{"id":6584,"date":"2024-04-19T15:46:12","date_gmt":"2024-04-19T14:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/oliver-baer.de\/tatze\/?p=6584"},"modified":"2024-05-08T16:31:47","modified_gmt":"2024-05-08T15:31:47","slug":"daemme-gegen-den-brei","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oliver-baer.de\/tatze\/daemme-gegen-den-brei","title":{"rendered":"D\u00e4mme gegen den Brei"},"content":{"rendered":"

Dank k\u00fcnstlicher Intelligenz \u00fcberwinden wir alle Sprachbarrieren, phantastisch, da werden Tr\u00e4ume wahr, vielleicht wird was aus dem Weltfrieden. Oder auch nicht, denn die g\u00e4ngigen Programme k\u00f6nnen nicht, was der Babelfisch fertigbringt, den Douglas Adams einst f\u00fcr Reisen durch die Galaxie erfand. Dieser Simultandolmetscher in Fischgestalt, den man in seinen Geh\u00f6rgang schl\u00fcpfen l\u00e4sst, versteht und vermittelt die Gehirnstr\u00f6me s\u00e4mtlicher Lebewesen im Universum, so dass sich der Auftraggeber (der mit dem Fisch im Ohr) mit allen in Rede und Antwort verst\u00e4ndigt.<\/em><\/p>\n

\"EK-Zentrum\"
Hier h\u00e4tte KI kaum geschadet (Bild Baer)<\/figcaption><\/figure>\n

Uns w\u00fcrde schon gen\u00fcgen, mit Polen und D\u00e4nen oder wenigstens den Amerikanern ohne Missverst\u00e4ndnisse zu sprechen. Das bleibt problematisch. Auf den ersten Blick \u00fcbersetzen wir dank der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz (GKI) besser und schneller, sie ist aber auch zu Fehlern f\u00e4hig, und diese sind immer schwerer aufzusp\u00fcren. Dennoch, vorschnelles Miesmachen w\u00e4re unangebracht, denn auch bei \u00dcbersetzungen bietet KI eine Chance. Der wir uns allerdings noch gewachsen zeigen m\u00fcssen.<\/p>\n

Der Umgang mit KI in Laienh\u00e4nden wird die Kommunikation erst einmal weiter verflachen lassen. \u00dcbersetzerprogramme verf\u00fchren zu ihrem Gebrauch, verbergen aber, was sie nicht k\u00f6nnen. Das merkt nur, wer genau hinschaut und auch wei\u00df, was er sucht. Das Europ\u00e4ische Patentamt in M\u00fcnchen ist ein Beispiel f\u00fcr souver\u00e4ne Anwendung der \u201esch\u00f6pferischen\u201c Intelligenz von neuronalen \u00dcbersetzermaschinen (N\u00dcM). Die Profis beschr\u00e4nken sich wohlweislich auf Texte mit \u00fcberschaubarer Halbwertszeit: Nachrichten, FAQ oder lange Berichte, wo mit Rechtsstreit nicht zu rechnen ist. Da die daf\u00fcr verwendeten Sprachmodelle mit Fachvokabular trainiert wurden, sind die Profis im Patentamt mit den Ergebnissen zufrieden, lassen sich aber nicht in die Irre f\u00fchren.<\/p>\n

Lektorat<\/h2>\n

Hier wird es spannend. Die franz\u00f6sischen Zieltexte im Patentamt gl\u00e4nzen oft mit fl\u00fcssigem Stil und fast ohne Grammatik- oder Rechtschreibfehler. Sollten dabei noch Irrt\u00fcmer und Halluzinationen vorkommen, wie es bei Anwendung von GKI geschieht, sind diese schwer aufzusp\u00fcren, sie treten nicht dort auf, wo man sie erwartet. Redaktionelle Nachbearbeitung (Postediting) ist daher wesentlicher Bestandteil der Lehrpl\u00e4ne in der Ausbildung der \u00dcbersetzer; das Sprachmodell soll eine Vor\u00fcbersetzung liefern, die dann \u201enur\u201c gegengelesen werden muss. Darauf d\u00fcrfte die Bezeichnung Lektorat genauer zutreffen.<\/p>\n

Texte, die nahezu perfekt \u00fcbersetzt wurden, auf dennoch verbliebene Fehler zu durchk\u00e4mmen, ist eine \u00f6de T\u00e4tigkeit. Sie wird umso stumpfer, je fehler\u00e4rmer die Vor\u00fcbersetzung. Man kennt das Problem aus der Automatisierung: Je besser sie funktioniert, desto seltener muss der Mensch eingreifen, desto weniger pflegt er seine Achtsamkeit, und umso wahrscheinlicher kann sich ein kleiner Fehler zum Unfall auswachsen. Nicht nur deshalb gilt bei juristisch relevanten Dokumenten eine rote Linie. Da ziehen sie im Patentamt die traditionelle \u00dcbersetzerleistung vor, sie darf rechnerunterst\u00fctzt sein, vorausgesetzt sie beruht auf der Basis verl\u00e4sslicher fr\u00fcherer \u00dcbersetzungen \u2013 mit der die N\u00dcM trainiert wurde. Solche spezialisierten Sprachmodelle sind ein teurer Spa\u00df und nicht zu verwechseln mit allgemein zug\u00e4nglichen GKI-Produkten wie ChatGPT.<\/p>\n

