Eine Kri­tik der maschi­nel­len Übersetzung

Maschinelle Übersetzungstechnologie hat sich enorm weiterentwickelt, doch ihre Auswirkungen werfen weiterhin kritische Fragen auf. Kann sie jemals die nuancierten Fähigkeiten menschlicher Übersetzer:innen vollständig ersetzen? Von

Ettore Mjölsnes’ "Der stumme Text: Eine Kritik der maschinellen Übersetzung" stellt essentielle Fragen. Bild: Midjourney

Bei dem fol­gen­den Text han­delt es sich um das ers­te Kapi­tel von Etto­re Mjöls­nes’ Der stum­me Text: Eine Kri­tik der maschi­nel­len Über­set­zung. Den Aus­zug ver­öf­fent­li­chen wir mit freund­li­cher Geneh­mi­gung des Verlags.

In sei­nem Film Ter­mi­na­tor 2 aus dem Jahr 1991 beschreibt James Came­ron eine dys­to­pi­sche Welt, in der eine Soft­ware namens Sky­net sich ver­selb­stän­digt und die Ver­nich­tung der Mensch­heit plant. Unter der Füh­rung eines jun­gen Man­nes, John Con­nor, bil­den die Men­schen eine Wider­stands­or­ga­ni­sa­ti­on, die gegen das Heer der Maschi­nen kämpft. Sky­net ent­sen­det einen Andro­iden in die Ver­gan­gen­heit, mit dem Auf­trag, den damals erst elf­jäh­ri­gen John zu töten und damit den Wider­stand schon im Vor­aus im Keim zu ersti­cken. Die­ser Andro­ide hat dank Ein­satz neu­es­ter Mate­ria­li­en und Tech­no­lo­gien erstaun­li­che Fähig­kei­ten und stellt das dar, was in den Klap­pen­tex­ten die­ser Art Spiel­fil­me ger­ne »eine per­fek­te Tötungs­ma­schi­ne« genannt wird: einen unauf­halt­sa­men Treib­jä­ger, dem der Gejag­te nur durch eine List oder eine Lau­ne des Schick­sals ent­kom­men kann. John Con­nor wen­det eine List an, als er von Sky­nets Plan erfährt: er schickt sel­ber einen – zwar etwas leis­tungs­schwä­che­ren, doch nach unse­ren Mass­stä­ben immer noch beein­dru­cken­den – Andro­iden in die Ver­gan­gen­heit, den Ter­mi­na­tor in der bekann­ten Gestalt von Arnold Schwarzenegger. 

John Con­nor hat ihn dazu pro­gram­miert, die jün­ge­re Aus­ga­be sei­ner selbst vor dem bösen Andro­iden zu schüt­zen. Der jun­ge John fasst Ver­trau­en zum Ter­mi­na­tor, und zusam­men mit Johns Mut­ter Sarah Con­nor, einer para­mi­li­tä­risch aus­ge­bil­de­ten Frau, die ver­geb­lich die Mensch­heit vor dem bevor­ste­hen­den Krieg mit den Maschi­nen zu war­nen ver­sucht, bege­ben sie sich auf die Flucht. Unter­wegs machen sie Halt in einem gehei­men Camp in der mexi­ka­ni­schen Wüs­te, in dem sie sich mit Waf­fen aus­rüs­ten wol­len. Dies ist die Ruhe vor dem Sturm, der Vor­abend vor dem gros­sen Fina­le, letz­te Vor­be­rei­tun­gen wer­den getrof­fen, der Ter­mi­na­tor repa­riert den Wagen, mit dem die drei wei­ter­fah­ren wol­len, Sarah Con­nor berei­tet ihre Aus­rüs­tung vor. Die Mut­ter beob­ach­tet, wie ihr Sohn sich mit dem Ter­mi­na­tor unter­hält, mit ihm spielt und her­um­al­bert, und stellt ver­bit­tert fest, dass der Ter­mi­na­tor einen viel bes­se­ren Vater abgibt als Johns leib­li­cher Vater: ein Vater, der nie zu müde ist, um mit dem Jun­gen zu spie­len, sei­ne Fra­gen zu beant­wor­ten und sei­ne Wün­sche zu erfül­len, der nie die Geduld ver­liert oder betrun­ken nach Hau­se kommt, und der nie Frau und Kind ver­las­sen wür­de. Durch die fil­mi­sche Poe­sie die­ser Sequenz berührt, gibt der Zuschau­er ihr unwill­kür­lich recht. Die Maschi­ne ist die wie­der­her­ge­stell­te Vater­fi­gur, ein in jeder Hin­sicht voll­kom­me­ner Hoff­nungs­trä­ger, denn nicht nur ist er dem Kind und sei­nen Wün­schen zuge­wandt, son­dern er ist sogar dar­auf pro­gram­miert, sie zu erfül­len. Ein Deus ex machi­na, den ver­ständ­li­cher­wei­se ein ganz eige­ner Glanz um- gibt. Der Ter­mi­na­tor ist der per­fek­te Vater – the per­fect father.

