„Man lädt es doch einfach bei ChatGPT hoch, oder?“

• Freiberufliche Übersetzung ist keine bloße Umwandlung, bei der man ein Dokument in eine KI steckt, sondern eine Facharbeit, die Kontextverständnis, Lokalisierung, Terminologierecherche und Konsistenzprüfung erfordert
• ChatGPT kann zwar ein übersetztes Dokument ausgeben, doch es können Formatierungsprobleme auftreten, und auch die Übersetzungsqualität kann fragwürdig sein
• KI kann als Werkzeug für Rechtschreibprüfung, Vorschläge zur Satzüberarbeitung, Prüfung von Styleguides oder Extraktion von Fachbegriffen genutzt werden, aber alle Ergebnisse müssen erneut überprüft werden
• KI kann Abkürzungen und Organisationsnamen erfinden, ganze Sätze auslassen, vorgegebene Terminologie ignorieren und den Kern verfehlen, sodass fortlaufendes Coaching nötig ist
• Allein weil es KI gibt, sollten Honorare für Fachleute wie Übersetzer, Autoren und Redakteure nicht sinken; zugleich zeigt sich der Widerspruch, KI für die Arbeit anderer als ausreichend anzusehen, für die eigene Arbeit aber als unzuverlässig

---

Eine Frage, die im Fitnessstudio begann

• Jeden Dienstagabend werden normalerweise nacheinander Boxen und „body sculpt“ besucht, doch an einem Tag gehen ab 16 Uhr drei Übersetzungsaufträge ein, alle mit Abgabe am nächsten Morgen, weshalb der zweite Kurs abgesagt wird
• Auf die Frage, warum der Kurs verlassen wird, lautet die Antwort, dass man freiberuflicher Übersetzer ist und bis zum nächsten Morgen drei Deadlines hat
• Das Gegenüber fragt, ob man „die Dokumente nicht einfach bei ChatGPT hochladen“ könne, worauf die Antwort folgt, dass Übersetzungsarbeit so nicht funktioniert

Übersetzen ist nicht das Umformen in grammatikalisch korrekte Sätze

• ChatGPT kann technisch gesehen ein übersetztes Dokument ausspucken, doch zunächst können Formatierungsprobleme entstehen
• Wichtiger ist, dass die Übersetzungsqualität fragwürdig sein kann
• Übersetzen bedeutet, das, was ein Mensch sagen will, so zu übertragen, dass ein anderer Mensch es verstehen kann; es geht nicht bloß darum, in einer anderen Sprache grammatikalisch korrekte Sätze zu erzeugen
• Übersetzer übernehmen Anpassung, Lokalisierung und die Wahl von Formulierungen, damit die Botschaft des Originals natürlich und sinnvoll vermittelt wird
• Zur Übersetzungsarbeit gehört auch, Fachterminologie zu recherchieren und sicherzustellen, dass die Begriffe im gesamten Dokument konsistent verwendet werden

KI ist kein Ersatz, sondern ein Werkzeug

• KI kann die Arbeit nicht übernehmen, aber sie kann ein Werkzeug sein, das sich sinnvoll einsetzen lässt
• Als vor 15 Jahren mit dem Übersetzen begonnen wurde, wurden schon schwierige Sätze in Google Translate eingegeben, um andere Formulierungsweisen zu prüfen; später wurde DeepL auf die gleiche Weise genutzt
• Fachleute verwenden Werkzeuge; das gehört in dieselbe Kategorie wie ein Buchhalter, der Excel-Formeln nutzt, ein Manager, der PowerPoint-Formatierungen verwendet, oder ein Restaurant, das nach trendigen Rezepten sucht
• Dieser Text wurde zwar direkt selbst geschrieben, doch die Rechtschreibprüfung kann mit Antidote erfolgen, und man kann Claude nach seiner Einschätzung fragen und nützliche Vorschläge übernehmen
• Kluge Vorschläge wie das Streichen eines Absatzes oder das Klarerformulieren eines Satzes kann man annehmen, aber die endgültige Entscheidung trifft der Mensch

