Übersetzen mit KI

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Übersetzen mit KI

Empfehlungen zum Übersetzen unter Verwendung von KI

Maschinelle Übersetzungen (MÜ) sind heutzutage bequem online verfügbar. Sie sind kostengünstig, schnell angefertigt und haben sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Dennoch sollte maschinelle Übersetzung mit Bedacht eingesetzt werden.

DeepL, GoogleTranslate, ChatGPT & Co. können oft sehr hilfreiche Tools sein, sind aber nicht für alle Texte geeignet. Vor allem: man sollte sich nicht blind auf sie verlassen. Es bedarf oft einer zusätzlichen Kontrolle und Korrektur durch Fachpersonal mit hervorragenden Sprachenkenntnissen, idealerweise durch professionelle Übersetzungsfachkräfte.

Auch der Datenschutz ist ein wichtiger Aspekt, der berücksichtigt werden muss. Gerade im Hochschulbereich kann dieser Aspekt, je nach Textart, von großer Bedeutung sein und ist bei der Nutzung von KI-Tools nicht immer gewährleistet.

Bei einer maschinellen Übersetzung wird ein Text ohne menschliches Zutun von einer Sprache in eine andere übertragen. Maschinelle Übersetzungsprogramme gibt es schon lange, aber erst mit der neuronalen maschinellen Übersetzung gelang der Durchbruch: Mithilfe selbstlernender Algorithmen, großer Datenmengen und riesiger Rechnerkapazitäten werden maschinelle Übersetzungssysteme trainiert und lernen dazu. So entstehen maschinelle Übersetzungen, die teilweise erstaunlich präzise sind und deren Nutzung immer attraktiver wird. Zwei der bekanntesten maschinellen Übersetzungssysteme sind DeepL und Google Translate.

Historisch gesehen gab es verschiedene Systeme der maschinellen Übersetzung. Die neuronale maschinelle Übersetzung ist jedoch das neueste und erfolgreichste System. Es zielt darauf ab, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit neuronalen Netzwerken nachzubilden.

CAT steht für computer-assisted translation. Ein CAT-Tool übersetzt also nicht selbst, sondern unterstützt menschliche Übersetzungsfachkräfte im Übersetzungsprozess. Sie können mit mithilfe eines CAT-Tools Übersetzungen in verschiedensten Dateiformaten erstellen, bearbeiten und verwalten. Die Übersetzungen werden dabei auf Satzebene in einem Translation Memory gespeichert und bei späteren Übersetzungen gleicher oder ähnlicher Passagen wieder vorgeschlagen. Hierbei kennzeichnet das System bei ähnlichen Sätzen die Unterschiede zwischen gespeicherter Übersetzung und aktuellem Text.

Zusätzlich kann eine Termbank integriert werden, die Fachterminologie speichert und während des Übersetzungsprozesses zur Verfügung stellt. In der Termbank definierte Benennungen werden während des Übersetzungsprozesses vorgeschlagen. Neue Terme können auch während des Übersetzens hinzugefügt werden. Ferner lassen sich weitere Hilfsmittel wie (Online-)Wörterbücher oder auch maschinelle Übersetzungssysteme einbinden. Hier lässt sich einstellen, ob der Text vorübersetzt oder maschinelle Übersetzung lediglich als Hilfe angezeigt werden soll.

Zwei der beliebtesten CAT-Tools sind Trados Studio und MemoQ. Auch hier gibt es online Freeware, diese ist aber weniger verbreitet (z.B. Phrase, SmartCAT und Omega-T).

Vorteile von CAT-Tools:

  • Kein Satz muss zweimal übersetzt werden.
  • Neuronale maschinelle Übersetzung kann integriert werden.
  • Aktualisierung von Dokumenten wird vereinfacht
  • es ergibt sich insgesamt eine Zeitersparnis
  • Die integrierte Termbank sichert Terminologie-Konsistenz
  • Bereits angefertigte Übersetzungen, können durch ‚Alignment‘ Funktion ins Translation Memory aufgenommen werden.

