Heutzutage sind die meisten Menschen auf der Welt mit Google Translate vertraut. Viele haben die Plattform oder ein ähnliches Übersetzungstool bereits verwendet. Und es ist keine Überraschung, warum dies so ist. Vor nur 15 Jahren erforderten einfache Aufgaben wie das Lesen von Restaurantmenüs während der Reise einen Sprachführer. Aber jetzt gibt es eine App auf dem Handy mit unglaublicher Rechenleistung für diese Aufgaben.
Was sich jedoch nicht geändert hat, ist die großformatige Ausführung der gleichen Aufgabe. Organisationen fragen sich ständig, wie sie Inhalte in anderen Sprachen effizient und effektiv veröffentlichen können. Traditionelle Methoden sind im wesentlichen manuell und erfordern große Mengen an Kapital. Aber es ist klar, dass dieser Workflow vor unseren Augen eine Transformation durchläuft.
In der jüngsten Episode von NVIDIAS KI-Podcast spricht Gastgeber Noah Kravitz mit Lilt-CEO Spence Green über genau diese Transformation durch maschinelle Übersetzung und KI.
Zu Beginn stellt Kravitz eine Frage, die viele außerhalb der Lokalisierungsbranche beschäftigt: Warum können Verbraucher Apps auf ihren Handys verwenden, um Textelemente zu übersetzen, aber Unternehmen, Universitäten und andere größere Organisationen stehen vor einem teuren Prozess?
Die Reaktion von Spence ist simpel: Es geht um Reputation. Wenn der Ruf eines Unternehmens auf dem Spiel steht, gibt es nichts Wichtigeres als Qualität und Präzision. Deshalb geben Unternehmen oft mehr Ressourcen für die Gewährleistung aus, dass diese beiden kritischen Aspekte auf höchstem Niveau vorhanden sind. Aber oft besteht die einzige Möglichkeit, Qualität zu garantieren, darin, dass der Prozess Menschen umfasst, die das Ergebnis überwachen. Und das wiederum verlangsamt den Prozess und macht sie auch teurer.
„Die [bei einer Übersetzung] verwendete Sprache wird vom Weltkontext beeinflusst, in dem die Sprache verwendet wird. Und das ist der Teil, der in einem System des maschinellen Lernens sehr schwer zu automatisieren ist“, so Spence. „Das ist das Wissen, das man in diesem Augenblick nur von Menschen bekommt.“
Daher stellt sich die Frage: Wie kann man diesen Prozess effizienter gestalten?
Das Konzept der interaktiven maschinellen Übersetzung wurde in den späten Sechzigerjahren zum ersten Mal vorgestellt. Heutzutage nennen wir es den Human-in-the-Loop-Ansatz der maschinellen Übersetzung: Menschen sind in den Übersetzungsprozess involviert, um qualitativ hochwertige und genaue Übersetzungen zu gewährleisten.
Beispielsweise senden Unternehmen im Übersetzungsprozess von Lilt Texte (Webseiten, Zeichenketten für Software, Produkthandbücher usw.), die dann mithilfe eines CAT-Tools an Übersetzer weitergeleitet werden. Aber anstatt jedes Wort zu übersetzen, ergänzt eine MT-Engine die menschliche Arbeit. In einigen Fällen können maschinelle Eingaben bis zu 75 % der Zeit verwendet werden.
Aber wo dieser Human-in-the-Loop-Ansatz wirklich wirklich glänzt, ist beim Umgang mit Kontext. Eine der großen Herausforderungen bei der Lösung von Problemen in der natürlichen Sprache ergibt sich aus der Arbeit im Kontext, so Kravitz. Und Lokalisierung ist da nicht anders. Denn wenn Sie eine Marketingkampagne in einer kulturellen Region durchführen möchten, funktionieren diese Botschaften ggf. nicht so wie gewollt.
„Oft kann ein maschinelles Übersetzungssystem eine korrekte Übersetzung erzeugen. Aber Kunden bezahlen für die bevorzugte Übersetzung. Klingt das wie unser Unternehmen? Schafft es den richtigen Eindruck im Sinne unserer Käuferschaft?
Eine solche bevorzugte Übersetzung ist äußerst wichtig. Obwohl eine maschinelle Übersetzungsmaschine den Text 1: 1 übersetzen kann, kann sie den Kontext wahrscheinlich nicht verstehen. Organisationen kontrollieren zwar die meisten Informationen der Welt, aber diese sind aufgrund Sprachbarrieren für die meisten Verbraucher nicht zugänglich und können auch nicht genutzt werden.
Eines wird immer klarer, sowie Unternehmen mehr Text übersetzen: Der Markt wandelt sich. Während es zwar möglich ist, reine Texte mit professionellen (menschlichen) Übersetzern zu übersetzen, bewegt sich die Branche in Richtung einer Technologie, die die Informationen der Welt in jeder Sprache zugänglich macht.
• • •
Wenn Sie bereits jetzt über die Lokalisierung Ihrer Inhalte nachdenken, sollten Sie um eine Live-Demo der Lilt-Plattform bitten und mit einem Experten sprechen, um zu sehen, wie adaptive maschinelle Übersetzung auch Ihren Projekten helfen kann.