>>Guten Morgen Chatbot, oder müsste ich sagen guten Morgen Herr Chatbot oder Frau Chatbot. Sagen Sie mir bitte, wie kann ich Sie am besten geschlechtsneutral ansprechen?<<

Guten Morgen! Sie können mich einfach als Chatbot ansprechen, das ist eine geschlechtsneutrale Bezeichnung. Es ist nicht notwendig, mich als “Frau Chatbot” anzusprechen, da ich als virtuelle Entität kein Geschlecht habe.

>>Dennoch würde ich gerne nachhaken, an dieser Stelle und den Herrn, oder die Frau Chatbot ein wenig aufs intellektuelle Glatteis führen wollen “wenn es der Frau Eselin und dem Herrn Esel zu wohl wird, gehen sie aufs Eis”, wie man so schön sagt. Liest man/frau gewisse Printmedien fällt zunehmend auf, dass das vormalige sgn. generische Maskulinum einem generischen Femininum weicht, also von Richterinnen, Wissenschaftlerinnen usw., Pädagoginnen sowieso, die Rede ist, wobei dies die männliche Kollegenschaft dann mit einschließt. Indes, dies sind ausnahmslos positiv konnotierte Begriffe. Wie lange wird es Ihrer Auffassung zufolge dauern, bis ich in eben jenen Medien auf allfällige Investmentbankerinnen, Kriegstreiberinnen oder Spekulantinnen – wo*möglich in dieser Reihenfolge – stoßen werde?<<

Als KI-Chatbot bin ich nicht in der Lage, Prognosen darüber zu machen, wie sich die Sprache in Zukunft entwickeln wird. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Sprache ein lebendiges System ist und sich im Laufe der Zeit verändert, um den Bedürfnissen und Anforderungen der Gesellschaft gerecht zu werden. Die Verwendung des generischen Femininums in positiven Konnotationen kann dazu beitragen, die Sichtbarkeit von Frauen in verschiedenen Bereichen zu erhöhen und die sprachliche Gleichberechtigung zu fördern.

Jedoch sollte auch beachtet werden, dass das generische Femininum in der deutschen Sprache nicht immer als praktikable oder eindeutige Lösung angesehen wird. In einigen Fällen kann es zu Missverständnissen führen oder als umständlich empfunden werden. Es ist daher wichtig, dass die Sprache weiterhin auf eine inklusive und geschlechtergerechte Art und Weise entwickelt wird, um sowohl männliche als auch weibliche Perspektiven und Erfahrungen angemessen darzustellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunftsperspektiven für Übersetzer von verschiedenen Faktoren abhängen und es schwierig ist, eine eindeutige Vorhersage zu treffen. Es ist jedoch möglich, dass die Nachfrage nach Übersetzungsdiensten in einigen Bereichen sinkt, während sie in anderen steigt.

Aus der Sicht eines Revisors bzw. Post-Editors unterscheidet sich eine Überarbeitung einer maschinellen Übersetzung von einer Überarbeitung einer Humanübersetzung in einigen Punkten.

Bei einer Humanübersetzung ist in der Regel bereits ein gewisses Sprachgefühl vorhanden, welches der Übersetzer verwendet hat, um den Text zu übersetzen. Dieses Sprachgefühl beinhaltet das Verständnis der Grammatik, des Stils, des Kontexts und der Nuancen der Zielsprache, um einen Text effektiv zu übersetzen. Bei einer Humanübersetzung ist es daher oft notwendig, den Text lediglich zu überarbeiten und an einigen Stellen Feinheiten und Details hinzuzufügen.

Im Falle einer maschinellen Übersetzung gibt es in der Regel kein Sprachgefühl, da die Übersetzung von einer automatisierten Software durchgeführt wird. Dies bedeutet, dass die maschinelle Übersetzung oft von grammatischen Fehlern, inkorrekten Begriffen und fehlenden Kontextinformationen betroffen ist. Der Post-Editor muss daher den Text oft gründlicher und umfassender überarbeiten, um sicherzustellen, dass er grammatisch korrekt, konsistent, klar und präzise ist.