Praktische Einsatzfälle und Grenzen

• Ein Kunde verfügt über mehrere 500-seitige Styleguides, die sogar das Format von Zitaten und die Einfügung von Fußnoten festlegen
• Wenn man diese Styleguides in ChatGPT einspeist und für die Endkontrolle nutzt, kann es Regelverstöße bis zu einem gewissen Grad markieren
• Mit KI lassen sich aus Referenzdokumenten Fachbegriffe extrahieren und eigene Glossare erstellen; das ist schneller und weniger frustrierend als Ctrl+F
• Alle KI-Ergebnisse müssen zwei- oder dreimal überprüft werden; der Einsatz von KI ist kein Zauberknopf, sondern eine andere Arbeitsweise
• KI erfindet Abkürzungen und Organisationsnamen, übersetzt ganze Sätze nicht, ignoriert gelieferte Terminologie, wenn man sie nicht wiederholt einfordert, und verfehlt manchmal den Kern vollständig

Das Paradox bei Honorar und Zuverlässigkeit

• Allein weil es KI gibt, sollten Honorare für Übersetzer, Autoren, Redakteure und andere Fachleute nicht sinken
• Das ist dieselbe Logik, nach der man einem Dachdecker mit Hammer nicht weniger bezahlt, nur weil er nicht mit bloßen Händen arbeitet
• Das Gegenüber sagte zwar, „KI wird doch immer besser“, antwortete auf die Frage, ob es KI in der eigenen Arbeit viel nutze, jedoch, sie sei dafür nicht zuverlässig genug
• Die Person trägt den Titel Director General für Personal- und Unternehmensservices und übt derzeit kommissarisch die Funktion Workforce Planning and Resources Management aus
• Wenn KI für die Arbeit anderer als ausreichend erscheint, für die eigene aber nicht vertrauenswürdig genug ist, wird der Wert professioneller Arbeit leicht unterschätzt

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Das Ende ist wirklich der starke Punkt. Die meisten scheinen zwei Dingen zuzustimmen: KI ist ein großer Segen für Dinge, die ich nicht kann, denn außerhalb meines Fachgebiets ist es schwer, Mängel im Ergebnis zu erkennen, und man muss weder Menschen bezahlen noch warten
  Andererseits ist KI viel zu schlecht, um mich zu ersetzen. Mein Kompetenzniveau ist zu hoch, als dass sie auch nur annähernd gut genug würde, um 90 % dessen zu ersetzen, wofür ich bezahlt werde; im besten Fall ist sie ein Werkzeug
  Also nutze ich KI für medizinische Fragen, und ein Arzt nutzt KI zum Schreiben von Software, und wir grinsen jeweils über die Qualität, die der andere bekommt