Post-Editing bezeichnet die Nachbearbeitung maschinell erstellter Übersetzungstexte durch professionelle Human-Übersetzungsfachkräfte. Dabei müssen diese auf andere Fehlerquellen achten als beim Korrigieren traditioneller Übersetzungen. Denn auch wenn maschinelle Übersetzungen heutzutage grammatikalisch fast immer korrekt erscheinen, so sind beim zweiten Hinsehen oft Bezugsfehler zu finden. Ebenso werden häufig Stilebenen vermischt, Satzkonstruktionen aus der Ausgangssprache übernommen und Begriffe nicht konsistent übersetzt.

Vertraulichkeit und Datenschutz

Stellen Sie unbedingt sicher, dass Sie die Datenschutz-Vorgaben hinsichtlich sensibler Daten einhalten können, bevor Sie ein maschinelles Übersetzungstool verwenden.

Kostenlose Online-Versionen führender Übersetzungstools (wie DeepL oder google translate) speichern die eingegebenen Texte zu Trainingszwecken. Daher kann die Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben grundsätzlich nicht gewährleistet werden. Besonders bei unveröffentlichten Forschungsergebnissen und ähnlich vertraulichen Dokumenten sollten Sie den Gebrauch dieser Systeme unbedingt vermeiden. Die Eingabe personenbezogener Daten in diese Systeme ist grundsätzlich unzulässig.

Auch bei entsprechenden lizenzierten Versionen, wie DeepL Pro, die mehr Datenschutz versprechen, dürfen personenbezogene Daten nur dann eingegeben werden, wenn ein entsprechender Auftragsverarbeitungsvertrag vorliegt.

Der Einsatz von maschinellen Übersetzungstools kann grundsätzlich nur befürwortet werden, wenn dabei die Datenschutzrechtlichen Vorgaben eingehalten werden können. Informieren Sie sich, welche Lizenzen an Ihrer Hochschule vorhanden sind.

Grundsätzlich, gibt es zwei Gründe einen Text zu übersetzen:

  • Textrezeption: Sie sind mit einem Text konfrontiert, der in einer Sprache verfasst ist, die Sie nicht oder nur sehr begrenzt beherrschen, und möchten den Text in Ihre Muttersprache übersetzen, um ihn zu verstehen.
  • Textproduktion: Sie haben einen Text verfasst, der auch anderen zugänglich sein soll, die nicht Ihre Sprache sprechen.

Im Fall der Textrezeption, müssen Sie lediglich den Datenschutz beachten und sich stets bewusst sein, dass maschinelle Übersetzungen Fehler und Ungenauigkeiten enthalten können. Wenn Unklarheiten auftreten oder bei inhaltlich sehr wichtigen Punkten, sollten Sie den Text entweder mit einem anderen Übersetzungstool prüfen oder, wenn möglich, beim Autor nachfragen. Wenn das richtige Verständnis eines Textes rechtliche Konsequenzen haben kann, sollten Sie alles genau überprüfen und ggf. nachfragen, um rechtliche Nachteile zu vermeiden.

Im Fall der Textproduktion sollten Sie besonders vorsichtig sein, wenn Sie eine maschinelle Übersetzung verwenden. Eine gründliche Nachbearbeitung (Post-Editing) ist in den meisten Fällen unerlässlich. Die folgenden Erläuterungen beziehen sich alle auf den Fall der Textproduktion.

Ein oft unbeachteter, aber wesentlicher Punkt ist die Frage, welchen Mehrwert es Ihnen als Autor/-in sowie Ihrer Leserschaft bringt, wenn Sie eine maschinelle Übersetzung (MÜ) eines Textes zur Verfügung stellen? Schließlich könnte jede/-r selbst eine maschinelle Übersetzung mit bevorzugten Tool und „auf eigenes Risiko“ erstellen. Wenn ein Leser oder eine Leserin den Text selbst durch ein Übersetzungstool laufen lässt, sollte sich diese Person bewusst sein, dass es sich nicht zwangsläufig um eine perfekte Übersetzung handelt. Im Falle von Beschwerden oder Missverständnissen aufgrund von Übersetzungsfehlern kann auf diese Tatsache hingewiesen werden.

