten trainiert, die auf Humanübersetzungen zurückgehen, was für höhere Genauigkeit sorgt.

Es vergleicht mehrere Versionen einer Übersetzung und wählt die natürlichste aus.

Dabei passt es Grammatik, Stil und Sprachfluss an, damit der übersetzte Text menschlicher klingt.

DeepL unterstützt derzeit 30 Sprachen.

Google Translate (Google LLC, USA)

Eines der weltweit beliebtesten und verfügbarsten kostenlosen maschinellen Übersetzungstools (online und als App).

Ursprünglich nach dem Prinzip der statistischen maschinellen Übersetzung auf der Grundlage von Millionen durch humane und maschinelle Übersetzung erzeugten Texten entstanden, sorgt die Kombination mit der KI-gestützten neuronalen Übersetzung jetzt für hohe Qualität.

Übersetzt Text, Sprache, Bilder und Dokumente.

Integrierbar mit anderen Google-Produkten wie Chrome und Android.

Unterstützt mehr als 100 Sprachen.

Microsoft Translator

Microsoft Corporation, USA

Übersetzungssystem auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz und Deep Learning.

Übersetzt Text, Sprache und Bilder.

Der größte Vorteil des Tools ist seine Integrationsfähigkeit mit Microsoft Office, Teams, Edge, Bing und Azure.

Benutzer und Unternehmen können das Tool außerdem mit spezifischem Vokabular anpassen und so ihre eigene Übersetzungsmaschine aufbauen.

Unterstützt mehr als 100 Sprachen.

 

ChatGPT

OpenAI, USA

ChatGPT ist kein maschinelles Übersetzungssystem im eigentlichen Sinne.

Nach eigenen Angaben besteht die Hauptfunktion dieses KI-Tools darin, „natürlichsprachliche Texte zu verarbeiten und zu generieren, um Fragen zu beantworten und unter anderem bei Schreib-, Übersetzungs- und Programmieraufgaben zu helfen.“

Für die Übersetzung verwendet ChatGPT ein proprietäres künstliches Intelligenzmodell und ist nicht auf externe Datenbanken angewiesen.

Das KI-Modell ist in der Lage, einen Text im Zusammenhang zu verstehen und nutzt tiefe neuronale Netze, um natürlich klingende und flüssige Übersetzungen zu erstellen. Zudem kann der Tonfall und Förmlichkeitsgrad nach Bedarf angepasst werden.

ChatGPT unterstützt dabei ca. 60 Sprachen.

DeepSeek

DeepSeek, China

Genau wie ChatGPT ist auch DeepSeek kein reines maschinelles Übersetzungstool.

Nach eigenen Angaben handelt es sich um „eine künstliche Intelligenz, die in erster Linie zur Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion entwickelt wurde und innovative Werkzeuge und Dienste in verschiedenen Bereichen bereitstellt“.

DeepSeek nutzt Verfahren des Natural Language Processing (NLP), große Sprachmodelle (LLM) und KI-Modelle, die mit enormen Mengen mehrsprachiger Daten trainiert wurden, um genaue und kontextbezogene Übersetzungen zu liefern.

Der Ressourcenverbrauch bei Entwicklung und Nutzung ist dabei hunderte von Malen geringer als bei ChatGPT, was den Markt für generative KI revolutioniert hat.

Unterstützt mehr als 100 Sprachen.

 

Gratis übersetzen kann manchmal teuer werden

Datenschutz bei der maschinellen Online-Übersetzung

Wenn Sie DeepSeek oder ChatGPT nach ihrer Datenschutzpolitik fragen, bekommen Sie als Standardantwort, dass die geltenden Datenschutzvorschriften eingehalten werden. Das Problem dabei ist, dass DeepSeek in China und ChatGPT in den USA entwickelt wird und damit in zwei Ländern, in denen der Schutz personenbezogener Daten nicht gerade hochgehalten wird.

Interessanterweise warnen beide Plattformen sogar davor, sensible Daten zu teilen, da sie den Datenschutz nicht zu 100 % garantieren können. Deutlicher geht es kaum. Deshalb muss es einem bei der Verwendung kostenloser Online-Tools für die maschinelle Übersetzung klar sein, dass die Vertraulichkeit der Daten nicht gewährleistet ist und die eingegebenen Daten für das Training der für die Übersetzung verwendeten künstlichen Intelligenzmodelle genutzt werden.

So können alle Daten, die in den kostenlosen Online-Übersetzer eingegeben werden, für jegliche Zwecke des Anbieters genutzt werden. Wir empfehlen Ihnen deshalb, keine sensiblen Dokumente, Verträge, Produktspezifikationen, Patente, Forschungs- und Entwicklungsprojekte, klinische Studien, Ausschreibungen und sonstige vertrauliche Unterlagen zu übersetzen.

Die Tradeus-Methode

Tradeus Traduccions nutzt alle Vorteile und Stärken der beiden Übersetzungsmethoden um damit hochwertige deutsche und spanische Übersetzungen zu liefern, die perfekt auf den Kundenbedarf abgestimmt sind.