Die wichtigsten Lokalisierungstrends für 2024
Welche Entwicklungen werden das kommende Jahr in der Lokalisierungsbranche prägen? Bei der Suche nach Antworten stießen wir auf übermächtige Maschinen, den Traum von makellosen Echtzeitübersetzungen und die Einzigartigkeit der menschlichen Sprache. Viel Spaß bei der Lektüre unserer Lokalisierungstrends!
Lokalisierungstrend 1: Die Evolution von LLMs
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Sie leiden unter Halluzinationen. Sie leben in der Vergangenheit. Und dennoch gehört ihnen die Zukunft: Large Language Models (LLMs) sind auch 2024 das beherrschende Thema in der Lokalisierungsbranche.
Atempause nach einem turbulenten Jahr
Der Hype war grenzenlos, als ChatGPT Ende 2022 das Internet im Sturm eroberte. Die konventionelle Google-Suche schien ausgedient zu haben. Ganze Berufsstände wurden voreilig zu Grabe getragen – von Content Writern über SEO-Spezialisten bis hin zur Übersetzerzunft.
Heute, ein Jahr später, ergibt sich ein klareres Bild der Stärken und Limitationen von LLMs. Bing Chat mit integriertem ChatGPT konnte Google bei den Suchmaschinen nicht einmal ansatzweise als Marktführer ablösen. Und menschliche Expertise bleibt für Übersetzungen und schreibende Berufe weiterhin unverzichtbar.
Während 2023 mit neuen Einsatzszenarien für LLMs experimentiert wurde, steht 2024 im Zeichen der Ausschöpfung des Potenzials der Technologie. Im Vordergrund steht dabei, LLMs zur Steigerung der Produktivität über Schnittstellen an andere Software anzubinden (z. B. via „Custom GPTs“). Auch die Übersetzungsbranche darf sich dabei auf spannende Innovationen freuen.
LLMs in Übersetzungssoftware
LLM-Features finden verstärkt in Translation-Management-Systemen (TMS) Eingang und werden natürlich in den Übersetzungsworkflow eingebettet. Zwei Beispiele:
- Das populäre TMS memoQ bezieht bei der Generierung von KI-Übersetzungen auch Texte aus Translation Memorys ein. Verantwortlich dafür ist eine Technologie namens Adaptive Generative Translation (AGT), die auf Microsoft Azure OpenAI basiert. Das Ergebnis sind Übersetzungen, die den textuellen Kontext stärker berücksichtigen – und damit potenziell weniger fehlerlastig sind.
- Im Cloud-Tool Lokalise lassen sich „Briefings“ für Übersetzungen erstellen, etwa unter Angabe der gewünschten Tonalität, Textsorte und Zielgruppe. Zudem besteht die Option, die Qualität von Übersetzungen via ChatGPT automatisch zu prüfen und Fehler anhand des DQF-MQM-Frameworks zu kategorisieren.
Ein neues Zeitalter für Übersetzungsagenturen
Fertige Übersetzungen auf Abruf – diese verlockende Vorstellung scheint für Unternehmen immer näher zu rücken – nicht zuletzt dank Translation-Management-Systemen wie Phrase oder Lokalise, die auf hochmodernen KI-Algorithmen basieren.
Werden Übersetzungsagenturen damit obsolet? Keineswegs! Ihre Rolle wird sich aber grundlegend verändern: Statt als bloßer Produzent von Übersetzungen werden sie zukünftig verstärkt als Partner für die langfristige Übersetzungsplanung auftreten:
- Sie beraten Unternehmen bei der Implementierung der besten Übersetzungstechnologie
- Sie managen souverän komplexe Lokalisierungsprojekte in dutzenden Sprachen
- Sie bieten den unschätzbaren Vorteil langjähriger muttersprachlicher Übersetzerteams
- Sie fungieren als Kontrollinstanz vor der Veröffentlichung besonders wichtiger Übersetzungen – denn kaum ein multinationales Unternehmen bringt diese Sprach- und Kulturexpertise für alle Auslandsmärkte mit
Lokalisierungstrend 2: Die Neuerfindung des Übersetzerberufs
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Längst totgesagt – aber weiter unverzichtbar
1954 war das Jahr, in dem erstmals das Ende des Übersetzerberufs prophezeit wurde.
Damals führten die Georgetown University und IBM ein Experiment durch, bei dem mehr als 60 Sätze mittels Lochkartentechnik vom Russischen ins Englische übersetzt wurden. Euphorisiert vom vermeintlichen Erfolg stellten beteiligte Wissenschaftler die Prognose auf, das Problem der maschinellen Übersetzung sei innerhalb von drei bis fünf Jahren „lösbar“ – und Übersetzer damit bald überflüssig.