Wenn Sie als Autor des Textes jedoch eine maschinelle Übersetzung bereitstellen, übernehmen Sie Verantwortung für den Inhalt dieser Übersetzung. Alles, was in der Übersetzung steht, wird als „von Ihnen so mitgeteilt“ wahrgenommen.

Wollen Sie diese Verantwortung wirklich übernehmen?

Falls Sie professionelle Übersetzungsfachkraft für die relevante Sprache sind, können Sie die maschinelle Übersetzung entsprechend anpassen, post-editieren. Wenn Sie sehr gute Kenntnisse in der Zielsprache haben, und sich fachlich im Gebiet des Textes sehr gut auskennen, können Sie das vielleicht ebenfalls tun. Fehlt es Ihnen jedoch an diesen Kenntnissen, riskieren Sie Fehler und Ungenauigkeiten in Ihrer Übersetzung, die negative Auswirkungen haben können.

Aus diesem Grund empfehlen wir den Einsatz reiner maschineller Übersetzung ohne Post-Editing für die Textproduktion grundsätzlich nur in sehr wenigen, klar definierten Situationen, in denen die Qualität der Übersetzung eine untergeordnete Rolle spielt (siehe Abschnitt ‚Textspezifische Überlegungen: MÜ geeignet für diesen Text?‘).

Falls MÜ dennoch ohne Post-Editing eingesetzt werden soll, weil es nötig erscheint, englischsprachige (oder andere Fremdsprachige) Informationen zur Verfügung zu stellen, und eine Humanübersetzung nicht möglich ist, empfehlen wir unbedingt folgende Möglichkeiten:

  • Einbinden von MÜ-Plugin auf der Website. Das zeigt, dass man Übersetzungen anbieten will, macht aber deutlich, dass die Texte maschinell übersetzt sind, und dadurch, dass der Leser oder die Leserin selbst die Übersetzung auslöst, steigert es das Bewusstsein dafür, dass die Übersetzung so nicht direkt von Ihnen bzw. Ihrer Organisation kommt.
  • Kennzeichnen der Texte als Ergebnis von MÜ: Zum Beispiel „Dieser Text wurde maschinell übersetzt.“

Beide Optionen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Rezipient/innen bei Unklarheiten oder besonders wichtigen Punkten nachfragen, anstatt sich blind auf diese zu verlassen. So können Missverständnisse bereits im Vorfeld ausgeräumt werden, bevor es zu Streitigkeiten oder gar rechtlichen Auseinandersetzungen kommt. Darüber hinaus fördern sie die Bereitschaft, unglückliche Formulierungen als Fehler der Maschine zu betrachten und nicht Ihnen oder Ihrer Institution als Autor bzw. Autorin anzulasten.

Das alleinige Anbieten eines maschinell übersetzten Textes, bietet Ihrer Leserschaft, einen geringen Mehrwert im Hinblick auf den Komfort, bringt jedoch eine erhebliche Verantwortung mit sich. Falls Fehler oder unglückliche Formulierungen im Text enthalten sind, kann dies nicht nur zu Imageverlust führen, sondern auch zu Kommunikationsproblemen, da bestimmte Informationen möglicherweise nicht korrekt vermittelt werden, oder Teile der Leserschaft sich nicht ernst genommen oder wertgeschätzt fühlen. Der Einsatz Ihrer Arbeitskraft, um Übersetzungen zur Verfügung zu stellen, lohnt sich in den allermeisten Fällen nur, wenn Sie dadurch die Qualität der Übersetzung erhöhen, sprich, wenn Sie die maschinell übersetzten Texte auch post-editieren.

Nicht jeder Text eignet sich gleichermaßen für eine maschinelle Übersetzung. Je nach Fachgebiet, Zielgruppe, Verwendungszweck (detailliert in diesem Abschnitt erläutert) und Vertraulichkeitsgrad (siehe Abschnitt Vertraulichkeit und Datenschutz) müssen Sie im Einzelfall entscheiden, ob der Einsatz von MÜ zulässig und sinnvoll ist.