Ein ähn­li­cher Glanz, oder zumin­dest Schim­mer, umgibt seit eini­ger Zeit die maschi­nel­le Über­set­zung. Noch vor weni­gen Jah­ren lie­fer­ten Über­set­zungs­ma­schi­nen haupt­säch­lich den Beweis ihrer eige­nen offen­sicht­li­chen Unbrauch­bar­keit. Man könn­te eine lan­ge Lis­te der Pat­zer auf­füh­ren, die die Maschi­nen damals pro­du­zier­ten, hät­te man sie fest­ge­hal­ten, und fast bedau­ert man, dass die alten Ver­sio­nen nicht mehr ver­füg­bar sind, durch die ein eng­li­scher Satz wie Time flies like an arrow auf Deutsch zu Die Zei­tflie­gen mögen einen Pfeil wer­den konn­te, eines der weni­gen Bei­spie­le, die in Erin­ne­rung geblie­ben sind, wobei es mög­li­cher­wei­se von einem Über­set­zer erfun­den wur­de, denn es ist fast schon zu geist­reich, um das Zufalls­er­geb­nis eines Rech­ners zu sein. In die­sem Punkt hilft uns das unend­li­che Gedächt­nis des Net­zes lei­der nicht wei­ter: alle Bei­spie­le sind ver­schwun­den, als emp­fän­de das Inter­net, obwohl es nur eine Anhäu­fung von Daten ist, die mit der Pedan­te­rie des Auto­ma­ten gesam­melt wer­den, dann doch so etwas wie Scham über die eige­nen, ver­gan­ge­nen Fehler.

Die heu­ti­gen Pat­zer (es gibt sie noch) sind oft fast nicht mehr zu erken­nen – was sie ver­häng­nis­vol­ler macht –, dafür sind sie auch nicht mehr wit­zig. Die Über­set­zungs­ma­schi­nen der neu­es­ten Gene­ra­ti­on lie­fern Anein­an­der­rei­hun­gen von Wör­tern, die so pro­per aus­se­hen wie Hecken vor einem Regie­rungs­ge­bäu­de. Nicht nur über­setzt die heu­ti­ge Maschi­ne in kur­zer Zeit unzäh­li­ge Sei­ten aus irgend­ei­ner Spra­che in eine ande­re, zu jeder Tages- oder Nacht­zeit, ohne zu ermü­den, ohne Lohn­er­hö­hun­gen oder die Kom­pen­sa­ti­on der Über­stun­den und der Sonn­tags­ar­beit zu ver­lan­gen, ohne mit den Auf­trag­ge­bern über Abga­be­ter­mi­ne zu strei­ten, ohne die Autoren mit Ver­ständ­nis­fra­gen zu ihren Tex­ten zu beläs­ti­gen, son­dern man kann das Gan­ze am Ende in vie­len Fäl­len sogar verstehen.