Fehlende Bildung<\/h2>\n

Urspr\u00fcnglich waren der maschinellen \u00dcbersetzung Grenzen gesetzt, den Programmen fehlten Wissen, Kenntnisse und Auslegung \u00fcber die Konventionen des Zusammenlebens. Entsprechend suspekt waren die Ergebnisse. Moderne GKI wird in einem k\u00fcnstlich aufgesetzten Netz trainiert, das die Arbeitsweise des Gehirns in gewisser Weise nachahmt. Was dabei herauskommt, sieht pr\u00e4zise aus, klingt gut, wirkt so \u00fcberzeugend wie manche Wortfolge gleich als Gedicht durchgeht, aber wie das Ergebnis zustande kommt, kann keiner nachvollziehen. Folglich hat der \u00dcbersetzer alles Schwierige weiterhin selber zu leisten \u2013 oder er meidet es gleich ganz.<\/p>\n

Grammatik<\/h2>\n

Im einfachsten Fall f\u00e4llt einem schon selbst auf: Der Text liest sich, als w\u00fcrde jemand falsch singen. Das kann an der Grammatik liegen. Beispielsweise im Polnischen fehlt der unbestimmte Artikel; die GKI findet den passenden Artikel gewisserma\u00dfen im Blauen, er kann sogar der richtige sein. Die im Deutschen beliebten Komposita (\u201eSportlerm\u00fctzenstoffmusterbogen\u201c) kommen nur in wenigen Sprachen vor. Relativpronomen (der, die, das) gibt es in den meisten Sprachen keine oder nur eines: Bei der \u00dcbersetzung ins Deutsche muss aber genau unterschieden werden. Sodann Tempus und Modalit\u00e4t: In jeder Sprache wird auf eigene Weise Vergangenheit von Gegenwart unterschieden, oder ob ein Befehl ausgesprochen ist. Schlie\u00dflich das Gendern: In vielen Sprachen gibt die Grammatik kein geschlechtergerechtes Gendern her, etwa im Finnischen oder Bengalischen.<\/p>\n

Allgemeinbildung<\/h2>\n

Stilistische Besonderheiten bedingen merkw\u00fcrdige Ergebnisse, auch im m\u00fcndlich Gesprochenen, sogar in Sach- und Fachtexten. Wie ist damit umzugehen, wenn das Wort \u201eDanke!\u201c nicht zur Verf\u00fcgung steht? In manchen Kulturen gilt gegenseitige Unterst\u00fctzung als stillschweigende \u00dcbereinkunft; da hebt man sich das Wort f\u00fcr besondere Anl\u00e4sse auf, etwa wenn einem das Leben gerettet wurde. Zum pr\u00e4zisen \u00dcbersetzen geh\u00f6rt also Weltwissen, auch Allgemeinbildung genannt. Mit noch mehr Rechenkraft als aktuell verf\u00fcgbar ist es vorstellbar, aber wenig wahrscheinlich, dass k\u00fcnftige GKI Allgemeinbildung erwirbt, die der M\u00fche wert w\u00e4re.<\/p>\n

Vollends unerreichbar sind Ironie, Doppelbedeutungen, Wortspiele, Sprachbilder, Sprichw\u00f6rter, kurzum: Humor. GKI bietet daf\u00fcr falsche oder schiefe \u00dcbersetzungen an, im Bem\u00fchen um glatte und gef\u00e4llige Texte wird sie literarischen Vorlagen nicht gerecht. Vom \u00dcbersetzer erwarten Autoren und Leser, dass er sperrige Begriffe oder einen rauen Text nicht glattb\u00fcgelt, sondern angemessen \u00fcbersetzt. GKI erspart da wenig \u00dcbersetzungszeit, sie erfordert sogar mehr Zeit f\u00fcr das Lektorat als eine herk\u00f6mmliche Roh\u00fcbersetzung. Das gilt umso mehr, wo Leser den Stil der Urfassung sch\u00e4tzen. Der Stamm\u00fcbersetzer des Autors kennt die Handschrift des Originals, da kann keine GKI mithalten. Maschinelles \u00dcbersetzen eignet sich bei literarischen Texten nur f\u00fcr Trivialliteratur.<\/p>\n

