Nicht nur die Büros, auch die Arbeit selbst

Hallo Benedikte,

ja genau, NMÜ ist neuronale maschinelle Übersetzung. Letztendlich sind das alle Systeme, die mit DeepLearning arbeiten. DeepL formuliert toll klingende Texte, ist aber in seiner frei verfügbaren Form auch, wie einige meiner Übersetzerkollegen sagen, "ein Skalpell in den Händen von Laien". Das hängt damit zusammen, dass DeepL gerade bei längeren Texten zu "Straffungen" (weglassen von Satzteilen unter Herstellung von falschen Bezügen) neigt und außerdem natürlich kein "Gesamtkonzept" von einem Text entwickelt, weil es Texte in Übersetzungseinheiten zerlegt, die mit vorhandenen Datenbankinhalten auf Ähnlichkeit abgeglichen werden. Darin ist es natürlich konkurrenzlos schnell, aber so kommt es auch immer wieder dazu, dass in Fachtexten Fachtermini nicht konsistent (also immer gleich, was ein Qualitätsmerkmal für technische, medizinische, juristische oder wissenschaftliche Texte ist) übersetzt, sondern variiert werden. Und dass der inhaltliche Zusammenhang verloren geht, weil der "Blick fürs Ganze" fehlt, weil die Maschine natürlich nicht versteht, worum es in dem Text geht. Trotzdem liest es sich Text gut. Es sind eben nicht nur, wie man oft in der Presse liest, die "schönen" Texte aus dem Bereich des Marketings oder der Literatur, bei denen man mit Maschinenübersetzungen aufpassen muss. Ich stehe MÜ gar nicht mal feindlich gegenüber, ich nutze das selbst, aber ich weiß auch, was ich da tue und bemerke die Fehler, die die Maschine macht.

Im Grunde genommen muss man Texte, die maschinell übersetzt werden sollen, schon entsprechend schreiben, damit solche Fehler nicht passieren. Oder man muss in Post-Editing durch Humanübersetzer investieren, aber das ist selten schneller und macht den Übersetzungsprozess dadurch auch nicht billiger - es sei denn, man lässt das eben zu Dumpingpreisen machen. Natürlich wird es trotzdem gemacht.

eTranslation von der Europäischen Kommission dürftest du ja auch kennen.