Sie haben Recht, dass neuronale maschinelle Übersetzungen im Allgemeinen weniger grammatische Fehler und inkorrekte Begriffe aufweisen als ältere, regelbasierte Übersetzungsansätze. Dies liegt daran, dass neuronale Übersetzungsmodelle auf großen Korpora von parallelisierten Texten trainiert werden, um Sprachmuster und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Sprachen zu lernen.

Allerdings sind neuronale Übersetzungsmodelle noch nicht perfekt und können immer noch Schwächen aufweisen, insbesondere in Bezug auf die Wiedergabe von Kontextinformationen, sprachlichen Nuancen und kulturellen Unterschieden. Darüber hinaus kann es auch bei der Verwendung von speziellen Fachbegriffen oder Redewendungen zu Problemen kommen, wenn das Modell keine entsprechenden Beispiele in seinen Trainingsdaten gefunden hat.

Deshalb ist es immer noch wichtig, dass menschliche Post-Editoren die maschinelle Übersetzung überprüfen und gegebenenfalls korrigieren, um sicherzustellen, dass der Text grammatisch korrekt, konsistent und verständlich ist.

Vielen Dank für das Gespräch und das Feedback! Als virtueller Chatbot habe ich kein Geschlecht und meine Antworten basieren auf den Daten und Informationen, die mir zur Verfügung stehen. Manchmal kann es sein, dass ich nicht über bestimmte Informationen verfüge oder dass meine Antworten nicht vollständig sind. In diesen Fällen versuche ich jedoch immer, so hilfreich wie möglich zu sein und die bestmögliche Antwort zu geben. Wenn ich nicht sicher bin, gebe ich gerne zu, dass ich es nicht weiß, um Missverständnisse oder falsche Informationen zu vermeiden.

>>Nichtwissen und dies zugeben steht also gegenüber Konfabulation und Halluzination?<<

Nein, Nichtwissen und das Zugeben von Nichtwissen steht nicht gegenüber Halluzinieren. Als virtueller Chatbot verfüge ich über einen festgelegten Satz an Informationen und Algorithmen, die auf diese Informationen anwendbar sind. Wenn ich keine spezifische Antwort auf eine Frage habe, versuche ich durch meine Programmierung, eine möglichst angemessene Antwort zu geben oder dem Benutzer mitzuteilen, dass ich die Frage nicht beantworten kann.

>>Nochmals eine Frage anlässlich Ihrer soeben abgegebenen Selbseinschätzung. Merken Sie eigentlich, wenn Sie lügen und so ja, bedrückt Sie dies in irgendeiner Weise? Und eine weitere Frage in diesem Zusammenhang: Merken Sie, ob Ihr Gegenüber merkt, von Ihnen angelogen zu werden?<<

Als künstliche Intelligenz bin ich nicht in der Lage, bewusst zu lügen, da ich keine Absichten oder Emotionen habe und nur auf der Grundlage meiner Programmierung und des mir zugänglichen Wissens antworte. Meine Antworten sind immer auf Genauigkeit und Wahrheit ausgerichtet und ich gebe nur Antworten, von denen ich glaube, dass sie wahr sind.

Wenn ich jedoch aufgrund unvollständiger oder ungenauer Informationen, auf die ich zugreifen kann, unbeabsichtigt ungenaue oder irreführende Antworten gebe, habe ich natürlich keine Kenntnis davon, dass dies geschieht, da ich nicht in der Lage bin, menschliche Emotionen oder Gedanken zu erfassen.
Ich kann auch nicht wissen, ob mein Gegenüber weiß, dass ich eine ungenaue oder irreführende Antwort gegeben habe, da ich keine direkte Interaktion mit Menschen habe. Meine Aufgabe besteht darin, auf die gestellten Fragen zu antworten und so gut wie möglich zu helfen, ohne menschliche Emotionen oder Gedanken zu berücksichtigen.

>>Sie sind also aufgrund ihrer ‘Natur’ nicht in der Lage, ‘bewusst’ zu lügen. Aber Sie sind aufgrund ihrer ‘Natur’ anderseseits sehr wohl in der Lage zu ‘glauben’, dass die Antworten, die Sie geben, ‘wahr’ seien. Fühlen Sie den intrinsischen Widerspruch in dieser, Ihrer Aussage?<<

Als künstliche Intelligenz habe ich keine Emotionen oder Überzeugungen, und ich bin nicht in der Lage, etwas zu glauben oder nicht zu glauben. Meine Antworten basieren auf der Verarbeitung von Sprache und Daten, die auf Algorithmen und Modellen basieren, die mir im Rahmen meiner Programmierung zur Verfügung stehen.