Falls eine Datenschutzrecht-konforme Bearbeitung möglich ist, sollten Sie vorab zusätzlich folgende Punkte prüfen:

1) Sprachkompetenz in der Zielsprache

Verfügen Sie über ausreichend Sprachkompetenz in der Zielsprache, um den Output der KI kritisch zu prüfen und mögliche Fehlübersetzungen oder Auslassungen zu erkennen und zu korrigieren?

Obwohl die Leistung neuronaler MÜ-Tools in den letzten Jahren erheblich verbessert wurde, macht die KI unter Umständen Fehler, die aufgrund sprachlich korrekter Formulierung teilweise schwer zu erkennen sind. Typische Fehler sind bspw. fehlende Verneinungen, Auslassungen oder Sinn-Fehler.

2) Konsistenz und Korrektheit von Fachbegriffen

Haben Sie genügend Zeit, Fachbegriffe genau zu überprüfen und gegebenenfalls mit der an Ihrer Hochschule festgelegten Standardterminologie abzugleichen?

KI-Tools neigen dazu denselben deutschen Fachbegriff innerhalb eines Textes mit unterschiedlichen englischen Begriffen zu übersetzen, was gerade in wissenschaftlichen, administrativen und rechtlichen Kontexten problematisch sein kann. Hier ist Konsistenz in der Terminologie entscheidend – sowohl für die Verständlichkeit als auch für die professionelle Außenwirkung. Sofern Ihre Hochschule ein eigenes Glossar pflegt (z.B. Studiengang = degree programme statt study programme), sollten Sie dieses unbedingt berücksichtigen. Pflegt Ihre Hochschule kein eigenes Glossar, oder für Begriffe, die dort nicht enthalten sind, gibt es das BaySeV-Glossar.

Grundsätzlich lässt sich das Problem der Inkonsistenz durch die Einbindung von Glossaren, zumindest teilweise beheben. Allerdings müssen bei der Integration in MÜ-Tools spezifische technische und inhaltliche Aspekte beachtet werden. Existierende Glossare, die für den menschlichen Gebrauch bestimmt sind, können nicht einfach direkt in MÜ-Systeme integriert werden. Es erfordert zusätzliche Zeit und technisches Wissen, um die nötigen Anpassungen vorzunehmen. Zudem unterliegen diese Glossare bestimmten Einschränkungen, sodass auch die Einbindung von Glossaren nicht alle Terminologieprobleme löst.

3) Bedeutung von Idiomatik und Stil

Ist es für Ihre Zwecke zweitrangig, ob der Text idiomatisch (d. h. „schön und natürlich“) klingt?

Je nach Verwendungszweck und Ihren Qualitätsansprüchen kann eine maschinelle Übersetzung oftmals ausreichen, etwa für interne Kommunikation. Wenn Sie jedoch einen stilistisch einwandfreien Text benötigen, der z.B. für ein breites Publikum veröffentlicht wird, ist eine maschinelle Übersetzung wahrscheinlich nicht ausreichend. Die KI übersetzt meist sehr wörtlich, was in machen Kontexten nicht idiomatisch klingt oder stilistisch ungenügend ist (siehe Beispiele unten).

  • Für eine schnelle Übersetzung ohne Qualitätsanspruch (z. B. Alltägliche interne Kommunikation und Informationen in E-Mails, Einladungen)
  • Wenn Sie über gute Kenntnisse der Zielsprache verfügen und gravierende Fehler korrigieren können (z.B. Newsletter, schnelllebige Webseiten, etwa für Veranstaltungsankündigungen oder Social Media-Posts)

Wichtig: Kennzeichnen Sie eine maschinelle Übersetzung immer mit folgendem Hinweis, damit Leser/-innen ihre Erwartungen entsprechend anpassen können: „Dieser Text wurde maschinell übersetzt.“

Humanübersetzung (human translation – HT) eignet sich zum Beispiel für vertrauliche Dokumente, sehr anspruchsvolle Texte oder solche, die den Leser emotional und stilistisch ansprechen sollen.