  • Es bildet sich gerade eine interessante dritte Gruppe heraus. Sie erkennt die Qualitätsprobleme an, glaubt aber, dass man sie lösen kann, indem man noch mehr KI auf das Ergebnis ansetzt
    Zum Beispiel startet man eine Vielzahl von „Agenten“ und gibt ihnen Rollen wie Sicherheitsverantwortlicher oder Qualitätsverantwortlicher. Im Grunde ist das eine unnötig komplexe und unvorhersehbare Art, LLM-Sitzungen für Security-Review oder Qualitätskontrolle zu öffnen
    Es gibt auch Leute, die wissen, dass ihre App voller Bugs ist, aber glauben, das sei okay, weil die KI sie schon beheben werde, sobald sie auftauchen. Diese Leute haben noch keine Sicherheitsverletzung oder Datenverlust-Bugs erlebt und denken bei so etwas nur daran, dass Claude ein nicht mittig ausgerichtetes div repariert oder gelegentlich einen Fehlercode behandelt
  • Gut formuliert. Jeder denkt, KI könne die eigene Arbeit nicht erledigen, also erledigt KI am Ende die Arbeit anderer Leute
    Ich weiß noch nicht, wie man das formal fassen soll, aber es wirkt wie ein KI-bezogenes Korollar zum Peter-Prinzip oder zum Gell-Mann-Amnesie-Effekt. Vielleicht so etwas wie: „KI steigt bis zum Niveau der Unfähigkeit des Nutzers auf“ oder „Das Vertrauen in KI-Ausgaben ist umgekehrt proportional zur Fähigkeit, sie zu verifizieren“
  • Setzen die meisten Menschen ihre eigentliche hochwertige Kernkompetenz wirklich während 90 % ihrer Zeit ein? Mich würde interessieren, wie andere das sehen
    Ich bin Professor, also jemand mit einer Tätigkeit, die als intellektuell anspruchsvoll gilt, und forsche zu NLP/KI. Ich glaube nicht, dass KI meine intellektuelle Kernarbeit in naher Zukunft ersetzen wird, aber ich glaube auch nicht, dass diese Kernarbeit überhaupt 10 % meiner Zeit ausmacht
    Das meiste besteht aus bürokratischen Berichten, dem Schreiben und Überarbeiten von Förderanträgen, dem Korrigieren von Prüfungen und Aufgaben, dem Gestalten von Postern, der Planung von Vorlesungsplänen für bestimmte Jahre, dem Erstellen von Abbildungen für Folien, dem Schreiben von Aufgaben und Prüfungen und der Teilnahme an Abstimmungsmeetings zur Lehre. Diese Dinge sind automatisierbar oder sollten es sein
    Auch dieselbe Vorlesung zum x-ten Mal zu halten, wäre objektiv betrachtet wohl automatisierbar. Wegen menschlicher Faktoren rund um Motivation wird man es weiter tun, aber wahrscheinlich nicht, weil menschlich gehaltene Vorlesungen intellektuell überlegen wären
  • Scheint ein allgemeines Prinzip zu sein. Wenn KI etwas besser kann als ich, nutze ich sie, und wenn nicht, dann nicht
    Ich sehe Wellen von KI-Skeptikern, die mit jeder Verbesserung der modernsten Modelle plötzlich zu Gläubigen werden. Dann hört man Dinge wie: „Letztes Jahr konnte KI noch nicht coden, jetzt nutze ich sie für alles!“
    Das Interessante ist, dass sich dann herausstellt, dass die Coding-Fähigkeiten dieser Person etwa auf dem Niveau von Claude Opus 4.5 zum Zeitpunkt des Umschwungs oder generell auf dem damaligen State of the Art lagen
    Der Rest nutzt KI weiter einfach als Werkzeug, wie die Person im Artikel. Ich frage mich, wie lange es dauert, bis auch ich umschwenke, wenn Computer einmal besser programmieren als ich
  • Ich habe das Gefühl, ich bin der Einzige, der denkt, dass KI die Arbeit, die ich machen muss, tatsächlich schon deutlich besser kann als ich. Nicht erst wegen der neuesten Modellgeneration, sondern schon seit Jahren
    Im Moment fällt mir nicht eine einzige Tätigkeit ein, in der ich ernsthaft mit KI konkurrieren könnte. Ich weiß nicht, ob ich einfach nicht gut genug bin oder ob andere sich überschätzen. Vielleicht reden Leute, denen es ähnlich geht wie mir, einfach nicht laut darüber

• Um kurz auf Übersetzungen abzuschweifen: Ich habe The Master and Margarita in zwei Übersetzungen gelesen. Die erste war so langweilig, dass ich vor dem Ende des ersten Kapitels aufhören musste; ich konnte nicht einmal den Namen des Übersetzers finden, aber es war die Ausgabe, in der alle russischen Spitznamen übersetzt worden waren
  Ständig war von einem Mann namens „homeless“ die Rede, und ich hielt das Buch einfach für schlecht und ignorierte es jahrelang. Ich verstand nicht, warum es so viel Aufsehen erregte
  Dann stieß ich zufällig auf die Übersetzung von Diana Burgin und Katherine Tiernan O'Connor, und obwohl ich kein Russisch kann, würde ich sagen, dass sie dem Ideal sehr nahekommt. Eine wirklich unglaubliche Leistung
  Den gleichen Effekt sieht man bei der maschinellen Übersetzung von Yevgeny Zamyatins We. Wenn man die Regierung als „United State“ übersetzt, verwechselt man das leicht mit den „United States“, aber eine Übersetzung als „One State“ war deutlich besser