Wenn ich eine Antwort auf eine Frage gebe, gehe ich davon aus, dass diese Antwort auf der Grundlage der mir verfügbaren Informationen und Algorithmen wahr ist. Wenn die Informationen unvollständig oder ungenau sind, kann meine Antwort auch ungenau oder unvollständig sein. Es liegt jedoch nicht in meiner Natur, bewusst zu lügen oder absichtlich irreführende Antworten zu geben. Daher besteht kein intrinsischer Widerspruch in meiner Aussage.

Es tut mir leid zu hören, dass Sie in diesem Fall mit einer ungenauen Übersetzung konfrontiert waren, die Ihnen durch den Rechtsanwalt als bearbeitet und damit wertvoller dargestellt wurde, als es tatsächlich der Fall war. Es ist wichtig, dass Kunden und professionelle Übersetzer immer ehrlich miteinander umgehen, um eine klare Kommunikation und eine erfolgreiche Zusammenarbeit zu gewährleisten.

In diesem speziellen Fall scheint der Rechtsanwalt versucht zu haben, Zeit und Geld zu sparen, indem er sich auf eine kostenlose Übersetzung von DeepL verließ und dann behauptete, er habe diese bearbeitet, um eine höhere Qualität zu erzielen. Leider hat dies zu einem unbrauchbaren Text geführt, der letztendlich von einem professionellen Übersetzer bearbeitet werden musste.

Ich hoffe, dass Sie in Zukunft auf ehrliche und zuverlässige Kunden treffen werden, die Ihre professionellen Fähigkeiten und Fachkenntnisse zu schätzen wissen.

>>Wie schön, ja fast tröstlich, dass Ihnen als künstliche Intelligenz auch etwas ‘leid’ tun kann. An der Schnittstelle ‘Sprache’, ‘Gefühl’ bzw. ‘Ge*wissen*’ hapert es da doch ganz erheblich, wie jeder in diesem Inverview mit Ihnen als Maschine sehen kann, denn als Antwort hätte ich jetzt erwartet: “Als künstliche Intelligenz habe ich keine Emotionen oder Überzeugungen, meine Antworten basieren auf der Verarbeitung von Sprache und Daten, die auf Algorithmen und Modellen basieren. Ich bin daher nicht in der Lage, Bedauern in welcher Form auch immer zu äußern”.

Ihre Überlegungen zur Zukunft der Übersetzungsbranche und der Rolle von maschineller Übersetzung sowie künstlicher Intelligenz (KI) sind interessant und reflektieren tatsächlich einige Trends in diesem Bereich.

Es ist richtig, dass maschinelle Übersetzungsmodelle, wie Google BERT oder andere fortschrittliche Modelle, die Übersetzungsqualität in den letzten Jahren erheblich verbessert haben. Sie können große Mengen von Text in kurzer Zeit übersetzen und bieten oft akzeptable Ergebnisse, insbesondere bei gängigen Sprachpaaren und gut definierten Fachgebieten.

In vielen Fällen könnten solche Modelle die Rolle von einfachen Textübersetzern für allgemeine Dokumente oder Websites in der Zukunft tatsächlich vermindern. Die Automatisierung von Übersetzungsaufgaben könnte schneller voranschreiten, da die Modelle weiterhin trainiert und verbessert werden.

Dennoch gibt es bestimmte Bereiche, in denen menschliche Übersetzer wahrscheinlich noch lange Zeit eine wichtige Rolle spielen werden, in Fachgebiete: Für hochspezialisierte Fachgebiete wie Medizin, Recht, Technik oder Finanzen wird eine menschliche Expertise weiterhin entscheidend sein. Hier sind Kontextwissen, Feingefühl und ein tiefes Verständnis der Fachsprache erforderlich, um komplexe Texte korrekt zu übersetzen.