Künstliche Intelligenz hat die Übersetzungsbranche revolutioniert. KI-gestützte Übersetzungswerkzeuge wie Übersetzungsspeicher und Spracherkennungssysteme haben den Zugang zu weniger verbreiteten Sprachen erleichtert und einen Übersetzungsprozess gefördert, der immer größere Textmengen mit überraschender Genauigkeit, Natürlichkeit und Konsistenz in der Ausgabe umfasst.
Gleichzeitig stellt die KI eine Herausforderung dar, da sie noch nicht in der Lage ist, zu übersetzen und gleichzeitig den Kontext und die kulturellen Nuancen der jeweiligen Gesellschaft zu interpretieren. Sie wirft auch ethische Überlegungen über den Umgang mit möglicherweise vertraulichen oder sensiblen Daten auf.
Auch wenn sich die Übersetzung mit den neuen Technologien weiterentwickelt, sind menschliches Fachwissen und Kreativität weiterhin unverzichtbar, um genaue, kulturell angemessene und ansprechende Übersetzungen zu gewährleisten. Das Aufkommen neuer Übersetzungsaufgaben macht deutlich, dass eine Mischung aus menschlicher und maschineller Arbeit erforderlich ist, um die Qualität der Ergebnisse zu gewährleisten.
Neue Möglichkeiten als Übersetzer
Obwohl Unternehmer und Technologieexperten Befürchtungen über die negativen Folgen der KI für die Menschheit geäußert haben, vor allem nach dem exponentiellen Wachstum von Chat GPT, ist die Realität, dass sie im Bereich der Übersetzung neue Beschäftigungsmöglichkeiten geschaffen hat. Es ist heute üblich, dass Agenturen Fachleute nach ihrer Erfahrung im Umgang mit diesen neuen Technologien befragen, die sie als Verbündete betrachten.
1. maschinelle Übersetzung – Post-Editor
Maschinelle Übersetzungssysteme verwenden hochentwickelte Algorithmen und neuronale Netze, um Texte automatisch zu übersetzen, liefern aber oft unvollkommene Ergebnisse. Die Aufgabe eines Post-Editors für maschinelle Übersetzungen besteht darin, die maschinell übersetzten Inhalte zu überprüfen und zu bearbeiten, um sicherzustellen, dass sie korrekt und flüssig sind und der branchenspezifischen Terminologie oder den Kundenwünschen entsprechen.
Die Post-Editoren haben auch die wichtige Aufgabe, die Bedeutung und den Ton des Originaltextes beizubehalten und gleichzeitig die Lesbarkeit und Natürlichkeit zu verbessern. Diese Arbeit kombiniert sprachliche Fähigkeiten mit der Fähigkeit, KI-Systeme zu verstehen und effektiv mit ihnen zu arbeiten.
2. Datenspezialist und KI-Trainer
KI-basierte Übersetzungssysteme sind in hohem Maße auf große Mengen mehrsprachiger Daten angewiesen, um ihre Leistung und Genauigkeit zu verbessern. Datenspezialisten und KI-Trainer spielen eine Schlüsselrolle bei der Sammlung und Verwaltung dieser Datensätze, um KI-Modelle effektiv zu trainieren.
Datenspezialisten sammeln, bereinigen und organisieren sprachspezifische Daten aus einer Vielzahl von Quellen und stellen so die Verfügbarkeit von hochwertigem Trainingsmaterial für KI-Systeme sicher. Sie arbeiten auch mit Sprachexperten zusammen, um Glossare, Stilrichtlinien und Übersetzungsspeicher zu erstellen, die zum Gesamtverständnis und zur Genauigkeit des Systems beitragen.
KI-Trainer arbeiten eng mit den Entwicklungsteams zusammen, um die KI-Modelle abzustimmen und zu optimieren. Sie analysieren und bewerten die vom System generierten Ergebnisse, ermitteln verbesserungswürdige Bereiche und aktualisieren die Trainingsdaten entsprechend. Dieser iterative Prozess des Trainings und der Verfeinerung von KI-Modellen trägt dazu bei, die Übersetzungsqualität im Laufe der Zeit zu verbessern.
3. kreativer Übersetzer und Lokalisierungsspezialist
KI-basierte Übersetzungssysteme haben oft Schwierigkeiten mit kreativen Inhalten und kulturellen Nuancen. Dies hat zu einer neuen Übersetzungsarbeit geführt, bei der die Übersetzungen an die jeweiligen Zielmärkte angepasst werden.
Kreativübersetzer und Lokalisierungsspezialisten arbeiten mit Autoren von Inhalten, Marketingfachleuten und Unternehmen zusammen und sind dafür verantwortlich, dass die ursprüngliche Botschaft unter Berücksichtigung kultureller Empfindlichkeiten, idiomatischer Ausdrücke und lokaler Vorlieben korrekt wiedergegeben wird.