  • Ich erinnere mich noch lebhaft an den Schock, den ich Anfang zwanzig hatte, als ich erfuhr, dass die Astérix-Comics ursprünglich auf Französisch geschrieben und dann übersetzt worden waren. Sich Namen für die Druiden wie Getafix auf Englisch auszudenken – incroyable

• Ein echter Mensch hat das geschrieben, und es ist voller Gedankenstriche. Nicht wegen KI, sondern weil jemand sich auf Gedankenstriche gestützt hat, statt die Sätze so zu überarbeiten, dass sie natürlich fließen – das ist fast zum Weinen

  • Der erste Satz: „In my Ottawa life, every Tuesday evening, I take two gym classes back to back—boxing and the pompously named “body sculpt,” which makes me discover muscles I didn’t know I had.”
    Dieser Gedankenstrich passt tatsächlich zum Sprechrhythmus. Man würde sagen: „Jeden Dienstag nehme ich zwei Kurse direkt hintereinander, Boxen und ‘body sculpt’. Merkwürdiger Name.“
    Teile des Satzflusses sind zwar etwas holprig, aber nicht wegen des Gedankenstrichs. Grammatikpuristen würden vielleicht sagen, dass man daraus ohne zusätzliche Wörter keinen eigenen Satz machen kann und dass man es aus irgendwelchen Gründen auch nicht einfach mit Kommas verbinden darf. Deshalb steht dort der Gedankenstrich
    Wenn man den Satz umschreibt, wird er wahrscheinlich nicht natürlicher, sondern eher weniger natürlich
  • Ich wünschte, mehr Menschen hätten wenigstens einmal professionelle Übersetzer kennengelernt. Eine sehr kleine, aber zutiefst wichtige Gruppe der Menschheit, und das seit mindestens mehreren tausend Jahren. Und das wird auch so bleiben
  • Wenn ich einen Satz schreibe, ist meine allererste Regel immer zu prüfen, ob ich die Elemente umstellen kann, um den Gedankenstrich loszuwerden
    Update: Falls das nicht offensichtlich war – sorry. Ich konnte nicht widerstehen
  • Gedankenstriche sind tatsächlich sehr gut und besonders außerhalb der USA im nichttechnischen Schreiben eine gängige stilistische Entscheidung
  • Englisch ist nicht meine Muttersprache. Und ich mag Gedankenstriche. Wenn das meine schlimmste Sünde ist, dann ist das eben so

• Wenn man 2024 gesagt hätte, dass ChatGPT bei Mathematik auf Graduiertenniveau helfen kann, wäre man ausgelacht worden; dieses Jahr lösen AI-Modelle jedoch mit einfachen Prompts zuvor ungelöste Erdős-Probleme
  Es wirkt töricht, sich vorzustellen, es gäbe irgendeine grundlegende Barriere zwischen menschlicher Intelligenz und AI, die dazu führt, dass AI viele Dinge, die Menschen können, absolut nie wird tun können. Dinge wie Intentionsschlüsse, das Erkennen von Emotionen oder das Abbilden kultureller Werte, die angeblich Menschen können, AI aber nicht, kann heutige AI mit ausreichend Kontext durchaus leisten
  Noch wichtiger ist, dass solche Dinge keine Magie sind, die nur innerhalb eines menschlichen Schädels geschieht, sondern ein Produkt von Informationsverarbeitung. Es sind lediglich Arten von Informationsverarbeitung, bei denen es schwierig war, Computer gut darin zu machen, und bislang scheint AI sich ständig weiter zu verbessern
  Ich stimme voll zu, dass der besondere Wert des Menschen nicht an der Fähigkeit hängt, nützliche Arbeit zu verrichten. Aber die Fähigkeiten von AI-Modellen zu leugnen, wirkt wie ein häufiger Fehler, den viele Menschen machen, und leider holt die Realität sie ein, bevor sie emotional darauf vorbereitet sind

