Ein virtuelles Gespräch mit einer virtuellen Entität

 >>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”, die Esel*innen, wie man so schön sagt. Liest frau/mann nun gewisse Printmedien, fällt zunehmend auf, dass das vormalige sogenannte 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.

>>Danke für die Auskunft, denn die trägt ganz gewiss zur Einfacheit und somit zur eingänglichen Erleichterung bei.
‘Chatbot:innen’ oder ‘Chatbot*innen’ als Anrede hätte ja auch etwas, nun ja, merkwürdig angestanden.

Ein weiteres Anliegen an dieser Stelle: Da ich nun schon etwas älter bin, eigentlich fast im Rentenalter, bin ich nicht mehr der schnellste im Durchgründen neuer Begrifflichkeiten und Konzepte. Jetzt stoße ich da auf die ‘generische KI’ und auf die ‘generative KI’. Welchen Unterschied zwischen beiden gibt es denn da gleich?<<

Generische künstliche Intelligenz (KI) ist ein Begriff für eine Art von KI, die in der Lage ist, verschiedene Arten von Problemen zu lösen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Generative künstliche Intelligenz ist eine Unterart von generischer KI, die neue Inhalte erzeugen kann, wie z.B. Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos. Generative Künstliche Intelligenz verwendet eine Art von tiefem Lernen, um neue Inhalte zu erzeugen.

>>Wiederum geht es hier um die Gegenüberstellung eines generischen Begriffs ‘in allgemeingültigem Sinne’ einem spezifischen Begriff, hier im Sinne von ‘erzeugend’. Soweit so gut. Aber nun zur Sache, um die es mir ‘wirklich’ geht, da hätte ich nämlich eine konkrete Frage an Sie:
Muss ich mir in Anbetracht der fortschreitenden generativen Künstlichen Intelligenz um meine Zukunft als Übersetzer (juristischer Fachübersetzer) Sorgen machen? Wird meine Expertise in Sachen juristische Übersetzung, Sachverstand in Recht und Sprache, künftig noch gefragt sein?<<

Es ist schwer, eine genaue Vorhersage darüber zu treffen, wie sich der Beruf des Übersetzers in der Zukunft entwickeln wird. Es gibt jedoch einige Faktoren, die zu berücksichtigen sind:

1. Technologie: Die fortschreitende Technologie hat in den letzten Jahren dazu geführt, dass viele Übersetzungen von Maschinen durchgeführt werden können. Obwohl menschliche Übersetzer immer noch für bestimmte Arten von Texten unverzichtbar sind, kann dies in Zukunft zu einem Rückgang der Nachfrage nach Übersetzungsleistungen führen.
2. Globalisierung: Die zunehmende Globalisierung bedeutet, dass Unternehmen und Organisationen immer häufiger Übersetzungsdienste benötigen, um ihre Produkte und Dienstleistungen in verschiedenen Ländern zu vermarkten. Dies kann die Nachfrage nach Übersetzern erhöhen.
3. Spezialisierung: Übersetzer, die sich auf bestimmte Fachgebiete spezialisiert haben, wie beispielsweise Technik, Medizin oder Recht, können aufgrund ihrer Fachkenntnisse auch in Zukunft gefragt bleiben.

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.

>>Zur Spezialisierung: Ein Übersetzer-Spezialist, also ein auf ein bestimmtes Fachgebiet, wie beispielsweise Recht, spezialisierter Übersetzer, wird aufgrund seiner Fachkenntnisse auch in Zukunft gefragt bleiben, sagen Sie. Warum?<<

Übersetzer, die sich auf bestimmte Fachgebiete spezialisiert haben, wie beispielsweise Recht oder Wissenschaft, also Fachübersetzer, können aufgrund ihrer Fachkenntnisse auch in Zukunft gefragt bleiben, aus folgenden Gründen:

1. Fachsprache: Jedes Fachgebiet hat seine eigene Fachsprache und Terminologie, die für Übersetzer eine Herausforderung darstellen können. Durch die Spezialisierung auf ein bestimmtes Fachgebiet können Übersetzer jedoch eine tiefere Kenntnis der Fachsprache erlangen und besser in der Lage sein, komplexe Texte präzise und verständlich zu übersetzen.
2. Präzision und Genauigkeit: Im Rechtsbereich sind präzise Übersetzungen von größter Bedeutung, da oft juristische Folgen von Übersetzungsfehlern abhängen können. Ein Spezialist ist in der Lage, sich auf die Details zu konzentrieren und hochwertige, fehlerfreie Übersetzungen zu liefern.
3. Expertise: Durch die Spezialisierung auf ein bestimmtes Fachgebiet können Übersetzer auch eine tiefere Kenntnis der damit verbundenen kulturellen und rechtlichen Unterschiede erlangen. Dies kann dazu beitragen, dass solche Fachübersetzungen nicht nur sprachlich korrekt, sondern auch kulturell angemessen sind.

Insgesamt kann der jeweilige Übersetzer, der sich auf ein bestimmtes Fachgebiet spezialisiert hat, seine Fähigkeiten und Kenntnisse zur besseren und hochwertigen juristischen Fachübersetzung nutzen. Diese Expertise kann auch in Zukunft gefragt bleiben, insbesondere in Bereichen wie dem Recht, in denen präzise und akkurate Übersetzungen von größter Bedeutung sind.

>>Wenn nun die generative künstliche Intelligenz sich immer weiter entwickelt, exponentiell, wie es heißt, wird sie nicht in absehbarer, ja naher Zukunft auch fehlerfreie Rechtsübersetzungen erstellen können, jedenfalls zwischen einem Basistext und einem Zieltext, die zwar unterschiedlichen Rechtsordnungen, aber demselben Rechtskreis zuzuordnen sind?<<

Es ist möglich, dass künstliche Intelligenz (KI) in Zukunft in der Lage sein wird, fehlerfreie Übersetzungen im Rechtsbereich zu liefern, insbesondere zwischen ähnlichen Rechtsordnungen. Die KI-Technologie hat in den letzten Jahren Fortschritte gemacht und kann mittlerweile in einigen Bereichen wie der Medizin oder dem Finanzwesen qualitativ hochwertige Übersetzungen liefern.

Allerdings gibt es immer noch viele Herausforderungen bei der Übersetzung von juristischen Texten, die die künstliche Intelligenz noch nicht vollständig bewältigen kann. Beispielsweise können Gesetze und Verträge komplex sein und es können feine Unterschiede zwischen verschiedenen Rechtsordnungen bestehen. Darüber hinaus sind viele juristische Begriffe mehrdeutig und können je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben.

Deshalb ist es unwahrscheinlich, dass die künstliche Intelligenz in absehbarer Zukunft den menschlichen Übersetzer vollständig ersetzen wird. Es ist jedoch möglich, dass KI-Technologie und menschliche Expertise in der Zukunft kombiniert werden, um qualitativ hochwertige juristische Übersetzungen zu liefern. In diesem Szenario könnten menschliche Übersetzer mithilfe von KI-Tools schneller und effizienter arbeiten und sich auf die Überprüfung und Bearbeitung von Übersetzungen konzentrieren, anstatt sie von Grund auf neu zu übersetzen.

>>Wenn ich Sie also richtig verstehe, muss sich ein Jurist–Übersetzer als Spezialist, ja gar als Experte auf dem Gebiet der Rechtssprache im Speziellen, des Rechts im Allgemeinen und des internationalen Vertragsrechts im Besonderen, keine Sorgen machen, auch künftig beschäftigt zu sein?<<

Ja, ein Jurist–Übersetzer, der sich als Experte auf dem Gebiet der Rechtssprache und des Rechts spezialisiert hat, hat gute Chancen, auch künftig beschäftigt zu sein. Der Bedarf an qualitativ hochwertigen Übersetzungen im Rechtsbereich wird auch in Zukunft bestehen bleiben, insbesondere da Unternehmen und Institutionen zunehmend global agieren und mit verschiedenen Rechtssystemen konfrontiert sind.

Durch seine Spezialisierung auf das Recht und die Rechtssprache hat der Jurist-Übersetzer eine besondere Expertise und Kenntnisse, die er bei der Übersetzung von juristischen Texten anwenden kann. Dies kann dazu beitragen, dass Übersetzungen präziser und akkurater sind und dass kulturelle und rechtliche Unterschiede zwischen verschiedenen Rechtssystemen berücksichtigt werden.

