Selbst heute fragt mich so mancher Kunde, ob er mir das Original zur Übersetzung in Papierform zukommen lassen soll.
Fast bis zum Ende des vergangenen Jahrhunderts arbeiteten Übersetzer überwiegend mit Papier und dicken Wörterbüchern. Doch in diesem Jahrhundert läuft so gut wie alles elektronisch ab, und dem Übersetzer genügt das Original als gut lesbarer Scan oder als PDF.
Übersetzen 2.0: Digitale Werkzeuge der heutigen Zeit
Seit Anfang der 2000er Jahre, mit der massenhaften Verbreitung des Internets, nutzen professionelle Übersetzer immer mehr digitale Werkzeuge: E‑Mail-Versand, elektronische Wörterbücher, Onlinequellen, maschinelle Übersetzung (MT) und CAT‑Tools. In der Branche, in der ich mich bewege, leben wir das Zeitalter der Übersetzung mit künstlicher Intelligenz (KI) erst seit den 2020er‑Jahren – alles davor diente im Grunde als Wegbereitung.
Was bedeuten CAT, MT, PE und LLM eigentlich und warum sie von KI (noch) nicht ersetzt werden
CAT‑Tools (Computer‑Assisted Translation) sind Softwareprogramme, die Übersetzern helfen, schneller zu arbeiten und dabei eine durchgehende Qualität zu erhalten. Sie bieten Übersetzungsspeicher (TM, Translation Memory), Terminologiedatenbanken, Qualitätssicherung (QA, Quality Assurance) durch erweiterte Prüfungen schon während des Übersetzens, Projekt‑ und Paketverwaltung mit mehreren Dokumenten, Alignment, Statistiken, Workflow‑Steuerung mit mehreren Übersetzern und Revisoren usw.
MT (Machine Translation, maschinelle Übersetzung) ist heute ein integraler Bestandteil fast jedes CAT‑Tools. Eine Turbomaschine überträgt den Text automatisch und generisch ohne besondere Anpassung von Sprache A in Sprache B – schnell und kostengünstig. Das Ergebnis mus aber immer nachbearbeitet werden. MT wird heute vor allem eingesetzt, wenn es auf Tempo und große Textmengen ankommt und erstklassige stilistische Qualität nicht zwingend erforderlich ist. Reine MT‑Ausgaben sind eher selten; viel häufiger kommt MT in Kombination mit Post‑Editing vor.
PE (Post‑Editing) bedeutet nachträgliche Bearbeitung: Bedeutung, Stil und Fachterminologie werden korrigiert, damit der Text Sinn ergibt, korrekt ist und möglichst natürlich klingt. Light Post‑Editing und Full Post‑Editing sind zwei unterschiedliche „Bearbeitungsstufen“ maschinell übersetzter Texte mit völlig verschiedenen Zielen und Qualitätserwartungen.
- Light PE: „Nur so viel korrigieren, dass man es versteht.“
- Full PE: “„Auf das Niveau eines erstklassigen menschlichen Übersetzers bringen (wie full human).”
Bei wichtigen und sensiblen Texten – etwa Verträgen, persönlichen und amtlichen Urkunden – sind Genauigkeit, Kontext und kulturelles Verständnis entscheidend. Automatisiertes Post‑Editing kann unterstützen, aber problematische Passagen brauchen nach wie vor menschliche Bearbeitung.
Meistens geht dem Übersetzen ein Pre‑Editing voraus – die Vor- oder Überarbeitung des Ausgangstextes, damit die Maschine ihn korrekt einlesen und verstehen kann. Je besser der Ausgangstext, desto höher die Qualität des Übersetzungsergebnisses. Pre‑Editing ist nötig, weil dadurch der Quelltext vor der maschinellen Übersetzung „gereinigt“ und angepasst wird, wodurch die Fehlerquote der MT sinkt und der Aufwand im Post‑Editing geringer wird.
KI (AI – Artificial Intelligence) ist eine Computertechnologie, die aus riesigen Datenmengen lernt und dann selbst Muster erkennt, Entscheidungen trifft und Aufgaben löst – statt dass alles Schritt für Schritt von Hand programmiert wird. Sie ermöglicht schnelleres Übersetzen und das Auffinden von Sprachvarianten und erleichtert gleichzeitig die Recherche.
LLM (Large Language Model, großes Sprachmodell) unterscheidet sich von der klassischen MT. Während MT‑Systeme „nüchtern“ von einer Sprache in die andere übersetzen, sind LLMs KI‑Systeme, die eigenständig Texte erzeugen. Sie reagieren wie ein Gesprächspartner, der Kontext versteht, Sätze umformuliert, Bedeutungen erklärt und über Inhalte „nachdenkt“. Sie stellen Fragen und geben Antworten – wir steuern sie. Man kann sich ein LLM wie einen vielseitigen Sprachautor vorstellen, der in sehr kurzer Zeit Millionen von Büchern, Artikeln und Gesprächen gelesen hat und auf Basis dieser wachsenden Menge an Mustern sehr geschickt „errät“, wie der nächste Satz lauten sollte. Müde wird ein LLM nie. Aber es versteht die Welt weiterhin nicht so tief wie ein Mensch, sondern arbeitet mit Mustern.
Wie wirken all diese digitalen Übersetzungswerkzeuge also zusammen – und welche werden in Kroatien oder in deutschsprachigen Ländern am häufigsten genutzt?