Die bes­se­re syn­tak­ti­sche und seman­ti­sche Kohä­renz der Tex­te der Über­set­zungs­ma­schi­nen der neu­es­ten Gene­ra­ti­on, wie DeepL, ist in ers­ter Linie auf den Ein­satz soge­nann­ter künst­li­cher neu­ro­na­ler Netz­wer­ke zurück­zu­füh­ren. Die Fort­schrit­te schei­nen unbe­streit­bar, man ver­spürt eine freu­di­ge Erwar­tung. Die maschi­nel­le Über­set­zung lässt, abge­se­hen von den kom­mer­zi­el­len Zie­len, die ihre Erfin­der damit ver­fol­gen, die Hoff­nung auf­kei­men, wenn nicht die Über­set­zung an sich, so doch wenigs­tens die gan­ze Mühe des Über­set­zens zu besei­ti­gen. Die Begeis­te­rung ist ver­ständ­lich und erklärt wahr­schein­lich nicht nur den Erfolg bei den Usern, den die­se Tech­no­lo­gie in kür­zes­ter Zeit für sich ver­bu­chen konn­te, son­dern auch, dass der bevor­ste­hen­de end­gül­ti­ge Durch­bruch der Tech­no­lo­gie, trotz der zum Teil offen­kun­di­gen Macken, die sie noch kenn­zeich­nen, gross­mehr­heit­lich als eine unbe­strit­te­ne Tat­sa­che ange­se­hen wird. Es ist nur eine Fra­ge der Zeit.

In die­ser eupho­ri­schen Digi­ta­li­sie­rungs­auf­bruchs­stim­mung erklin­gen durch­aus auch kri­ti­sche Stim­men. Stam­men sie von den Über­set­zern, so wirft man ihnen aber ger­ne vor, es gehe ihnen bloss dar­um, den eige­nen Arbeits­platz zu erhal­ten. Aus Angst, dass die Maschi­nen die Über­set­zer über­flüs­sig machen könn­ten, ver­tei­di­ge die Über­set­zer­zunft ihre Pri­vi­le­gi­en. Sie sei der maschi­nel­len Über­set­zung aus den glei­chen Grün­den abge­neigt wie die Kut­scher, die das Auf­tau­chen der ers­ten Autos mit Ver­bren­nungs­mo­tor kri­tisch beäug­ten. Ganz im Sin­ne eines Zeit­geis­tes, der sich das »lebens­lan­ge Ler­nen« auf die Fah­nen geschrie­ben hat, heisst es dann, so, wie die Kut­scher auf den Beruf des Chauf­feurs umsat­teln muss­ten, müss­ten eben heu­te die Über­set­zer auf den Beruf des Post-Edi­tors umsat­teln. Über­haupt erhofft man sich vom Post-Edi­tor Gros­ses – mehr dazu spä­ter noch. Gibt es aber aus­ser der Sor­ge um den eige­nen Arbeits­platz kei­ne Grün­de, die­ser Ent­wick­lung mit Zurück­hal­tung zu begegnen?

Fan­gen wir mit dem Nahe­lie­gen­den an. Die Lis­te der Feh­ler in den maschi­nell über­setz­ten Tex­ten ist immer noch sehr lang. In den von der Maschi­ne her­ge­stell­ten Wort­fol­gen fin­den sich syn­tak­ti­sche und seman­ti­sche Unge­reimt­hei­ten; ein­zel­ne Pas­sa­gen klin­gen zwar gut, sagen aber bei genaue­rer Betrach­tung das Gegen­teil von dem aus, was der Aus­gangs­text sag­te, oder gar nichts; die Maschi­ne hat die Syn­ony­mie oft nicht im Griff, Glei­ches wird unter­schied­lich benannt, umge­kehrt dann wird Unter­schied­li­ches gleich benannt.

