Wikipedia:WikiProjekt KI und Wikipedia/KI und Übersetzung
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[Quelltext bearbeiten]- mw:Help:Content_translation/Translating/Initial_machine_translation/de Hilfe Übersetzung Tools
Artikel
[Quelltext bearbeiten]- KI Modell: Forschende bringen Künstlicher Intelligenz seltene Sprachen bei Deutschlandfunk Nova 9. Juni 2024
„Ein internationales Forschungsteam im Auftrag des Instagram-Mutterkonzerns Meta hat jetzt schon ein Sprachmodell entwickelt, das immerhin 200 Sprachen beherrscht. Bei Wikipedia kommt das Sprachmodell der Forschenden schon zum Einsatz und übersetzt jetzt englischsprachige Artikel in Lingála, eine Verkehrssprache in beiden Kongo-Staaten und im angrenzenden Angola. Diese Sprache sprechen rund 20 Millionen Menschen, bisher gab es aber nur einige tausend Artikel auf Wikipedia in dieser Sprache.“
- KI übersetzt auch seltene Sprachen tagesschau.de vom 11. Juni 2024
„Wikipedia nutzt bereits das KI-Modell NLBB von Meta. Wikipedia-Mitarbeitende verwenden das KI-Tool zum Beispiel beim Übersetzen und Bearbeiten von Artikeln. In Zukunft könnten Menschen trotz unterschiedlicher Sprachen miteinander kommunizieren, so die Vision.Warum die KI am Anfang kontrolliert werden muss: Um anstößige und vulgäre Inhalte zu verhindern, müssen Regeln und Listen erstellt werden. Dazu erstellt das Forschungsteam für jede Sprache eine Negativ-Liste. Und wie gut die KI übersetzt, wird beim Vergleich mit manuell übersetzten Sätzen bewertet.“
- Übersetzende Künstliche Intelligenz – Die Erlösung der kleinen Wikis Benutzer:Kenneth Wehr (auch Admin der grönländischsprachigen Wikipedia) Kurierartikel 22.2.2024
Praxis
[Quelltext bearbeiten]- 93. DTS, 20. Mai 2024: „Übersetzungen von Wikipediaartikeln aus anderen Sprachen“ Nutzung des integrierten Übersetzungstools.
„Die Teilnehmer waren sich einig, dass der Übersetzer die Zielsprache gut beherrschen und auch ein Verständnis für die Ausgangssprache und das Thema des Artikels haben muss. Eine Überprüfung des Textes ist ebenfalls erforderlich. Die Übersetzung eines Artikels, einschließlich aller Anpassungen und der Überprüfung der Quellen, ist oft aufwendiger als das Neuschreiben eines Artikels. Eine Rohübersetzung kann jedoch hilfreich sein, um die Struktur eines Artikels (roter Faden) zu finden. Auch der Abgleich der verschiedenen Sprachversionen eines Artikels (z.B. en, fr, nl...) ist sinnvoll.
Dass die automatischen Übersetzungen nicht fehlerfrei sind, erkennt man, wenn man sich einzelne Texte übersetzen lässt. Die Übersetzung ist abhängig von Ausgangs- und Zielsprache und der Qualität des Ausgangstextes. Je mehr Texte dem Übersetzungsprogramm als Trainingsmaterial zur Verfügung standen und je ähnlicher sich die Sprachen sind, um so besser ist meist der angebotene Text. Besteht der Ausgangstext aus kurzen und klar strukturierten Sätzen, so ist eine Übersetzung ebenfalls einfacher als bei Bandwurmsätzen. Schwierigkeiten hat die automatische Übersetzung auch, wenn sich Teile eines Satzes auf vorhergehende Passagen beziehen.“
Nutzung von KI zur Vereinfachung der Sprache
[Quelltext bearbeiten]Das kann man wie eine Übersetzung auffassen. Man gibt einen komplizierten deutschsprachigen Text ein und der Output soll einfacher (oder sogar in einfacher Sprache) auf deutsch sein. Erforderlich ist das "Postediting" hier auch, um Fehler zu korrigieren (die zu erwarten sind). Risiko: der Text folgt dem Muster einer KI und wird als solcher erkennbar.