• Es ist erwähnenswert, dass man im Satz „mit ausreichend Kontext“ Kontext auch durch „Dollar“ ersetzen könnte. Ein erheblicher Teil dieser beeindruckenden Leistungen scheint daher zu kommen
  Wie immer ist unklar, ob Modelle besser und gleichzeitig billiger werden, weil die jüngsten Durchbrüche alle nach der Kategorie „mehr nachdenken“ aussehen. Gerade bei Übersetzungen bin ich ziemlich skeptisch, ob ein LLM, das „mehr nachdenkt“, angesichts der erwarteten Stückpreise für das Ergebnis hilfreich sein wird

• Stimme zu, aber es lohnt sich, im Kopf zu behalten, dass das Gehirn, insbesondere das menschliche Gehirn, enorm groß ist und dass einzelne Tokens viel mehr Bedeutung enthalten als einzelne winzige Muskelzuckungen
  Deshalb kann selbst extrem primitive „Kognition“ so wirken, als würde sie weit mehr leisten, als tatsächlich der Fall ist

• Wenn „man 2024 ausgelacht worden wäre, wenn man gesagt hätte, ChatGPT könne bei Mathematik auf Graduiertenniveau helfen, aber dieses Jahr AI-Modelle mit einem einfachen Prompt zuvor ungelöste Erdős-Probleme lösen“, dann frage ich mich: Gibt es eigentlich einen Graduiertenabschluss in Mathematik?

• Genau. Es ist, als würden manche annehmen, AI werde für immer bei LLMs stehenbleiben und keine Weltmodelle entwickeln, die Zustandsbewertung in der Gegenwart, dynamische Vorhersage des nächsten Zustands, kausales Schließen, Objektpermanenz usw. umfassen
  Ich arbeite nicht in der AI-Branche, aber es ist ziemlich klar, dass in diese Richtung bereits viel geforscht und gearbeitet wird

• Ehrlich gesagt hat mir Fable ziemliche Angst gemacht. Kein echter Coding-Fortschritt, aber in anderer Hinsicht erneut ein großer Sprung
  Mit dem Zustand „Du machst die Implementierung, ich übernehme die Meta-Arbeit und die Kurskorrektur“ konnte ich ganz gut leben, aber jetzt braucht es offenbar nicht einmal mehr Kurskorrektur oder Meta-Arbeit. Hier ist das Backlog, sag mir Bescheid, wenn du fertig bist, und ich gehe solange vielleicht einfach ins Gras fassen, bis Überprüfung und Feinschliff nötig sind. Vielleicht schon morgen?
  Das erinnert mich an den Moment um 2023, als ich zum ersten Mal sah, wie Coding-Agenten sich durch Issues tasteten und sie lösten, und dachte: „Das wird übel.“ Ähnlich war es, als frühe GPTs anfingen, Witze zu machen, die tatsächlich halbwegs funktionierten
  Wenn man eine aktuelle Version des klassischen „schreib mir ein greentext“ nimmt: Ich bin Senior Software Engineer, verantwortlich dafür, dass Tickets tatsächlich umgesetzt werden, manchmal öffne ich sogar die IDE und schreibe selbst Code, eines Tages öffne ich die IDE und das Ticket ist schon geschlossen, der Agent hat es über Nacht erledigt, keine Kurskorrektur, keine Review-Notizen, nichts zu tun, distress.jpg, ich frage meinen Manager, was ich tun soll, und er sagt „Konzentrier dich auf High-Level-Architektur“, ich frage „Welche High-Level-Architektur denn?“, und er sagt „Keine Ahnung, du bist doch der Senior Engineer“, rage.jpg, ich kündige, werde Prompt Engineer, muss nur noch in einfachen Worten sagen, was gebaut werden soll, an meinem ersten Tag setze ich mich hin, um einen Prompt zu schreiben, und die AI hat ihn bereits geschrieben

