Maschinelle Übersetzung und kritische Fehler

Präzise Übersetzungen sind essentiell für jede Unternehmensbranche. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre Zielmärkte effektiv zu erreichen, unabhängig davon, welche Sprache die Menschen sprechen. Da Unternehmen zunehmend auf maschinelle Übersetzung (Machine Translation, MT) zurückgreifen, um ihre Reichweite auf neue Märkte auszudehnen und mehr Inhalte schneller für alle Zielgruppen zu übersetzen, laufen sie zunehmend Gefahr, dass Veröffentlichungen kritische Übersetzungsfehler enthalten.

Es ist absolut unerlässlich, sich der Unzulänglichkeiten der maschinellen Übersetzung bewusst zu sein. Nur so können Sie verhindern, dass diese Art von Fehlern die Öffentlichkeit erreicht und so negative Konsequenzen für Ihr Unternehmen entstehen. Versierte MT-Anbieter wie Lionbridge können während der Übersetzung automatisierte Qualitätsprüfungen durchführen, um kritische Fehler rechtzeitig zu erkennen und dabei gleichzeitig die Geschwindigkeit aufrechtzuerhalten und den Bedarf an menschlichen Eingriffen zu reduzieren.

Was sind die beiden Hauptfehlerarten bei der maschinellen Übersetzung?

Aufgrund der riesigen Textmengen, aus denen die Systeme lernen können, und der neuronalen Netze, die die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) ermöglichen, wird MT immer zuverlässiger. Dennoch neigen die Maschinen nach wie vor dazu, bestimmte Fehler zu machen. Dabei gibt es zwei Haupttypen von Fehlern, die bei der maschinellen Übersetzung auftreten und sich unterschiedlich schwer auswirken können.

Gewöhnliche Fehler: Was sind sie und was ist dabei zu beachten?

Gewöhnliche MT-Fehler sind die harmloseren der beiden Arten. Sie tauchen in der Zielsprache auf und beziehen sich auf die sprachlichen Merkmale des Inhalts. Hierzu gehören Grammatik-, Rechtschreib- und Zeichensetzungsfehler. Auch wenn Muttersprachler diese Fehler wahrscheinlich bemerken, haben sie für ein Unternehmen selten katastrophale Folgen.

Umfassende Untersuchungen zeigen sogar, dass Endnutzer bereit sind, gewisse Einbußen in der Qualität hinzunehmen.

Eine Umfrage unter 8.709 Verbrauchern in 29 Ländern ergab:

• 65 % der Käufer ziehen es vor, ein Produkt zu kaufen, wenn der Inhalt in ihrer Landessprache vorliegt, selbst wenn dieser Inhalt einige Fehler enthält.
• 66 % der Nutzer greifen auf MT zurück, wenn sie Produkte bewerten, die in anderen Sprachen erhältlich sind.
• 40 % der Verbraucher kaufen keine Produkte, die in einer Fremdsprache angeboten werden.

(Quelle: „Can’t Read Won’t Buy – B2C“, CSA Research, Juni 2020)

Perfekte Übersetzungen sind nicht immer notwendig. In diesem Fall müssen sich Unternehmen keine allzu großen Sorgen über gelegentliche gewöhnliche Fehler machen.

Kritische Fehler: Was sind sie und warum sollten Sie sich deswegen Sorgen machen?

Bei kritischen MT-Fehlern handelt es sich – wie der Name schon sagt – um schwerwiegende Mängel. Ein Unternehmen muss mit negativen Folgen rechnen, wenn es übersetzte Inhalte veröffentlicht, die kritische Fehler enthalten.

Fehler dieser Art gehen über sprachliche Ungereimtheiten hinaus und treten auf, wenn das maschinelle Produkt die Absicht des Ausgangstextes nicht genau wiedergibt. Die Abweichung von der beabsichtigten Botschaft kann Fehlinformationen verbreiten, Verwirrung und Missverständnisse verursachen und möglicherweise sogar zu rechtlichen Konflikten führen.

Wenn beispielsweise Strafverfolgungs- oder Gesundheitsbehörden Richtlinien an die Öffentlichkeit geben, die aufgrund einer maschinellen Übersetzung kritische Fehler enthalten, können sich diese Fehler negativ auf das Wohlergehen der Öffentlichkeit auswirken und dazu führen, dass die Behörden an Glaubwürdigkeit verlieren. Ein Unternehmen, das versehentlich Inhalte mit kritischen Fehlern verbreitet, muss möglicherweise mit Auswirkungen auf seinen Ruf, seine Finanzen oder mit rechtlichen Konsequenzen rechnen.

Was sind die Ursachen?

Stellen Sie sich einen kritischen Fehler als eine Fehlfunktion der MT-Engine vor. Ein solcher kann auftreten, wenn die Maschine den Zusammenhang des Textes nicht versteht, z. B. bei Wörtern mit unterschiedlichen Bedeutungen, oder wenn es einen Tippfehler im Ausgangstext gibt. Hierzu kommt es, wenn die Maschine nicht gut trainiert wurde oder ein mangelhaftes Glossar verwendet wird, was außerdem dazu führen kann, dass dieselben oder ähnliche Fehler wiederholt auftreten.

Kurzum: Kritische Fehler treten auf, weil die Maschinen trotz ihrer Raffinesse unvollkommen sind. Schließlich verfügen sie nicht über das gleiche Urteilsvermögen wie Menschen.

Wann treten kritische Fehler am häufigsten auf?

Die Art der Fehler und wo sie auftreten hängt immer vom Kontext ab. Dabei gibt es drei Hauptkategorien, auf die man achten sollte, wenn man das Risiko kritischer Übersetzungsfehler kalkulieren will: die falsche Übersetzung von Schlüsselbegriffen, Negation und entgegengesetzte Bedeutung sowie „Halluzinationen”.

