Gleichberechtigung für alle Sprachen. Das ist ein Satz, über den viele in der Übersetzungsbranche seit langer Zeit nachdenken. Er beschreibt das Konzept, dass die Mitbegründer Spence Green und John DeNero dazu führte, Lilt zu gründen und zusammenzuarbeiten.

Diese Mission ist auch etwas, das zu TAUS, der Organisation in der Übersetzungsbranche, passt, deren Ziel darin besteht, seinen Mitgliedern zu helfen, die Effizienz und Wirksamkeit von Lokalisierungsstrategien zu verbessern. Vor kurzem sprachen Spence und John mit dem TAUS-Gründer und Director Jaap van der Meer und Director for Events and Member Services Anne-Maj van der Meer über die Branche insgesamt.

Das Gespräch berührte einige wichtige Punkte – der Bedeutung der Übersetzung bis hin zur kritischen Rolle des Übersetzers im Prozess selbst. Jaap ist seit Jahrzehnten in der Branche aktiv, nachdem er 1980 sein erstes Übersetzungsunternehmen gegründet hatte. Im Laufe der Jahre konnte er das Auf und Ab in der Lokalisierung beobachten.

Ein neuer Workflow für die Lokalisierung

Mit der Zeit, die Jaap bereits in dieser Branche verbracht hat, haben sich die „traditionelleren“ Workflows wie die maschinelle Übersetzung und Post-Editing (MTPE) zu den wichtigsten Prozessen entwickelt, auf die viele Unternehmen für die Lokalisierung angewiesen sind. In den letzten Jahren sind jedoch neuere Technologien und fortschrittlichere Workflows in den Vordergrund getreten. Human-in-the-Loop ist zum Beispiel als neue und bessere und innovative Methode für die Übersetzung von Inhalten zu einem Begriff in der Lokalisierungsbranche geworden. Bei diesem Workflow werden professionelle Übersetzer in den gesamten Übersetzungsprozess integriert, arbeiten aber mit maschineller Übersetzung, anstatt die Übersetzungen einfach nur zu bearbeiten.

Dieser Prozess zwingt veraltete Workflowswie MTPE in ihre Grenzen. Für John und Spence reicht es nicht aus, einfach ein System für maschinelle Übersetzung zu entwickeln, das gut funktioniert. Ihre Herausforderung und die Herausforderung, die es bei Lilt auch weiterhin zu überwinden gilt, ist die Entwicklung von Software für diese MT-Systeme, um sicherzustellen, dass sie effizienter und effektiver als je zuvor genutzt werden.

Aber es gibt immer noch eine große Frage für Jaap und Anne-Maj: Wird es den Übersetzer irgendwann einmal nicht mehr geben? Der Human-in-the-Loop-Ansatz greift auf Übersetzer zurück, um die Systeme zu trainieren. Aber wird die Leistung des Systems irgendwann einmal die des Menschen übertreffen?

Sowohl John als auch Spence sind der Meinung, dass dies auf jeden Fall nicht sein wird.

„Unternehmen in diesen Tagen zahlen nicht für die korrekte Übersetzung. Sie zahlen für die bevorzugte Übersetzung. MT-Systeme können korrekte Übersetzungen liefern. Aber Unternehmen zahlen für eine Übersetzung in dem richtigen Ton und die Anforderungen steigen“, so Spence.

Blick auf eine neue Zukunft

Die weit verbreiteten maschinellen Übersetzungssysteme wie Google Übersetzer verzeichnen unterschiedliche Erfolge. John und Jaap weisen darauf hin, dass die Qualität der Übersetzungen begrenzt war, obwohl seit vielen Jahren Millionen von Benutzern auf die Plattform zugreifen. Die Technologie hinter dem System ist sehr fortschrittlich, aber das Ziel der Branche besteht darin, Inhalte auf der ganzen Welt in den besten Übersetzungen zugänglich zu machen, und nicht nur eine schnelle, maschinell übersetzte Version mit fragwürdiger Genauigkeit und ohne Ton oder Ausdruck.

Diese Prämisse ist laut John und Spence ein großer Grund, warum ein adaptiver Human-in-the-Loop-Ansatz für die Übersetzung so wichtig ist. Übersetzer werden nicht so schnell überflüssig werden. Egal, wie gut ein maschinelles Übersetzungssystem ist, es wird nie den Kontext, die Fachkompetenz für die Domäne oder die Raffinesse eines professionellen Übersetzers haben.

Mit anderen Worten: Inhalte können nicht einfach nur passend sein. Sie müssen richtig sein und richtig klingen. Und die einzige Möglichkeit, dies bei Übersetzungen zu erreichen, besteht darin, sich einen Human-in-the-Loop-Ansatz zu verlassen, bei dem das Know-how eines professionellen Übersetzers mit der Leistung der Maschine kombiniert wird.