Die Unterschiede zwischen maschineller Übersetzung und KI-basierter Übersetzung verstehen

Die Sprachübersetzung hat seit den ersten computerunterstützten Lösungen einen weiten Weg zurückgelegt. Zwar wird der Begriff „maschinelle Übersetzung“ schon seit Jahrzehnten verwendet, doch das Aufkommen künstlicher Intelligenz hat die Grenzen dessen erweitert, was eine automatisierte Übersetzung leisten kann. Infolgedessen unterscheiden manche mittlerweile zwischen traditioneller „maschineller Übersetzung“ und der moderneren „KI-basierten Übersetzung“. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf beide Konzepte, ihren historischen Kontext und die grundlegenden Unterschiede zwischen ihnen.

Kurzer Überblick über die maschinelle Übersetzung

Regelbasierte Systeme

Die maschinelle Übersetzung (MT) begann sich Mitte des 20. Jahrhunderts zu entwickeln, angetrieben vom Wunsch, die mühsame Tätigkeit des Übersetzens von Texten in verschiedene Sprachen zu automatisieren. Die ersten Systeme waren größtenteils regelbasiert; das heißt, sie stützten sich auf linguistische Regeln, Wörterbücher und speziell konzipierte Algorithmen, um den Ausgangstext in einen Zieltext umzuwandeln. Solche Systeme erforderten umfangreiche linguistische Kenntnisse und einen hohen manuellen Aufwand für die Erstellung und Pflege der Regeln, was sie oft aufwendig in Entwicklung und Anwendung machte.

Statistische maschinelle Übersetzung

Ende der 1980er und Anfang der 1990er Jahre begannen Forschende, statistische Methoden einzusetzen. Diese Systeme nutzten große parallele Korpora (Texte, die in zwei oder mehr Sprachen vorliegen), um Übersetzungswahrscheinlichkeiten zu ermitteln. Die sogenannten phrase-based-Systeme untersuchten Wörter oder Wortgruppen in der Ausgangssprache und bestimmten anhand ihrer Häufigkeit in den Trainingsdaten die wahrscheinlichste Entsprechung in der Zielsprache. Dieser Ansatz war weitaus flexibler als regelbasierte Systeme und lieferte flüssigere Übersetzungen, stieß jedoch weiterhin an Grenzen bei seltenen Wörtern, langen Sätzen oder komplexem Kontext.

Der Aufstieg der KI-basierten Übersetzung

Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT)

Künstliche Intelligenz – insbesondere Deep Learning – führte zu einem bedeutenden Fortschritt in der Übersetzungstechnologie: der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT). NMT verwendet künstliche neuronale Netze, um den Übersetzungsprozess durchgängig (end-to-end) zu modellieren, wobei der gesamte Satz auf einmal berücksichtigt wird. Dieser Ansatz, der den Gesamtkontext des Satzes (manchmal sogar einen größeren Kontext) einbezieht, erzeugt flüssigere und kohärentere Übersetzungen.

Zu den gängigen NMT-Architekturen zählen rekurrente neuronale Netze (RNN), konvolutionale neuronale Netze (CNN) und – in jüngerer Zeit – Transformer, die die Grundlage vieler moderner Systeme bilden (z. B. das transformerbasierte Modell von Google Translate oder Open-Source-Lösungen wie Marian NMT).

Über neuronale Netze hinaus

Obwohl „KI-basierte Übersetzung“ oft mit neuronaler Übersetzung gleichgesetzt wird, kann dieser Begriff auch andere Deep-Learning-Strategien einschließen. Dazu gehören beispielsweise große Sprachmodelle (LLMs) und fortschrittliche generative Modelle, die sprachlichen Kontext, Nutzerintentionen oder domänenspezifisches Training integrieren. Diese Entwicklungen führen zu kontinuierlichen Verbesserungen bei Genauigkeit, Geschwindigkeit und der Bewältigung idiomatischer Ausdrücke.

Zentrale Unterschiede

1. Methodik

   • Maschinelle Übersetzung: Setzte historisch auf regelbasierte oder statistische Ansätze, gestützt auf vordefinierte Regeln bzw. Wahrscheinlichkeitsverteilungen aus großen Textkorpora.
   • KI-basierte Übersetzung: Beruht vor allem auf neuronalen Netzen oder fortgeschrittenen Deep-Learning-Architekturen. Das Modell lernt kontextuelle Zusammenhänge innerhalb von Sätzen (bisweilen auch in größeren Textabschnitten), anstatt sich ausschließlich auf vordefinierte Regeln zu verlassen.

2. Kontextverständnis

   • Maschinelle Übersetzung: Traditionelle Systeme unterteilen Sätze in kleinere Segmente (etwa einzelne Wörter oder Wortgruppen), die unabhängig voneinander verarbeitet werden. Dadurch ist die Fähigkeit eingeschränkt, einen größeren Kontext zu erfassen.
   • KI-basierte Übersetzung: Neuronale Netze verarbeiten die Sätze (oder sogar ganze Absätze) als Ganzes, wodurch sie Bedeutungen auf einer höheren Ebene erfassen können. Dies macht KI-basierte Systeme versierter im Umgang mit idiomatischen Wendungen und mehrdeutigen Formulierungen, die den Kontext ringsum benötigen.

