Die Menschmaschine

Die Qualität der Produkte, die wir konsumieren, war uns wohl noch nie so wichtig wie im 21. Jahrhundert: seien es nun unsere Lebensmittel oder Kleidung. Selbstverständlich hat diese Entwicklung auch Einzug in die Übersetzungsbranche gefunden.

Deshalb werden die im Übersetzungsprozess eingesetzten CAT Tools kontinuierlich mit zahlreichen hilfreichen Funktionen zur Qualitätssicherung (QS bzw. QA, Englisch für Quality Assurance) ausgestattet, um die Qualität des Übersetzungsprodukts sicherzustellen und zu verbessern. Neben einer Vielfalt an programmierbaren Algorithmen sind hierbei aber auch nach wie vor die grauen Zellen des homo sapiens gefragt, dessen täglich Brot das Übersetzungsgeschäft ist.

Oberfläche des QA Checker 3.0 in SDL Studio mit seinen verschiedenen Einstellungen

Wo der Mensch die Maschine schlägt und umgekehrt

Frei nach dem Motto „Jede Maschine ist nur so gut, wie der Mensch, der sie bedient“ soll im Folgenden ein kleiner Überblick gegeben werden, wie die QA/QS im Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine abläuft und wie sich beide dabei schlagen.

Ist im englischen Ausgangstext von „3 cars“ und in der deutschen Übersetzung von „drei Autos“ die Rede, schlägt hier die Maschine sofort Alarm und moniert eine fehlende Zahl im Zielsegment. Wenn man wie die Maschine in einer Welt aus „ones and zeros“ lebt, sicherlich richtig. Nur wissen wir, als Mensch, dass man im Deutschen (aber auch in anderen Sprachen gleichermassen) die Zahlen von null bis zehn in Fliesstexten für gewöhnlich ausschreibt und nicht die Ziffern verwendet. Ein weiteres Beispiel in diesem Zusammenhang betrifft Massangaben: Wenn hier in einem englischsprachigen Ausgangstext von „0.6 kg“ die Rede ist und dies in der deutschen Übersetzung entsprechend mit „0,6 kg“ (also einem Komma statt einem Punkt als Dezimaltrennzeichen) lokalisiert wird, ist für die Maschine hier eine zusätzliche Zahl in der Übersetzung eingefügt worden (in diesem Falle die „6“). Das dem nicht so ist, wissen wir natürlich und können diesen Fehler somit einfach ignorieren. Zwischenstand: Maschine: 0, Mensch: 1.

Anders verhält es sich da zum Beispiel schon bei der Terminologieprüfung, die je nachdem, wie gut man Terminologiepflege betreibt und die Datenbanken füttert, äusserst umfangreich und für das menschliche Auge und Gehirn ohne maschinelle Unterstützung eigentlich nicht mehr zu überblicken ist. Hier leistet die Terminologieprüfung äußerst wertvolle Hilfe, indem Sie in jedem zu übersetzenden Segment auf entsprechende Terminologie verweist. Dabei erkennt sie zudem, ob sich zum Beispiel ein verbotener Term in die Übersetzung geschlichen hat. Terminologiepflege kann allerdings ohne den „human factor“ nach wie vor nicht funktionieren. Schliesslich muss eine für Terminologie verantwortliche Person diese einmal entsprechend anhand für sie spezifischen Kriterien definiert und kategorisiert haben. Folglich teilen wir uns hier die Punkte. Neuer Zwischenstand: Maschine: 1, Mensch: 2.

Um bei der Prüfung von Termen zu bleiben, geht der Mensch aber wieder als Punktsieger hervor, wenn es um die Rechtschreibprüfung in CAT Tools geht. Auch wenn diese natürlich dennoch eine wertvolle Hilfe ist, tut sich die Maschine nach wie vor bei den Beugungsformen von Nomen oder Adjektiven schwer und weist diese als Fehler aus. Sie kann nun mal eben selbst nicht deklinieren. Selbstverständlich kann man sich durch Aufnehmen der Beugungsformen in das Wörterbuch die Arbeit beim nächsten Mal erleichtern und der Maschine zumindest dabei helfen, ihren Wortbestand zu erweitern. Neuer Zwischenstand: Maschine: 1, Mensch: 3.

Wenn es um das Thema Konsistenz geht, sei es nun hinsichtlich Grossschreibung, Satzzeichen, Formatierungen oder der Übersetzung eines Terms als solche wendet sich das Blatt allerdings wieder etwas: hier hat der Mensch gegenüber der Maschine dann doch das Nachsehen, denn das lässt sich in einem Algorithmus einfach besser erfassen als mit dem menschlichen Auge. Endstand: Maschine: 2, Mensch: 3.

QS-Tool mit seinen verschiedenen Fehlerkategorien im crossView von Across

Quo vadis QS/QA?

Wie wir also gesehen haben, führt in der QS/QA momentan am Zusammenspiel aus Mensch und Maschine kein Weg vorbei, um eine adäquate Qualität des Übersetzungsprodukts sicherzustellen. Derzeit ist es auch (noch) so, dass wir uns von unserer maschinellen Unterstützung (noch) nicht den Schneid abkaufen lassen müssen. Insbesondere was falsch-positive Fehlermeldungen anbelangt, ist der Mensch gefragt. Denn es können sich in der QS/QA schnell hunderte solcher Fehlalarme ergeben, die man dann entsprechend beurteilen können muss. Insgesamt lässt sich der Status quo folglich am besten so beschreiben: die Maschine ist eine sinnvolle und hilfreiche Ergänzung, die von Menschenhand geführt werden muss.

Wie in anderen Sektoren unseres Lebens im 21. Jahrhundert auch, man denke an Industrie 4.0, ist in der Übersetzungsbranche ebenfalls der Trend erkennbar, den Menschen durch die Maschine ersetzen zu wollen, Stichwort Maschinelles Übersetzen (MÜ). Dieses Tool hat auch schon Einkehr in einige CAT Tools gefunden und soll dort den Übersetzungsaufwand für den Übersetzer reduzieren und dabei gleichzeitig auch die Übersetzungsqualität erhöhen. Interessant wird es also auch bei der QS/QA von Übersetzungen sein, wie schnell sich hier die Fortschritte in der KI bemerkt und menschliche Arbeit (womöglich) obsolet machen werden.

Doch solange menschliche Rationalität, Empirie und gelegentlich auch Intuition (noch) nicht programmierbar sind, sieht es gut aus, dass wir uns weiterhin erfolgreich mit der Maschine bei der QS/QA von Übersetzungen behaupten werden.

konstantin.franke[at]neo-comm.ch