Welche KI ist die Beste für Übersetzungen? DeepL, Google Translate, Azure Translate, ChatGPT?
Ein kleiner Blindtest mit fünf englischen Übersetzungen eines deutschen Beratungssatzes, und warum am Ende die Unternehmenssprache entscheidet.
Die Frage, welche KI die besten Übersetzungen liefert, kommt immer wieder auf. Und die Herausforderung, die Qualität von Übersetzungen zu bewerten, lässt sich am besten in einem kleinen Selbstversuch nachvollziehen.
Die Aufgabe: Weißt Du, aus welcher Quelle die jeweilige Übersetzung stammt?
Hier ein typischer Satz aus einer Unternehmensberatung im deutschen Original:
„Nur 16 Prozent der im Rahmen der Studie befragten Führungskräfte rechnen mit einem Stellenabbau von mehr als 5 Prozent bis Ende 2025."
Die fünf Übersetzungen
Nur eine davon ist von den Übersetzern des Unternehmens, mit Proofreading und allem was dazugehört. Die anderen vier sind von generischen maschinellen Übersetzungsservices: Google Translate, DeepL, Azure Translate und ChatGPT.
- „Only 16 percent of the managers surveyed as part of the study expect a reduction in headcount of more than 5 percent by the end of 2025."
- „Only 16 percent of the executives surveyed in the study expect job cuts of more than 5 percent by the end of 2025."
- „Only 16% of the executives surveyed in the study plan to cut jobs by 5% or more by the end of 2025."
- „Only 16 percent of the managers surveyed as part of the study expect job cuts of more than 5 percent by the end of 2025."
- „Only 16 percent of the executives surveyed in the study expect a reduction of more than 5 percent in jobs by the end of 2025."
Findest Du die „richtige" Originalübersetzung?
Die Auflösung
- Nummer 4 ist es nicht: die ist von Google Translate.
- Nummer 2 klingt verdächtig nach Mensch, ist aber von Azure Translate.
- Nummer 1 ist von DeepL.
- Die Version, die live auf der Website steht und von den Übersetzern des Unternehmens freigegeben wurde, ist Nummer 3.
- Nummer 5 schließlich ist von ChatGPT.
Was unterscheidet die Übersetzungen?
Das Unternehmen selbst spricht von „executives", schreibt Prozent nicht als Wort, sondern als Sonderzeichen „%", und nutzt „to cut jobs" statt „job cuts". Lauter kleine Entscheidungen, die kein generisches Modell aus sich selbst heraus produziert.
Mit Glossaren und Stop-Words kommt man ein Stück weiter. Im Enterprise-Kontext, also bei Millionen Wörtern in 5 bis 40 Sprachen, stößt man damit aber schnell an Grenzen. Und ChatGPT ist obendrein nicht konsistent: Beim nächsten Mal heißt es vielleicht „expect a job reduction of more than 5 percent". Du weißt also nicht sicher, wie ein Satz übersetzt werden wird.
Fazit
Es gibt nicht die EINE richtige allgemeingültige Übersetzung. Es gibt die für das Unternehmen und den Einsatz passende Übersetzung. Und die kann kein generisches Übersetzungsmodell aus sich selbst heraus herstellen.
Daher unser Ansatz: KI-Training auf die Unternehmenssprache. So bekommen wir die ganzen Besonderheiten gegriffen. Nach dem Training prüfen die Übersetzer:innen des Unternehmens die Ergebnisse des Modells in einer eigenen Oberfläche, mit Auswertungen und Kommentarfeldern. Das Modell lernt mit, konsistent und in Corporate Wording.
Wir glauben, das ist notwendig für den internationalen Erfolg von Unternehmen aus DACH.
Mehr dazu unter Translate.Wonk oder im 30-Minuten-Erstgespräch.