Ein Teil der Debat­te dreht sich denn auch um die­se Feh­ler, um die Fra­ge, ob die Maschi­ne »rich­tig« über­setzt hat oder wie gut sie mit kom­ple­xen syn­tak­ti­schen Struk­tu­ren zurecht­kommt (zum Bei­spiel mit gram­ma­ti­ka­li­schen Inver­sio­nen). Als ent­schei­dend wird ange­se­hen, ob sich ein­deu­ti­ge Hin­wei­se auf den maschi­nel­len Ursprung des Tex­tes ent­de­cken las­sen, und davon wird die Ant­wort auf die Fra­ge abhän­gig gemacht, ob ein Mensch »bes­ser« oder »schlech­ter« über­setzt hät­te als die Maschi­ne. Man wähnt sich unver­mit­telt mit­ten in einem Turing­test, eine nach dem eng­li­schen Mathe­ma­ti­ker Alan Turing benann­te, hypo­the­ti­sche Situa­ti­on, in der man ent­schei­den muss, ob ein Mensch oder eine Maschi­ne der Urhe­ber einer bestimm­ten sprach­li­chen Äus­se­rung ist, von der man nur weiss, dass sie von einem Men­schen oder einer Maschi­ne stam­men könn­te, wobei es das Ziel ist, eine Maschi­ne zu ent­wi­ckeln, die nicht als sol­che erkannt wird, das heisst den Test soge­nannt besteht.

Abge­se­hen davon, dass die maschi­nel­le Über­set­zung den Turing­test fak­tisch noch nicht besteht, schei­tert die­se Her­an­ge­hens­wei­se an zwei Hür­den. Zum einen dar­an, dass wir, um den Ursprung einer sprach­li­chen Äus­se­rung beur­tei­len zu kön­nen, uns zunächst dar­auf eini­gen müss­ten, wel­che Annah­men wir der Beur­tei­lung zu Grun­de legen. Ohne ein sol­ches Kri­te­ri­um redu­ziert sich der Turing­test auf eine belie­bi­ge Wahr­neh­mung von unre­flek­tier­ten Zusam­men­hän­gen, sodass wir nie wis­sen kön­nen, ob der wah­re Urhe­ber der Äus­se­rung aus völ­lig fal­schen Grün­den uner­kannt geblie­ben oder erkannt gewor­den ist. »So gut kann kei­ne Maschi­ne schrei­ben, das muss ein Mensch gewe­sen sein!«, wür­de man aus­ru­fen und sich dabei täu­schen, bloss weil man meint, die Infor­ma­tik sei auf dem Stand des Com­mo­do­re 64 ste­cken­ge­blie­ben. Oder umge­kehrt, »so schlecht kann kein Mensch über­set­zen, das muss eine Maschi­ne gewe­sen sein«, bloss weil man noch nie erlebt hat, wie vie­le Feh­ler einem schlech­ten Über­set­zer unter­lau­fen kön­nen. Doch wie könn­ten wir uns jemals auf ein sol­ches ein­heit­li­ches Beur­tei­lungs­kri­te­ri­um einigen?

Sie schei­tert aber auch aus einem zwei­ten Grund. Wür­de man die Pro­gram­mie­rer beauf­tra­gen, die neu­ro­na­len Netz­wer­ke und die ange­wand­ten Algo­rith­men wei­ter­zu­ent­wi­ckeln, sowie die Soft­ware mit einer noch grös­se­ren Anzahl Kor­po­ra zu füt­tern, wären sie (vor­aus­ge­setzt, sie bekä­men die dazu nöti­gen finan­zi­el­len Mit­tel) zwei­fels­oh­ne in der Lage, die Leis­tun­gen der maschi­nel­len Über­set­zung zu ver­bes­sern, bis eines Tages viel­leicht kein ein­zi­ger syn­tak­ti­scher, seman­ti­scher oder sti­lis­ti­scher Feh­ler das Gesamt­bild trü­ben wür­de. Hät­ten wir aber dann tat­säch­lich den per­fek­ten Über­set­zer erschaf­fen – the per­fect trans­la­tor?