Wenn wir ein CAT‑Tool mit einer Werkbank oder einem Fahrzeug vergleichen, dann sind MT und LLM sein eingebauter Motor.
Ich selbst arbeite mit dem CAT‑Tool Trados, das in Kroatien wie in deutschsprachigen Ländern seit Jahren weit verbreitet ist – vor allem für juristische, technische und Verwaltungstexte, in denen es viele Wiederholungen gibt und konsequente Terminologie je Kunde wichtig ist. Jedes Mal, wenn derselbe Rechtsanwalt, dieselbe Immobilienagentur oder Baufirma ähnliche Verträge, Erklärungen und Vollmachten schickt, „zieht“ sich Trados meine alten Übersetzungen aus den bisherigen TM (Translation Memory, Übersetzungsspeicher) und erhöht die Geschwindigkeit um 10–15%, ohne Qualitätsverlust. In Trados gibt es die Option, MT (z. B. DeepL, Google) zuzuschalten und nur als initialen Vorschlag bzw. für die Rohübersetzung zu nutzen, während ich ein strenges Post‑Editing durchführe.
Häufig genutzte Alternativen sind memoQ, Wordfast oder Across, die selbstverständlich auch das Sprachenpaar Deutsch–Kroatisch unterstützen. Across ist aus Deutschland und setzt stark auf Sicherheit.
Das global am weitesten verbreitete MT‑Werkzeug für maschinelle Übersetzung ist Google Translate. Es wird weiterhin am häufigsten für schnelle allgemeine Übersetzungen genutzt, ist in Chrome, Android und viele Web‑Services eingebunden, während DeepL wegen seiner Qualität für europäische Sprachen, einschließlich Kroatisch, bei Profis immer beliebter wird.
Das derzeit am weitesten verbreitete allgemeine KI‑Werkzeug (LLM) für Chat, Schreibassistenz, Programmieren und Übersetzung stammt vom US‑Unternehmen OpenAI. Neben dem „normalen“ ChatGPT gibt es mehrere verschiedene LLMs und verbundene multimodale Modelle. Das sind GPT‑Versionen (Generative Pre‑Trained Transformer, vortrainierte generative – also nicht nur erkennende, sondern auch selbst erzeugende – Transformer), die außer Text auch Bilder und in neueren Versionen Audio/Video verarbeiten. Sie können Bilder beschreiben, Tabellen auf Bildern auslesen, Screenshots analysieren usw.
Für meine Übersetzungsarbeit nutze ich am liebsten das KI‑Werkzeug Perplexity, das an sich nicht nur ein einziges LLM ist, sondern eine App bzw. ein System, das mehrere große Modelle orchestriert, darunter auch eigene Sprachmodelle. Für mich ist es eher wie ein „Schweizer Taschenmesser“ für Recherche, Terminologie und Übersetzungsprüfung als ein klassisches MT/CAT‑Tool. In der Pro‑Version (kostenpflichtige Profiversion) kann ich Dokumente hochladen und Zusammenfassungen, Terminologieextraktion, Versionenvergleich, Kommentierung von Übersetzungen, Stiländerungen usw. anfordern. Die Richtigkeit und Faktentreue kann ich anhand mehrerer zuverlässiger Quellen überprüfen, die mir die Anwendung liefert. All das geschieht weiterhin mit anschließender professioneller redaktioneller Prüfung meinersteits.
Brauchen wir also trotz all dieser digitalen Werkzeuge und KI noch menschliche Profi-Übersetzer?
Die Antwort ist eindeutig: Ja, mehr denn je!
KI‑Systeme können „halluzinieren“ oder Texte zu frei interpretieren, wenn sie von uns Menschen keine klaren Anweisungen bekommen. Maschinelle Übersetzung und KI nutze ich als Unterstützung, nicht als Ersatz. Sie sparen Zeit, helfen, Ideen zu überprüfen und Vorschläge zu vergleichen – aber die endgültige Entscheidung treffe ich auf Basis meiner Erfahrung als professionelle Übersetzerin in Kroatien, Deutschland und Österreich mit Fachwissen in Rechtstexten, Geschäftskommunikation, immobilienbezogenen Abläufen und in vielen anderen Bereichen menschlicher Tätigkeit.
Die Verantwortung und Garantie für die Richtigkeit der Übersetzung trage immer ich – und das kann keine Maschine übernehmen. Übersetzen bleibt Vertrauenssache. Ob beim Anwalt, Notar, vor Gericht oder in der Verwaltung – KI hilft bei der Vorbereitung, aber Menschen übersetzen und dolmetschen für Menschen. Denn sprachliche Nuancen, Emotionen und rechtliche Kontexte kann selbst die fortschrittlichste Maschine nie vollständig erfassen.
Und die Zukunft des Übersetzens?
Nach den LLMs ist kein „magisches neues Modell“ zu erwarten. Ein Post‑LLM‑System für Übersetzungen wird wahrscheinlich wie ein „Übersetzungs‑Superassistent“ aussehen, der aus immer mehr spezialisierten kleineren Modellen besteht, die zusammenarbeiten. Diese Modelle verstehen und erzeugen gleichzeitig Text, Bilder, Audio, Video und Umgebungsdaten – und nicht nur Sprache.
Der Übersetzer bleibt, was er immer war: ein technikaffiner Qualitätssicherer und Vermittler zwischen Sprachen und Kulturen.
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