3. Genauigkeit und Flüssigkeit

   • Maschinelle Übersetzung: Ältere regelbasierte oder statistische Methoden konnten Sprachnuancen oft nicht adäquat abbilden und lieferten gelegentlich holprige oder kontextuell ungenaue Übersetzungen.
   • KI-basierte Übersetzung: Neuronale Ansätze erzielen heutzutage natürlichere Übersetzungen und beherrschen Aspekte wie Subjekt-Verb-Kongruenz, Genus, Zeitform und Stil deutlich besser. Zwar kommen noch immer Fehler vor, doch die Gesamtflüssigkeit ist im Vergleich zu älteren MT-Systemen spürbar höher.

4. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

   • Maschinelle Übersetzung: Um neue Sprachen hinzuzufügen oder die Genauigkeit zu erhöhen, mussten häufig neue parallele Textkorpora zusammengestellt oder Regeln manuell überarbeitet werden – ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess.
   • KI-basierte Übersetzung: Mit der passenden Architektur können Modelle durch zusätzliche parallele Texte, spezifische Fachterminologie oder Nutzerfeedback erneut trainiert oder verfeinert werden. Obwohl auch hier Daten erforderlich sind, erleichtern moderne Hardware und Transfer-Learning-Verfahren die Anpassung an neue Anwendungsbereiche.

5. Umgang mit seltenen oder neuen Wörtern

   • Maschinelle Übersetzung: Statistische MT-Methoden hatten oft Schwierigkeiten mit seltenen Wörtern, was zu schlechter Übersetzungsqualität oder gar Ausfällen führte.
   • KI-basierte Übersetzung: Auch wenn sie auf Trainingsdaten angewiesen ist, kann die NMT (besonders mithilfe von Subword-Strategien oder Byte-Pair Encoding) unbekannte Wörter besser verallgemeinern, indem sie sie in kleinere Einheiten zerlegt. So kann sie neuartige oder seltene Begriffe dynamischer behandeln.

Praktische Auswirkungen

Einsatz in der Industrie

Die Mehrheit der großen Übersetzungsanbieter – beispielsweise Google, Microsoft und DeepL – setzt inzwischen auf neuronale Ansätze. Viele Unternehmen nutzen diese leistungsstarken Modelle, um Inhalte zu lokalisieren und die globale Kommunikation zu vereinfachen. Darüber hinaus entstehen neue, KI-basierte Plattformen, die Domänenanpassungen ermöglichen und es Unternehmen gestatten, Modelle für spezialisierte Bereiche (Recht, Medizin, Technik usw.) zu optimieren.

Balance zwischen Qualität und Geschwindigkeit

Obwohl die KI-basierte Übersetzung hinsichtlich der Qualität immer weiter fortschreitet, gibt es nach wie vor Herausforderungen bei bestimmten Sprachpaaren, insbesondere bei solchen, für die nur wenige zweisprachige Korpora verfügbar sind (sogenannte „Low-Resource-Sprachen“). In diesen Fällen können ältere statistische Ansätze konkurrieren, wenn nur sehr wenige Daten vorhanden sind. Allerdings entwickeln sich KI-basierte Methoden, wie zum Beispiel Zero-Shot-Übersetzung (bei der ein Modell zwischen Sprachen übersetzt, die es zuvor nie gesehen hat), rasant weiter.

Menschliche Beteiligung

Professionelle Übersetzerinnen und Übersetzer setzen zunehmend KI-Werkzeuge ein, um ihren Arbeitsablauf zu beschleunigen. Obwohl neuronale Modelle oft Ergebnisse liefern, die menschlichen Übersetzungen ähneln, ist menschliches Eingreifen essenziell, um höchste Genauigkeit zu gewährleisten – insbesondere bei spezieller Terminologie oder feinen sprachlichen Nuancen. Die bewährte Vorgehensweise bei Inhalten mit hohen Anforderungen ist ein „Human-in-the-Loop“-Ansatz, bei dem Übersetzer die maschinellen Ergebnisse prüfen und nachbearbeiten.

Maschinelle Übersetzung gibt es bereits seit Jahrzehnten, wobei sie sich von regelbasierten über statistische hin zu neuronalen Methoden entwickelt hat. KI-basierte Übersetzung, angetrieben durch Deep Learning und große Sprachmodelle, stellt die Speerspitze dieser Entwicklung dar und bietet heute flüssigere, kontextbezogene und präzisere Übersetzungen als jemals zuvor – auch wenn es weiterhin Einschränkungen bei weniger verbreiteten Sprachen oder stark spezialisierten Fachgebieten gibt.

Während die KI immer weiter fortschreitet, verwischt die Grenze zwischen „traditioneller“ maschineller Übersetzung und KI-gestützten Verfahren zunehmend. Dennoch hilft das Verständnis dieser historischen Unterschiede Unternehmen und Sprachprofis dabei, die passenden Übersetzungswerkzeuge auszuwählen. Letztlich liegt die Zukunft der Übersetzung in robusten KI-Systemen, die sich an neue Inhalte, Kontexte und Nutzeranforderungen anpassen können – und dabei dennoch die menschliche Expertise im Mittelpunkt behalten.