Fundamentale Probleme<\/h2>\n

Hinzu kommen Probleme jenseits der Sprachen. K\u00fcnstliche Intelligenz kann den \u00dcbersetzer matt setzen. Er verl\u00e4sst sich auf die \u00dcbersetzung der Maschine, \u201efalsch gesungene\u201c Formulierungen l\u00e4sst er im Text stehen. Oder es tritt das Gegenteil ein: Der \u00dcbersetzer bezweifelt alles, was ihm die GKI vorsetzt. Er m\u00f6chte sich davon abheben, darauf vergeudet er seine Energie, und er l\u00e4sst sich vom Ausgangstext ablenken. Er wird von der GKI sogar aufs Kreuz gelegt, wenn sich diese zu keiner Entscheidung \u201edurchringen\u201c mag und beim wiederkehrenden \u00dcbersetzungsproblem an anderer Stelle ganz anders \u201eentscheidet\u201c. Es leuchtet ein, dass man da aufpassen muss: Wer beh\u00e4lt die Kontrolle? KI-\u00dcbersetzungen vermitteln die Illusion, ihr Produkt sei fertig. Diese st\u00f6rt \u00dcbersetzer dabei, den Ausgangstext zu verinnerlichen und auszulegen. \u00c4hnlich dem Automatenproblem: Je besser das \u201efertige\u201c Produkt auf den ersten Blick aussieht, desto mehr unterbindet es die Eigenleistung des \u00dcbersetzers. Seine Kreativit\u00e4t wird gebremst, ihm fehlt der Geist zur \u00dcbersetzung von Literatur.<\/p>\n

Lingua franca<\/h2>\n

Mit der Weltsprache Englisch hat Vergleichbares eingesetzt, bevor KI das Problem verschleierte. Seither entsteht zunehmend ein Einheitsbrei des Wahrnehmens, eine Monokultur des Denkens. Abweichende Denkroutinen in verschiedenen Sprachen gelten als verzichtbar, schon weil man sie gar nicht mehr zur Kenntnis nimmt. Folglich \u00e4hneln einander die L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr Probleme immer mehr. Noch dazu werden wissenschaftliche Texte oft in schlechtem Englisch publiziert. Da darf man auf das Training der KI f\u00fcr Texte dieser Art gespannt sein! Dummerweise gilt Vielsprachigkeit als Kostenfaktor, nicht als Quelle von Ertr\u00e4gen. Entlang dieser denkarmen Weltsicht wird \u00dcbersetzung mithilfe KI die Illusion noch bef\u00f6rdern, auch dieses Problem sei nun endlich gel\u00f6st: Es komme doch jeder auf der Erde zu Wort! \u2013 Ja, wie auf Twitter.
\nDazu tr\u00e4gt die sogenannte \u00dcberanpassung (overfitting) bei. KI wird beim Training f\u00fcr richtige Antworten belohnt. Ist der Algorithmus nicht richtig justiert, passt das Modell am Ende so gut zur Aufgabenstellung, dass nichts Verallgemeinerbares herauskommt. Das Gegenmittel besteht darin, dass man m\u00f6glichst divers denkt und das System mit sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hlten, vielf\u00e4ltigen und immer neuen Trainingsdaten robuster macht, oder man gibt dieselbe Aufgabe einem anderen Sprachmodell. Eine Methode, mit der auch die menschliche Intelligenz geweckt werden kann.<\/p>\n

Babylon<\/h2>\n

Das Babelgleichnis kann man auch so lesen: Die Strafe f\u00fcr ihren Hochmut besteht darin, dass die Menschheit einen gemeinsamen Sprachenbrei f\u00fcr alle entwickelt, an dem sie dann von allein eingeht, weil sie nicht merkt, was sie da anrichtet. Erfinder und Entwickler leisten Gewaltiges, den Alltag zu vereinfachen, und die durchschnittlichen Nutzer (vulgo: user) werden dadurch immer fauler, denn wenn sie etwas aufrufen k\u00f6nnen, brauchen sie es nicht mehr zu lernen, zu verarbeiten und wissen dann weniger gut, ob es situationsgem\u00e4\u00df ist. So wie heute keiner mehr ohne Hilfsmittel ein Feuer entfacht wie die Khoi in der Kalahari, so schafft es der moderne Mensch schon jetzt zu \u00fcberleben, ohne einen einzigen eigenen Gedanken anzufertigen. Wenn es so weitergeht, gewinnen die Maschinen, nicht weil sie es besser k\u00f6nnten als der Mensch, sondern weil er ihnen den Laden \u00fcberl\u00e4sst.<\/p>\n

Andererseits kann GKI zur Minimierung des Schadens auf dem Weg in die Monokultur beitragen, in Form einer Herausforderung. Wir sprachbegabten Wesen hatten schon vor der KI allen Anlass, unser Sprachgef\u00fchl zu hoher Form zu trainieren, so dass wir den Vereinfachern stets auf die Schliche kommen. Leute, die glauben, der Mond sei aus gr\u00fcnem K\u00e4se, gab es immer, heute folgen sie wortgetreu Steve Bannons Tip zur Verbreiung der Gesellschaft: Alles vollschei\u00dfen (\u201eflood the zone with shit\u201c), dann blickt keiner mehr durch. Zwangsl\u00e4ufig wird GKI diese Flut verst\u00e4rken, oder wir nehmen die Aufgabe ernst: Die Herrschaft \u00fcber rechnergest\u00fctzten Unfug behalten wir! Dann aber gibt es kein Entrinnen mehr: Sprache ohne Feingef\u00fchl gen\u00fcgt daf\u00fcr nicht. Genau genommen gen\u00fcgt solche Sprache schon lange nicht.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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