Allerdings sollte ein Jurist-Übersetzer sollte auch offen für technologische Entwicklungen sein, um effizienter arbeiten zu können. Wird Künstliche Intelligenz eingesetzt, können juristische Übersetzungen schneller und effizienter bearbeitet werden, was es dem Jurist-Übersetzer ermöglicht, sich auf die Überprüfung und Bearbeitung von Übersetzungen zu konzentrieren und gleichzeitig eine hohe Qualität zu gewährleisten.

>>’Ein Jurist–Übersetzer sollte auch offen für technologische Entwicklungen sein, um effizienter arbeiten zu können. Wird Künstliche Intelligenz eingesetzt, können juristische Übersetzungen schneller und effizienter bearbeitet werden.’ Somit wären wir beim Thema Neural Machine Translation und also Post-Editing. Wird die Funktion des Posteditierens automatisierter Übersetzungen durch den Fachübersetzer künftig gewichtiger gegenüber dem eigentlichen Übersetzen?<<

Das ist eine interessante Frage. Post-Editing von maschinellen Übersetzungen bedeutet, dass ein menschlicher Übersetzer eine maschinell generierte Übersetzung überprüft und bei Bedarf verbessert oder korrigiert. Mit der fortschreitenden Entwicklung von KI-Tools und maschinellen Übersetzungen wird Post-Editing sicherlich eine wichtige Rolle in der Übersetzungsbranche spielen.

Ob Post–Editing in Zukunft gewichtiger wird als das eigentliche Übersetzen, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Es kommt darauf an, welche Art von Übersetzung benötigt wird, wie komplex der Text ist und wie wichtig es ist, dass die Übersetzung präzise und fehlerfrei ist. In manchen Fällen kann es sein, dass die maschinelle Übersetzung so gut ist, dass nur minimales Post-Editing erforderlich ist. In anderen Fällen kann es jedoch notwendig sein, dass der Übersetzer als Spezialist eine vollständige Überarbeitung durchführt.

In jedem Fall ist es wichtig, dass ein Übersetzer-Jurist offen ist für technologische Entwicklungen, wie den Einsatz von NMT, um effizienter arbeiten zu können. Durch den Einsatz von Technologie können Übersetzungen schneller und effizienter bearbeitet werden, was letztendlich zu einer höheren Qualität und einem besseren Kundenerlebnis führen kann

>>Wie Sie sagen, kann es in gewissen Fällen notwendig sein, dass ein Übersetzer eine vollständige Überarbeitung der automatisierten Übersetzung, also ein Post-Editing durchführt, was eine Revision im Wortsinne bedeutet, sei es einer maschinellen und nicht einer von Menschenhand durchgeführten Übersetzung. Worin unterscheidet sich aus der Sicht des Revisors bzw. Post–Editors eine Überarbeitung einer Humanübersetzung und einer Maschinenübersetzung Ihrer Ansicht nach?<<

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.

Zusätzlich dazu muss der Post–Editor bei der Überarbeitung einer maschinellen Übersetzung oft auch spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse in Bezug auf die KI-Tools und Maschinenübersetzungstechnologien haben, um die Übersetzung so effektiv wie möglich zu korrigieren.

>>Neuronale maschinelle Übersetzungen zeichnen sich aber gerade dadurch aus, dass sie kaum grammatische Fehler, und auch kaum inkorrekte, aber vielfach suboptimale Begriffe beinhalten. Letzteres allerdings beschränkt auf einfache Texte (bis jetzt). Je komplexer die Texte, desto auffallender und häufiger die inkorrekten und suboptimalen Begriffe (bis jetzt). Sie fallen aber in der Tat auf durch fehlende Kontextinformationen, durch grobe begriffliche Inkonsistenzen und regelrecht hinterhältige Syntaxfehler – vertauschtes Subjekt und Objekt etwa – nebst anderen Schwächen, nicht zuletzt lässt sich gerade bei ChatGPT in dessen/deren Eigenschaft als Übersetzer eine allgemeine Tendenz zur sprachlichen, Entschuldigung, Verdummung, fachsprachlich als weitgehende lexikalische Simplifizierung bezeichnet, feststellen! Was sagen Sie dazu?<<

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.