Um die­se »Per­fek­ti­on« zu beur­tei­len, müs­sen wir zuerst wis­sen, was der Über­set­zer eigent­lich leis­tet, und auf wel­chem Weg die­se Leis­tung zustan­de kommt. Selbst wenn wir anneh­men (was nicht ein­mal die Erfin­der der maschi­nel­len Über­set­zung als plau­si­bel betrach­ten), dass auf der Ebe­ne der Text­ober­flä­che kein Unter­schied zwi­schen der Über­set­zung eines Men­schen und der einer Maschi­ne sicht­bar ist, ent­springt die Tätig­keit des Über­set­zens, wie wir auf­zei­gen wol­len, einer urmensch­li­chen Quel­le, und kraft die­ses Ursprungs erzielt sie poli­ti­sche, kul­tu­rel­le, wis­sen­schaft­li­che und mensch­li­che Wir­kun­gen, die weit über die Ebe­ne des Tex­tes hin­aus­rei­chen. Die Über­set­zungs­ma­schi­nen hin­ge­gen schal­ten die­sen Aspekt der Über­set­zung aus, ja, die­se Aus­schal­tung ist sogar die Vor­aus­set­zung für ihren ver­meint­li­chen Erfolg.

Es geht also nicht dar­um, bloss das End­pro­dukt die­ser Tech­no­lo­gie zu beur­tei­len, son­dern die Tech­no­lo­gie als sol­che, mit­samt dem Spra­chen- und Men­schen­bild, das ihr zu Grun­de liegt, sowie ihre Aus­wir­kun­gen auf allen Ebe­nen. Tech­no­lo­gi­sche Ent­wick­lun­gen sind kei­ne Natur­er­eig­nis­se, die sich unab­hän­gig vom mensch­li­chen Wil­len über unse­re Häup­ter nie­der­schla­gen. Sie sind immer das Resul­tat einer Ent­schei­dung des Erfin­ders. Doch eines ist das Erfin­den, etwas ande­res das Urteil, das man über die Erfin­dung fällt. Und nicht immer ist der Erfin­der der am bes­ten geeig­ne­te, um das Urteil zu fäl­len. Sokra­tes erzählt, der ägyp­ti­sche König Tha­mus habe wie folgt Theuth geant­wor­tet, dem Erfin­der der Buch­sta­ben, als die­ser ihm die Vor­zü­ge der Schrift lobte:

»O kunst­reichs­ter Theuth, einer weiss, was zu den Küns­ten gehört, ans Licht zu gebä­ren; ein ande­rer zu beur­tei­len, wie­viel Scha­den und Vor­teil sie denen brin­gen, die sie gebrau­chen wer­den. So hast auch du jetzt als Vater der Buch­sta­ben aus Lie­be das Gegen­teil des­sen gesagt, was sie bewirken«.

Es ist offen­sicht­lich, dass die Väter der maschi­nel­len Über­set­zung kein Inter­es­se dar­an haben, dass in die­sem Bereich die wesent­li­chen Fra­gen gestellt wer­den. Ob die Über­set­zungs­ma­schi­nen heu­te schon brauch­ba­re Über­set­zun­gen lie­fern oder nicht oder ob sie in Zukunft sol­che lie­fern wer­den oder nicht, ist unwe­sent­lich. Die wesent­li­che Fra­ge ist, wel­che Fol­gen eine brei­te Anwen­dung sol­cher Soft­wares für unse­re Gesell­schaft hat, für das Aus­drucks­po­ten­ti­al der Spra­chen und für unse­re Erkennt­nis­fä­hig­keit, ja letzt­lich für unser Mensch­sein. Doch um dar­über zu einem Urteil zu gelan­gen, ist es nötig, die Prä­mis­sen des Über­set­zens ins rich­ti­ge Licht zu rücken.


Etto­re Mjöls­nes

Der stum­me Text: Eine Kri­tik der maschi­nel­len Übersetzung



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