Doch Totgesagte leben bekanntlich länger: Aller technologischer Umwälzungen zum Trotz beweist der Berufsstand bis heute eine erstaunliche Resilienz.
Keine Frage: Die Ankunft von LLMs hatte für Übersetzer vorrangig negative Folgen: Ein immer größerer Teil der Übersetzungsjobs besteht zukünftig in der Nachbearbeitung maschinell generierter Übersetzungen (Post-Editing); der gefühlte Wert von Übersetzungen als Dienstleistung nimmt ab, da Übersetzungen überall frei und kostenlos verfügbar scheinen. Zugleich schließen viele Fremdspracheninstitute und Übersetzungsabteilungen an Universitäten aufgrund der mangelnden Zukunftsperspektive ihre Tore. Auch angesichts der wirtschaftlichen Rezession und des gestiegenen Preisdrucks verlassen zahlreiche Kolleginnen und Kollegen am Scheitelpunkt dieser Krise die Branche.
Übersetzer als wichtige Beziehungsmittler
Doch es gibt auch Licht am Ende des Tunnels: So manches Unternehmen ist von der Qualität maschineller Übersetzung ernüchtert und entdeckt den Wert menschlicher Texter neu. Die Expertise von Übersetzern ist wichtiger denn je – denn an Textverständnis, kultureller Feinfühligkeit und sprachlicher Kreativität wird es LLMs noch auf absehbare Zeit mangeln. Vielleicht werden menschliche Übersetzer angesichts dieser technologischen Limitationen auch endlich als das wahrgenommen werden, was sie sind: kein wandelndes Wörterbuch, sondern erfahrene Beziehungsmittler, die mit ihrer Kommunikationskompetenz und Empathie wertvolle Berührungspunkte zwischen Kulturen schaffen.
Übersetzer, die in Zukunft nicht nur primär als Post-Editoren arbeiten wollen, müssen 2024 ihr Profil den neuen Marktgegebenheiten anpassen. Wie das aussehen könnte? Wir haben ein paar Ideen:
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Auf den Spuren MacGyvers:
Problemlösungskompetenz sollte für Übersetzer zunehmend im Vordergrund stehen – denn dort versagen Maschinen regelmäßig. Ein kniffliges Wortspiel in eine andere Sprache übertragen? Einen Text sensibel an die Zielkultur anpassen? Eine terminologische Strategie für zukünftige Übersetzungen entwickeln? Hier können Menschen noch echten Mehrwert liefern.
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Mut zum Besonderen:
Ein bekannter Ausspruch lautet: Those who translate like machines will get replaced by machines. Wer als Übersetzer Masse statt Klasse abliefert, wird künftig zu kämpfen haben – denn genau das ist der Trumpf maschineller Übersetzung. Deshalb muss das Ziel zukunftsgewandter Übersetzer lauten, Texte mit eigener Identität zu produzieren, die genau auf den vom Kunden gewünschten Stil zugeschnitten sind und sprachlich glänzen. Gerade im Marketing, der PR oder im Journalismus ist die Nachfrage an solchen Texten hoch. Denn nur mit KI lokalisierte Texte sorgen weiterhin zuverlässig für Verwirrung oder Irritationen (wie auch Kanye West vor kurzem erfahren durfte). Menschen bieten einen Ausweg aus diesem „Uncanny Valley“ der Übersetzung.
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Kampf um Wahrheit:
Der Hype um LLMs treibt skurille Blüten: So will der albanische Präsident mit ChatGPT einen riesigen Korpus an EU-Gesetzen ins Albanische übersetzen lassen und damit Millionen an Übersetzungs- und Rechtskosten einsparen – dabei rät ChatGPT höchstpersönlich auf Nachfrage davon ab, Rechtsdokumente mit dem Tool zu übersetzen! Fakt ist: Übersetzungen werden fälschlicherweise immer stärker als kostenlos verfügbares Allgemeingut wahrgenommen. Diesem Zerrbild sollte entschieden entgegentreten werden – und zwar nicht mit vagen Meinungen, sondern belegbaren Fakten und konkreten Beispielen. Übersetzer sollten darauf vorbereitet sein, Kunden die Funktionsweise von LLMs zu erläutern, anhand von konkreten Beispielen die Risiken ungeprüfter KI-Übersetzungen auzuzeigen und die geschäftlichen Vorteile menschlicher Übersetzungen nachzuweisen – vielleicht ja sogar in Form einer ansprechenden Marketingbroschüre?
„Human in the Lead“ statt „Human in the Loop“:
Menschliche Übersetzer können gerade dort ihren Wert unter Beweis stellen, wo sie Kunden beraten und über längere Zeit begleiten. Sie
- helfen Kunden, die vorhandene Firmenkommunikation zu verbessern
- weisen auf Fehler und Problematiken in Ausgangstexten hin
- leisten Unterstützung bei der Umsetzung gendersensibler Sprache
- entwickeln sprachenspezifische Styleguides mit oder
- tragen zum Aufbau mehrsprachiger Terminologieglossare bei.