• Ich habe keinen Zweifel daran, dass der Verfasser besser übersetzt als KI, aber KI-Übersetzungen sind so gut geworden, dass ich nicht weiß, wie viel Übersetzungsarbeit noch übrig bleiben wird oder ob es am Ende vor allem um Lektorat/Revision gehen wird
  Ich habe zum Beispiel kürzlich Lawrence Ellsworths Übersetzung von The Three Musketeers mit großem Vergnügen gelesen. Ich spreche oder lese kein Französisch, aber soweit ich weiß, gilt Ellsworths Übersetzung als eine der genaueren Übertragungen dieses Werks
  Aus Neugier habe ich die französische Originalausgabe von The Three Musketeers in Claude Fable geladen und darum gebeten, sie präzise zu übersetzen, dabei aber den heiteren Ton des Originals beizubehalten und nichts zu zensieren. Ich habe nicht das Ganze gelesen, aber ich habe einige Kapitel zwischen Ellsworths Übersetzung und Fables Übersetzung verglichen
  Ehrlich gesagt war es verblüffend ähnlich. Für mich gab es praktisch keinen wesentlichen Unterschied zwischen Ellsworths Übersetzung und Fables Übersetzung. Ich finde zwar, dass Ellsworths Sätze etwas besser sind, aber auch die Fable-Fassung war völlig gut lesbar
  Noch einmal: Ich kann nicht sicher sein, weil ich kein Französisch kann, aber ich glaube nicht, dass ich mit der Fable-Version eine wesentlich andere Erfahrung gemacht hätte als mit der Ellsworth-Version
  Allerdings ist das bis zu einem gewissen Grad wahrscheinlich selbsterfüllend. Fable wurde vermutlich anhand von Ellsworths Übersetzung trainiert und könnte sie deshalb sehr direkt kopiert haben. Da ich keine Sprache außer Englisch beherrsche, gibt es hier Fallstricke. Um die Genauigkeit einer Übersetzung zu vergleichen, muss man sie mit einer anderen Übersetzung vergleichen, aber wenn es schon eine andere Übersetzung gibt, beeinflusst das wahrscheinlich das Ergebnis, und wenn es keine gibt, lässt sich nichts gegenprüfen
  Trotzdem werde ich die Fortsetzungen weiter in Ellsworths Übersetzung lesen. Sie fühlt sich mehr wie die maßgebliche Fassung an, und ich halte die Formulierungen auch für etwas besser

  • Das ist kein guter Test. In Claudes Trainingsdaten sind mit ziemlicher Sicherheit mehrere Übersetzungen von The Three Musketeers enthalten
  • Wenn jemand sagt: „KI-Übersetzung ist so gut geworden“, zugleich aber „ich kann keine Sprache außer Englisch“, dann ist diese Person überhaupt nicht qualifiziert, so ein Urteil zu fällen
    Außerdem räumt sie selbst ein, dass der Test so fehlerhaft ist, dass er praktisch nutzlos ist, trifft dann aber großspurige Aussagen über die Qualität
  • Ellsworths Übersetzung ist mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit im Korpus enthalten. Im Grunde hat man Claude nur angewiesen, sie wieder auszuspucken
    LLMs haben all diese berühmten Bücher auswendig gelernt. Mit dem richtigen Prompt kann man sie beinahe Wort für Wort rezitieren lassen
  • Als jemand, der häufig übersetzte Werke liest und gelegentlich auch maschinelle Übersetzung, würde ich sagen: Maschinelle Übersetzung ist nicht besonders gut. Wie du selbst einräumst, ist das Ergebnis stark verzerrt
    Übersetzen ist schwierig. Wenn man oft Übersetzungen aus einer bestimmten Sprache liest, erkennt man den typischen Geruch maschineller Übersetzung; schwer zu beschreiben, aber er ist eindeutig da. Gute Übersetzungen liegen weit über maschineller Übersetzung
    Moderne LLMs mögen beim Übersetzen besser sein, aber insgesamt ist es derzeit meist ziemlich schlecht. Für sehr kurze Texte mag es reichen, für lange Inhalte ganz sicher nicht
  • Der Knackpunkt ist, dass die komplette Übersetzung im Trainingsdatensatz von ChatGPT enthalten war. Recall ist im maschinellen Lernen ein ziemlich gut gelöstes Problem
    Wie gut würde es einen französischen Roman übersetzen, der erst gestern erschienen ist? Weder das Original noch eine Übersetzung wären dann im Trainingssatz enthalten, vielleicht existiert eine Übersetzung noch gar nicht
    Ich habe ChatGPT dieses Wochenende einen auf Slowenisch geschriebenen Brief übersetzen lassen. Den groben Sinn hat es getroffen, aber viele Nuancen gingen verloren. Kleine tonale Mittel, mit denen schon durch die Wahl eines Synonyms viel Information transportiert wird, hat es komplett verpasst