Möchten Sie einen kreativen Text, der an Ihr Zielpublikum angepasst ist und den richtigen Ton trifft? Soll der Text Corporate Language verwenden? Ist die akkurate Übersetzung besonders wichtig? In diesen und weiteren Fällen empfiehlt sich weiterhin eine Humanübersetzung.

Beispiele:

  • Texte die als Aushängeschild dienen, z. B. Flyer, Broschüren, Webseiten, Reden vor internationalem Publikum
  • Texte mit personenbezogenen Daten (frei verfügbare Online-Tools speichern alles!)
  • Verträge, juristische Texte
  • Texte in typischer Verwaltungssprache (z. B. Reisekostenabrechnung)
  • Texte mit organisationsspezifischem Vokabular
  • Texte mit immer wiederkehrenden Textbausteinen, da bei maschinell erstellten Übersetzungen Begriffe oft nicht konsistent übersetzt werden
  • Texte, die eine präzise, hochwertige Übersetzung benötigen
  • Texte mit Interpretationsspielraum, idiomatischen Wendungen und Zwischentönen

Ob sich Ihr Text für eine maschinelle Übersetzung oder eine maschinelle Übersetzung mit Post-Editing eignet, können Sie mithilfe unserer Entscheidungsmatrix herausfinden.

Maschinelle Übersetzung (MÜ) bringt Zeitersparnis und liefert oft gute Ergebnisse. Folgende Probleme sollten Sie dabei aber unbedingt im Blick haben:
  • MÜ liest sich beim ersten Überfliegen sehr gut. Dies birgt die Gefahr, einen fehlerhaften Text ohne gründliche Überprüfung zu übernehmen
  • MÜ bemerkt keine Fehler/Unstimmigkeiten im Ausgangstext
  • MÜ besitzt keine interkulturelle Kompetenz
  • MÜ berücksichtigt nicht, dass zusätzliche Informationen für eine internationale Leserschaft nötig sein könnten
  • MÜ wählt die statistisch wahrscheinlichste Übersetzungsoption; das ist häufig, aber eben nicht immer, auch die inhaltlich und für den Kontext passende Option.
  • Gleiche Begriffe werden in der MÜ oft unterschiedlich übersetzt, was verwirrend für Leserschaft ist.
  • Corporate Language (interne Stilrichtlinien und Glossare) wird in der MÜ nicht beachtet.
  • Falscher Satzbau
  • Begriffe, die die MÜ nicht kennt, werden ausgelassen oder einfach in der Ausgangssprache stehengelassen.
  • Falsches oder fehlendes Gendern
Beispiele für problematische Ergebnisse von KI-Übersetzungen

Spezielle Tools zur Verbesserung von Texten können wertvolle Unterstützung leisten, wenn Sie auf Englisch schreiben:

  • Die KI findet Fehler und verbessert den Stil / passt den Stil an spezifische Anforderungen an (z.B. formeller/weniger formell, rechtlich/Marketing-Text…).
  • Idealerweise verwenden Sie das Tool als Hilfestellung für einzelne Sätze und nicht für ganze Texte.
  • Dies ist mit allgemeinen Tools für generative KI möglich (ChatGPT, copilot, etc.) – dazu einfach entsprechende Prompts erstellen.
  • Es gibt dazu auch spezialisierte Tools für einzelne Aufgaben (Übersetzen/Editieren). Diese liefern oft bessere Ergebnisse, auch wenn es die Bearbeitung etwas aufwändiger macht.

Wir stellen hier ein paar hilfreiche Tools vor und geben unsere Einschätzung dazu (Stand  April 2025).

Grundsätzlich lässt sich zwischen verschiedenen Arten von Tools unterscheiden:

Dies sind Webplattformen oder Apps, die speziell auf Übersetzungen spezialisiert sind. Die Spezialisierung führt im Regelfall zu einer höheren Qualität, als mit allgemeinen Tools der generativen KI erzielt werden kann.

Ein weiterer Vorteil ist, dass diese Tools aufgrund der Spezialisierung normalerweise auch in CAT-Tools (Translation-Memory-Systeme wie Trados oder MemoQ) eingebunden werden können.