Stilles Herumbasteln an Texten reicht künftig nicht mehr aus. Übersetzer müssen lautstärker auftreten und die Zusammenarbeit mit Kunden proaktiv ausweiten, indem sie Verbesserungsprozesse selbst anstoßen (Human in the Lead) und strategisch statt nur textbezogen denken. Ein solcher Partner ist wesentlich schwieriger zu ersetzen als jemand, der lediglich übersetzte Texte abliefert.
Lektüretipp:
Welche Wechselwirkungen bestehen zwischen KI und Sprache? Das Projekt Kollektive Intelligenz hat eine umfassende Studie über die Auswirkungen maschineller Übersetzung auf die Arbeit von Übersetzenden vorgelegt. Die spannenden und kurzweiligen Erfahrungsberichte der Übersetzerinnen und Übersetzer, die vorrangig dem Literaturbetrieb entstammen, finden Sie hier.
Lokalisierungstrend 3: KI-Stimmen als Sprachtalente
Bildquelle: Hunter Harritt auf Unsplash
Eine Vision von Milengo lautet, Sprachbarrieren zu überwinden und Informationen weltweit noch besser zugänglich zu machen. Was maschinelle Übersetzung für schriftliche Texte bereits erreicht hat, rückt 2024 auch für Audioinhalte in greifbare Nähe – und zwar in Form von KI-Stimmen, die polyglott von einer Sprache zur anderen wechseln.
Dank KI: Der Lieblings-Podcast in der eigenen Muttersprache
Hohe Wellen schlug in diesem Zusammenhang die Ankündigung von Spotifys „Voice Translation“. Das Tool, welches mit OpenAIs Spracherkennungssystem Whisper entwickelt wurde, nutzt ein Speech-to-Text-Modell samt Sprachsynthese, um englische Stimmen ins Spanische, Französische und Deutsche zu übersetzen. Dabei wird auch die Stimmpersönlichkeit des Sprechers verblüffend gut imitiert.
Als Pilotprojekt dienten diverse englischsprachige Podcasts, unter anderem von Dax Shepard, Monica Padman, Lex Fridman, Bill Simmons und Steven Bartlett. Neugierige können im neu geschaffenen Voice Translations Hub von Spotify in die verschiedenen Sprachfassungen dieser Podcasts reinhören und sich ihr eigenes Urteil bilden.
Das Ergebnis kann sich in jedem Fall durchaus hören lassen. Das Stärke der Technologie liegt dabei voraussichtlich bei sachlich vorgetragenen Podcasts mit informativem Charakter. Weniger geeignet sein sollten Personality- und Chat-basierte Formate, Podcasts mit einer starken Marke und solche, die sensible Themen wie etwa psychische Erkrankungen behandeln.
KI-Stimmen für Ihr Unternehmen
Das Potenzial derartiger KI-Stimmen ist riesig und natürlich auch für Unternehmen interessant – man denke nur an Schulungsvideos, die nun problemlos in mehreren Sprachen zur Verfügung gestellt werden könnten. Allerdings könnte der Teufel hier wie so oft im Detail liegen. Weniger verbreitete Akzente, Dialekte und Stimmlagen werden von der KI unter Umständen schlechter erkannt. Auch das generelle Verständnis menschlicher Sprache durch KI ist noch ausbaufähig und kann zu Problemen führen.
Lobt beispielsweise in einem Fußball-Podcast ein Experte die „wide players“ eines bestimmten Vereins, also die Außenverteidiger, aber versteht die KI „white players“, ist im Handumdrehen eine rassistische Aussage entstanden. Auch Nuancen der mündlichen Kommunikation wie die oft stark mit Bedeutung aufgeladene Betonung (die Aussage „Klar doch!“ kann sarkastisch oder ernst gemeint sein) sind für Fehlinterpretationen anfällig.
Eine menschliche (und in manchen Fällen sicherlich aufwändige) Qualitätskontrolle wird unerlässlich sein, um den Ruf und die Integrität von Podcastern und anderen Organisationen zu schützen.
Ob mit LLMs generierte Texte, „Voice Translations“ oder menschliche Übersetzungsprofis: Unternehmen sind bei Übersetzungen zukünftig in der luxuriösen Lage, frei zu entscheiden, welcher Ansatz zum Einsatz kommen soll. Diese Abwägung zwischen Authentizität, Qualität, frei zugänglichen Informationen und Kosteneffizienz muss je nach Einzelfall getroffen werden und sollte in die Hände von Lokalisierungsprofis gelegt werden.