• Interessante Sichtweise. Übersetzen ist, soweit ich höre, (a) einer der Berufe, die wegen KI als Erste Arbeit verlieren, und (b) ein Bereich, den selbst Leute, die LLMs und KI-generierter Kunst skeptisch gegenüberstehen, oft als „akzeptables“ KI-Beispiel anführen

  • Als jemand aus dieser Gruppe würde ich sagen: Hier gibt es Nuancen. Für sich selbst zu übersetzen ist mit KI großartig
    Wenn man aber für andere übersetzt, braucht es mehr Sorgfalt und menschliches Urteilsvermögen. Besonders dann, wenn jemand durch schlechte Formulierungen zu Schaden kommen könnte, etwa bei Bedienungsanleitungen
  • Es gibt verschiedene Arten von Übersetzern. Die Übersetzung von Rechts-/Geschäftsdokumenten ist völlig anders als die Übersetzung von Filmen/Büchern/Spielen
    Zumindest wenn der Ausgangstext Englisch ist, kann ich mit Überzeugung sagen, dass LLMs besser sind als die durchschnittlichen Romanübersetzungen, die bei uns traditionell veröffentlicht werden. Jedes Mal, wenn ich einen untertitelten Film sehe, fallen mir offensichtlich falsche Zeilen auf
  • Übersetzer begannen schon vor LLMs, etwa vor zehn Jahren, durch maschinelle Übersetzung wie DeepL Arbeit zu verlieren. Es kamen zwar weiter Aufträge herein, aber die Bezahlung sank, und schon damals wurde es schwieriger, als Übersetzer seinen Lebensunterhalt zu verdienen
  • Für Dinge wie das Lesen von Webseiten ist Übersetzung zum Beispiel völlig akzeptabel, aber nicht auf einem Niveau, das man professionell veröffentlichen möchte
    Das ist konzeptionell ähnlich wie bei schnellen Nachrichten oder E-Mails, wo Tipp- und Grammatikfehler kein großes Problem sind, während solche Fehler in Werbetexten, Lebensläufen oder Medikamentenetiketten sehr schlecht wirken
  • Nicht jede Übersetzung ist gleich. Literarische Übersetzung ist oft selbst ein Kunstwerk, und sie zu automatisieren, verfehlt den Punkt komplett — so wie Hausaufgaben oder Gewichtheben im Fitnessstudio zu automatisieren
    Ich weiß nicht genau, wo der Stand der Technik heute liegt, aber dass Übersetzungen von Toaster-Anleitungen oder allgemeinem Standardtext bald automatisiert werden könnten, erscheint mir plausibel

• Ich habe gerade erst erfahren, dass mein Beitrag hier diskutiert wird, also musste ich natürlich vorbeikommen
  Ihr habt euch die Zeit genommen, den Text zu lesen, also werde ich den Thread auch ordentlich lesen. Ich lese wirklich gern und bin neugierig, wie ihr über KI denkt
  Die Anekdote im Artikel ist echt. Ich habe nur die Berufsbezeichnung geändert
  Bei KI bin ich von „Das wird mich sicher nicht betreffen“ zu „KI ist dumm“ gegangen und habe dann gemerkt, dass in Wahrheit ich der Dumme war und einfach nicht wusste, wie man Prompts schreibt. Jetzt bin ich in der Phase wie ich sie für mich nützlich machen kann
  Trotzdem hoffe ich, dass Arbeitgeber, Kunden und die Welt insgesamt begreifen, dass das kein magischer Knopf ist
  Es macht einen wahnsinnig, wie instabil das sein kann. Klar, im Sinne von „es sagt einem ungefähr, was gemeint war“ kann es übersetzen. Aber das heißt noch lange nicht, dass es eine gute Übersetzung ist. Ich könnte eine Million Beispiele dafür nennen