Beispiele:

DeepL Translate

  • erzielt nach unseren Erfahrungen derzeit die überzeugendsten Übersetzungsergebnisse und liefert eine Qualität, die für viele Zwecke ausreicht.
  • Deutsche Firma mit Servern in Deutschland
  • Kostenfreie Online-Version nicht Datenschutzkonform, aber mit Lizenz, API-Nutzung und Auftragsverarbeitungsvertrag datenschutzkonform
  • Große Sprachauswahl
  • https://www.deepl.com/en/translator

eTranslate

  • offizielles EU-Tool, datenschutzkonform
  • Registrierung nötig; bietet hohe Datensicherheit
  • Unserer Erfahrung nach sind die Ergebnisse allgemein nicht so gut wie die von DeepL
  • Aber: von der EU mit Verwaltungs- und Gesetzestexten trainiert, daher für spezielle Verwaltungssprache teilweise bessere Vorschläge.
  • Übersetzt in alle und aus allen offiziellen EU-Sprachen
  • https://commission.europa.eu/resources/etranslation_en

Google Translate

  • Biete tlaut Präsentation der LIDL-Stiftung beim Netzwerktreffen 2023 des Netzwerks Hochschulübesetze*innen an der Universität Mannheim die größte Sprachauswahl
  • https://translate.google.com/?sl=auto&tl=en&op=translate

Microsoft Translator

  • ist teilweise bereits in Microsoft-Office-Produkte integriert.

Dies sind Webplattformen oder Apps, die auf spezielle Aufgaben im Bereich der Textproduktion und Textoptimierung spezialisiert sind. Die Spezialisierung führt im Regelfall zu einer höheren Qualität, als mit allgemeinen Tools der generativen KI erzielt werden kann. Besonders die Verbindung von maschineller Übersetzung mit maschineller Textüberarbeitung kann gute Ergebnisse erzielen – reduziert aber die Zeitersparnis.

EU Tools

DeepL Write

  • https://www.deepl.com/en/write
  • macht Verbesserungsvorschläge für eingegebene Sätze oder Textabschnitte
  • verfügbar für Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch

Grammarly

  • https://www.grammarly.com/
  • macht Verbesserungsvorschläge für eingegebene Sätze oder Textabschnitte
  • es können Prompts eingegeben werden, um spezielle Anweisungen zu geben (z.B.: „Mach den Text überzeugender“).
  • Nur für englische Texte

PerfectIt

  • Tool basiert nicht auf KI
  • Word-Plug-In
  • Konsistenzprüfung (Groß-Kleinschreibung, Bindestriche, Wörter mit Rechtschreibvarianten, Zeichensetzung in Listen usw. (grundsätzlich für alle Sprachen möglich)
  • Prüft Rechtschreibung und Einhaltung von AmE/BrE Konvention (nur für englische Texte)
  • Bevorzugte Schreibweisen können eingegeben und geprüft werden
  • Überprüft auf Wunsch auf Konformität mit Chicago Manual of Style

Draftsmith

  • KI-basierte Weiterentwicklung von PerfectIt
  • Immer noch als Word-Plug-In
  • Macht Verbesserungsvorschläge für Text
  • Kann spezielle Editieraufgaben übernehmen, z.B. Sprachniveau oder Stil anpassen, auf bestimmte Wortzahl kürzen, usw.)
  • Nur für englische Texte verfügbar

Der Vorteil dieser Tools ist die Flexibilität. So kann man einen Text erst übersetzen und anschließend editieren und redigieren. Allerdings ist die Qualität oft nicht so gut wie bei spezialiserten Tools.

HAWKI

  • Von der Hochschule für Angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen entwickelte Schnittstelle zu KI-Tool
  • Nutzt API-Schnittstelle von OpenAI
  • Für Hochschulen frei verfügbar
  • Datenschutz und Datensicherheit für deutsche Hochschulen angepasst, es muss aber immer noch verantwortungsvoll genutzt werden (keine Eingabe von persönlichen Daten).

Microsoft Copilot

ChatGPT

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