Fehlübersetzung von Schlüsselbegriffen

Hierbei kommt es zu Übersetzungsfehlern bei Eigennamen (Personen oder Organisationen), wichtigen Zahlen oder Maßeinheiten.

Bei Eigennamen kann es dann problematisch werden, wenn der Name auch ein gängiges Wort mit eigener Bedeutung ist. Die Öffentlichkeit wurde kürzlich Zeuge eines solchen Fehlers im Zusammenhang mit einem Eigennamen auf der Website einer spanischen Regierungsbehörde. In diesem Fall wurde der Name der Abteilungsleiterin, Dolores del Campo, auf der offiziellen Website des Ministeriums ausgelassen. Stattdessen erschien die wörtliche Übersetzung der drei Wörter anstelle des Namens: Schmerzen auf dem Lande.

Bei der maschinellen Übersetzung kann es vorkommen, dass die Maschine zwar die Währungseinheit umrechnet – z. B. von Yen in Dollar –, aber den Umrechnungskurs bei der Übersetzung der entsprechenden Zahlen nicht beachtet. Dies führt zu einem kritischen Fehler, der Verwirrung stiftet und zu negativen wirtschaftlichen Folgen führen kann.

Und so kann etwas bei der Umrechnung einer Maßeinheit schief gehen: Wenn etwa in einem medizinischen Dokument eine bestimmte Dosierung in Milligramm angegeben ist, die Maschine die Dosierung aber fälschlicherweise in Gramm umrechnet, kann der Patient, der die übersetzte Kopie liest, eine falsche Dosierung erhalten und schädliche medizinische Folgen erleiden. Das Unternehmen kann für den Fehler haftbar gemacht werden und muss möglicherweise mit Gerichtskosten und Schadenersatz rechnen.

Negation und entgegengesetzte Bedeutung

Diese Art von kritischen Fehlern kommen in der Zielsprache vor und führen zu einer gegenteiligen Bedeutung dessen, was im Originaltext eigentlich gemeint war.

Ein Beispiel hierfür ist die Übersetzung einer Unternehmensmitteilung an Aktionäre aus dem Englischen ins Spanische, bei der die spanische Übersetzung angibt, dass die Aktienkurse gefallen sind, während sie in Wirklichkeit gestiegen sind.

„Halluzinationen”

In seltenen Fällen kann die maschinelle Übersetzung Inhalte einführen, die in der Quelle einfach nicht vorhanden sind. Diese werden auch als Halluzinationen bezeichnet. Tritt diese Art von kritischen Fehlern auf, liegt für gewöhnlich ein Problem mit der MT-Software selbst vor. Die Maschinen können unter bestimmten Umständen sogar beleidigende, profane, aggressive oder hochsensible Wörter erzeugen.

Wie können automatisierte Methoden kritische Fehler bei der maschinellen Übersetzung verhindern?

Es ist äußerst wichtig, zu verhindern, dass sich kritische Fehler in Ihre Inhalte einschleichen, aber nicht unbedingt einfach. In Zukunft können sich Unternehmen besser vor diesen Fehlern schützen, wenn Informatiker die bestehende maschinelle Übersetzungstechnologie so weit verbessert haben werden, dass solche Fehler erst gar nicht auftreten. Bis es soweit ist, können wir automatisierte Technologien einsetzen, um potenzielle Probleme zu erkennen, problematische Sätze zu überarbeiten und die präzise Inhaltswiedergabe während des Übersetzungsprozesses zu fördern.

Lionbridge führt über sein Smaⁱrt MT™-Angebot in Verbindung mit seiner hochmodernen Smaⁱrt Content-Sprach-KI spezielle automatisierte Qualitätsprüfungen in übersetzten Texten durch. So lassen sich Fehler rechtzeitig erkennen, während gleichzeitig die MT-Geschwindigkeit aufrechterhalten und der Bedarf an Nachbearbeitung durch menschliche Übersetzer minimiert wird.

Diese automatischen Prüfungen erkennen:

• falsche Übersetzungen von Eigennamen, einschließlich der Namen von Personen oder Organisationen, durch Identifizierung von Entitäten im Ausgangstext, die sowohl eine benannte Entität als auch ein gängiges Wort sein können
• beleidigende, anstößige oder hochsensible Wörter durch die Kombination eines überwachten Algorithmus für maschinelles Lernen (ML) und einer Liste von anstößigen Begriffen
• entgegengesetzte Bedeutungen zwischen Originaltext und übersetztem Text durch Identifizierung negativer Einzelteile (Sätze, die das Wort not oder dessen verkürzte Form n't enthalten) im Originaltext oder im übersetzten Text, aber nicht in beiden
• Halluzinationen in der Übersetzung durch Wörterbücher oder eine Liste von anstößigen Wörtern, wenn die Halluzinationen beleidigend sind 

Automatisierte Qualitätskontrollen sind keine Garantie für das Vermeiden von kritischen Fehlern. Sie können Fehler übersehen, was zu einem irreführenden Ergebnis führen kann. Nichtsdestotrotz helfen sie uns und erhöhen die Chance, Probleme ausfindig zu machen. Auf diese Weise können wir professionelle Übersetzer auf die markierten Sätze aufmerksam machen und eine Überarbeitung des gesamten Dokuments vermeiden. Wenn wir im Voraus wissen, wo Probleme am wahrscheinlichsten zu finden sind, lässt sich die Effizienz des Lokalisierungsprozesses ganz einfach steigern.

Lionbridge kontaktieren

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Lionbridge Sie bei der Implementierung einer erfolgreichen MT-Strategie unterstützen kann, die Sie vor kritischen Fehlern schützt, dann kontaktieren Sie uns noch heute.