  • Glaubst du angesichts dieser bisherigen Positionswechsel, dass du vielleicht schon im nächsten Jahr an den Punkt kommst, an dem du sagst: „Hoppla, das macht das genauso gut wie ich, nur in viel kürzerer Zeit?“
    Beim reinen Programmieren ist mir genau das passiert. Ich hätte nie gedacht, dass das möglich wäre
    Diese Instabilität könnte ja auch nur eine vorübergehende Frühphase sein

• Aus Neugier habe ich ein paar Minuten, bevor ich diesen Thread gesehen habe, einen französischen Artikel, den ich gerade las, in ChatGPT eingefügt und um eine Übersetzung ins Englische gebeten. Funktional war das eindeutig brauchbar, und ich würde nicht zögern, es zu verwenden, um Artikel in Sprachen zu übersetzen, die ich nicht kenne.
  Aber es war nicht auf Expertenniveau. An einigen Stellen wurde die französische Grammatik falsch übertragen, und die Sätze klangen bürokratisch. Es gab keinen Versuch, den Text so flüssig wirken zu lassen, als wäre der Artikel ursprünglich auf Englisch geschrieben worden, statt jeden Satz wörtlich zu übertragen.
  Wenn man mich fragt, ob ich einen so geschriebenen Artikel lesen würde: einen kurzen Text ja. Einen Roman auf keinen Fall.

  • Das Problem ist, dass viel Facharbeit in Situationen erledigt wird, in denen die Auftraggeber mit nicht professioneller Arbeit völlig zufrieden wären.
    Für künstlerische Übersetzungen wird es immer einen Platz geben, aber auch für schnelle Übersetzungen.

• Ich glaube nicht, dass LLMs Übersetzer für weniger verbreitete Sprachen ersetzen können.
  Ich kenne jemanden, der zwischen zwei osteuropäischen Sprachen übersetzt, und für manche Arbeiten braucht man Fachwörterbücher. In solchen Fällen wären LLMs sehr schwer vertrauenswürdig, und das Prüfen und Korrigieren würde wahrscheinlich mehr Aufwand kosten, als es von Anfang an richtig zu machen.
  Außerdem bezweifle ich stark, dass US-Tech-Unternehmen LLMs überhaupt mit einer Sprache trainieren, die „nur“ 6 Millionen Menschen sprechen.
  Selbst im Unterhaltungsbereich: Wer in Osteuropa mit monotonen Nasalstimmen aus Raubkopie-Filmen oder maschinell übersetzten Spielen aufgewachsen ist, weiß genau, wie sehr so etwas das Erlebnis beeinträchtigt. Natürlich kann man sagen: „AI kann das besser“ — aber kann sie Konsistenz wahren und kulturelle Nuancen, Redewendungen und Ähnliches erfassen?

  • Bei rein mündlich verwendeten Sprachen gilt das erst recht.

• „In Sportkleidung sehen wir im Großen und Ganzen alle ähnlich aus.“
  Ich weiß nicht, ob mein Gehirn einfach anders funktioniert als das des Autors, aber dieser Satz hat mich überrascht. Sportkleidung beeinflusst meine Wahrnehmung überhaupt nicht. Gesichter, Körper und Haltung sind wichtig, Kleidung nehme ich kaum wahr. Für mich ist das so unplausibel, dass es fast verdächtig wirkt.
  Das Traurige aus einer menschenzentrierten Perspektive ist nicht, jemanden nicht wiederzuerkennen, sondern eher die Annahme, dass es sich nicht lohnt, weil man der Person wahrscheinlich nie wieder begegnet. Das ist ein Zustand ohne Gemeinschaft. Gemeinschaft und zwischenmenschliche Beziehungen sind immer noch Dinge, die wir wertschätzen.

  • Ich habe diesen Text geschrieben. Ich bin ein echter Mensch.
    Und ich bin wirklich furchtbar darin, Menschen wiederzuerkennen, mit denen ich nicht interagiere. Stell dir einfach 50 Leute in schwarzen Leggings vor einem Spiegel vor.