Andere Artikel
[Quelltext bearbeiten]- Die 10 besten KI-Übersetzungssoftwares und -tools (Juli 2024) auf unite.ai
- Frédéric Ibanez: Wo liegen die Grenzen der automatischen Übersetzer mithilfe von KI? auf traducta.ch vom 15.4.2024
„Angesichts der inhärenten Grenzen von KI-Übersetzern ist menschliches Eingreifen während des Übersetzungsprozesses nach wie vor unerlässlich, um ein qualitativ hochwertiges, wahrheitsgetreues Ergebnis zu gewährleisten, das die kulturelle Dimension in ihrer Gesamtheit berücksichtigt und direkt verwertbar ist. Es steht fest, dass die Akteure auf dem Übersetzungsmarkt, unbedingt lernen müssen, mit KI zusammenzuarbeiten, um wettbewerbsfähig zu bleiben und mit den fortschreitenden technologischen Entwicklungen Schritt zu halten. Insofern ist die neuronale Übersetzung mit Post-Editing, bei der übersetzte Texte von künstlicher Intelligenz verfeinert und korrigiert werden, eine interessante Alternative, die das Beste aus KI-Übersetzer und Mensch vereint, um schnelle, kostengünstige, qualitative und zuverlässige Übersetzungen zu ermöglichen.“
- Frédéric Ibanez: Post-Editing von maschinellen Übersetzungen: Wie funktioniert das? traducta.ch vom 26.10.23
„Es wird geschätzt, dass im Jahr 2022 etwa 79% der Übersetzer Lektorat und Korrekturlesen einschliesslich Post-Editing maschineller Übersetzungen anboten. Beim Post-Editing wird der von einer künstlichen Intelligenz erstellte Inhalt von einem Fachmann überprüft.“
allgemein
[Quelltext bearbeiten]- Übersetzen mit ChatGPT&Co.: Worauf Sie achten sollten, wenn Sie kein Risiko eingehen wollen Bundesverband Dolmetscher und Übersetzer 14. Mai 2024
„Grundsätzlich gilt: Ungeprüfte maschinell übersetzte (oder auch erstellte) Texte sollten als solche gekennzeichnet sein – mit dem Hinweis, dass ggf. Fehler enthalten sein können.“
- Übersetzer im Vergleich: Google Translate vs. DeepL cio.de vom 26.6.2024
„Vor allem bei komplexeren Texten und Satzkonstruktionen gewinnt die Übersetzung von DeepL gegenüber der von Google Translate. Aber letztendlich kommen alle Online-Übersetzer an ihre Grenzen. Je gängiger die Sprache umso korrekter fällt die Übersetzung aus. Einfach gehaltene Texte, Small Talk im Urlaub oder sich einen ersten Überblick über ein englisch verfasstes Handbuch zu machen, dafür lassen sich die Übersetzungstools unkompliziert nutzen.“
- Maschinelle Übersetzung – Empfehlungen für die Verwaltung Zürich auf ZH.ch Februar 2024
„Menschliche Übersetzung als Goldstandard: Trotz der Fortschritte in der maschinellen Übersetzung bleibt die menschliche Übersetzung der Goldstandard für belastbare und amtlich zertifizierte Dokumente. Die Untersuchungen haben aufgezeigt, dass auch bei weniger kritischen Übersetzungen signifikante Herausforderungen im Bereich der maschinellen Übersetzung bestehen.Trade-offs bei spezifisch trainierten Modellen: Aktuell funktionieren spezifisch trainierte Modelle gut in eng definierten Anwendungsbereichen, weisen jedoch Schwächen bei allgemeineren Übersetzungsaufgaben auf. Es zeichnet sich allerdings ab, dass anhand der Weiterentwicklung von Large Language Models eine bessere Verallgemeinerbarkeit erzielt werden kann. Notwendigkeit der Überprüfung durch Übersetzerinnen und Übersetzer: Trotz der stetigen Verbesserung maschineller Übersetzungssysteme bleibt die kritische Überprüfung und Anpassung durch ausgebildete Übersetzerinnen und Übersetzer unerlässlich. Dies gilt insbesondere für offizielle und wichtige Dokumente.“