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Fremdsprachendidaktik : Übersetzen als Rechenkunst

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Versteht sie mich besser? Joaquin Phoenix in Spike Jonzes Film „Her“ im Gespräch mit einer Künstlichen Intelligenz Bild: Courtesy of Warner Bros. Picture

Das Sprachprogramm DeepL legt binnen Sekunden fast fehlerfreie Übersetzungen vor. Fremdsprachenlehrer und Übersetzer müssen sich etwas einfallen lassen.

          Einem zum Allgemeinplatz geronnenen Schreckensszenario zufolge wird die Digitalisierung die Arbeitswelt durchgreifend verändern. Inwieweit dies in vielleicht zehn oder zwanzig Jahren auch auf das Berufsbild des Übersetzers und Dolmetschers zutreffen wird, lässt sich seit etwa einem Jahr erahnen. So lange existiert nun der frei verfügbare Übersetzungsdienst DeepL, dessen Leistungsfähigkeit selbst die Dienste von Branchenriesen wie Google und Microsoft in den Schatten stellt. Doch auch Fremdsprachenlehrer und universitäre Philologen werden Überlegungen anstellen müssen, welchen Einfluss solche Übersetzungsdienste auf Lehre und Leistungsmessung nehmen.

          Wie der Name bereits suggeriert, handelt es sich bei DeepL um ein sogenanntes Deep-Learning-Netzwerk. Im Gegensatz zu traditionellen Verfahren der maschinellen Übersetzung extrahieren Deep-Learning-Netzwerke wie DeepL automatisch Merkmale des sprachlichen Inputs. Sie stellen dann Zusammenhänge her zwischen relevanten Merkmalen von Ausgangstexten und optimalen Ergebnissen in Zieltexten. Der Vorteil dabei ist, dass ein bereits auf einer geringen Datenmenge trainiertes Netzwerk dann auch mit unstrukturierten Daten und mit einem praktisch unbegrenzten Input arbeiten kann. Je mehr Daten in Form von Sprachkorpora zur Verfügung stehen, desto besser wird das Übersetzungsergebnis aussehen.

          Die Qualität der Übersetzungen steht und fällt also mit der Quantität und Qualität der bereits vorhandenen „Paarungen“ von Ausgangs- und Zieltexten. Daher glänzt DeepL besonders bei Übersetzungen mit Englisch als Ausgangs- oder Zielsprache und hier bei wenig kulturspezifischen Passagen von Sachtexten oder bei Firmenporträts, wie sie im Internet massenhaft zu finden sind. Fehler werden jedoch auch reproduziert: So findet sich als einziges englischsprachiges Äquivalent für eine (universitäre) Berufungsliste auf Linguee „appointments list“, das dann in ähnlicher Weise („list of appointments“) in DeepL übernommen wird. Da jedoch jeweils nur ein Kandidat auch tatsächlich zum Professor ernannt wird, sind Übersetzungen wie „final candidates list“ oder „definitive candidate pool“ adäquater. Generell zeigt DeepL noch größere Schwächen bei Fach- und Wissenschaftstexten, umgangssprachlich gefärbten Texten und narrativen Passagen literarischer Texte.

          Lücken technischer Übersetzung

          Bei Fach- und Wissenschaftstexten scheitert das Programm häufig an seltenen Ausdrücken oder an solchen, die zwar auch in der Alltagssprache auftreten, aber in diesen Textsorten spezifische Bedeutungen aufweisen. Heißt es beispielsweise in einem theologischen Text über die Confessiones des Augustinus, dass diese sich als Protreptikos, als „Werbeschrift“, auffassen lassen, so gibt DeepL dies als „advertising literature“ statt als „genre intended to encourage conversion“ wieder. Auch in der Syntax zeigt sich DeepL noch weniger flexibel als versierte Humanübersetzer, indem es beispielsweise die im Englischen so beliebten Partizipialkonstruktionen nicht systematisch verwendet. So würde ein Humanübersetzer bei einem Satz wie „der Falke stürzt sich kopfüber auf die Beute und erreicht dabei Geschwindigkeiten von 300 km/h“ sicherlich für „... reaching speeds ...“ optieren. DeepL verwendet dagegen die einfache Koordination mit „and“.

          Bei komplexen Verschachtelungen von Haupt- und Nebensätzen beispielsweise im Französischen produziert DeepL teilweise noch ähnlich unverständliches Kauderwelsch wie Google oder Microsoft: „Die Unterstützung der Konservativen, die im Voraus erworben werden, muss er die Gunst der Gemäßigten gewinnen, die, da sie an dritter Stelle stehen, sehr umworben sind.“ So wird der französische Satz übersetzt: „L’appui des conservateurs lui étant acquis d‘avance, il lui faut s’attirer les faveurs des modérés qui, depuis qu’ils sont arrivés en troisième position, sont très courtisés.“ Treffend wäre: „Da ihm die Unterstützung der Konservativen von vornherein sicher ist, muss er nun noch die Gunst der Mitte suchen, die seit ihrer Drittplazierung bei den letzten Wahlen stark umworben wird.“

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