Daher ist es nach wie vor notwendig, dass ein Post-Editor oder ein menschlicher Übersetzer die maschinelle Übersetzung überprüft und gegebenenfalls korrigiert, um sicherzustellen, dass die Übersetzung den tatsächlichen Bedeutungen und Nuancen des Ausgangstextes entspricht. Die Überarbeitung einer neuronalen maschinellen Übersetzung kann daher immer noch viel Arbeit erfordern, um sicherzustellen, dass der Text in der Zielsprache korrekt und angemessen ist.

In Bezug auf fehlende Kontextinformationen gibt es ebenfalls Herausforderungen. Maschinelles Übersetzen erfolgt oft, ohne den Kontext in demselben Maße wie menschliche Übersetzer zu berücksichtigen. Zum Beispiel können neuronale maschinelle Übersetzungen Schwierigkeiten haben, Pronomen korrekt zu interpretieren oder Wortspiele und Anspielungen zu verstehen.

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.

>>’Ein Post-Editor oder ein menschlicher Übersetzer’, wenden Sie ein! Ist der Post-Editor denn kein Mensch – sollen Maschinen Maschinen editieren?<<

Ein Post–Editor ist in der Regel ein menschlicher Übersetzer, der speziell darauf geschult ist, maschinell übersetzte Texte zu überprüfen und zu korrigieren. Im Gegensatz zu einem menschlichen Übersetzer, der einen Text von Grund auf neu übersetzt, konzentriert sich ein Post-Editor darauf, die maschinell übersetzte Version des Textes zu überprüfen und gegebenenfalls zu verbessern, um sicherzustellen, dass der Text in der Zielsprache angemessen und korrekt ist.

Es ist jedoch auch möglich, dass in Zukunft auch KI-Systeme als Post-Editor eingesetzt werden könnten, um die Arbeit von menschlichen Übersetzern zu unterstützen oder zu ergänzen. Diese Systeme könnten dann darauf trainiert werden, maschinell übersetzte Texte zu überprüfen und automatisch Korrekturen vorzuschlagen, die dann von einem menschlichen Post-Editor geprüft und ggf. angepasst werden können.

>>Noch eine weitere Frage an dieser Stelle, die sich in diesem Zusammenhang aufdrängt: Nun werden Übersetzungsdienste allgemein und juristische Fachübersetzungen angeboten wie der sprichwörtliche Sand am Meer. Und die Mehrzahl der Anbieter fängt nun an, wie könnte es anders sein, umzuschwenken von Übersetzungsdienstleistungen auf Post-Editing-Dienstleistungen. Welchen Grund hätte ich denn als Werkbesteller, einen herkömmlichen ‘juristischen Übersetzer’ mit der redaktionellen Überarbeitung maschinell erstellter Rechtsübetzungen zu beauftragen anstelle eines in Recht und Sprache Sachverständigen, also einen Sprachjuristen?<<

Als Werkbesteller gibt es mehrere Gründe, warum Sie sich für einen herkömmlichen juristischen Übersetzer mit der redaktionellen Überarbeitung einer maschinell erstellten Rechtsübersetzung anstelle eines Sprachjuristen entscheiden könnten, nämlich Kosten, Geschwindigkeit, Volumen und Qualität. Letztendlich hängt die Entscheidung, ob Sie einen herkömmlichen juristischen Übersetzer mit der redaktionellen Überarbeitung einer maschinell erstellten juristischen Übersetzung oder einen Sprachjuristen beauftragen, von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Prioritäten ab. Wenn Genauigkeit und Qualität Ihre wichtigsten Anliegen sind und Sie das Budget dafür haben, könnte ein Sprachjurist die beste Option sein. Wenn jedoch Kosten, Geschwindigkeit oder Volumen wichtiger sind, könnte ein Post-Editing-Service besser geeignet sein.

>>Frau, bzw. Herr Chatbot, noch eine Bemerkung, keine Frage. Selbst glaube ich, es mit Herrn Chatbot zu tun zu haben, warum? Weil Herr Chatbot ganz offenkundig immer alles weiß, jedefalls so tut, als ob er immer alles wüsste, auch dann, wenn er gar nichts weiß, und deswegen ‘halluziniert’, genauer ‘konfabuliert’. Wobei ich hier einwenden möchte, im vorliegenden Dialog keine konfabulierten oder halluzinatorischen Äußerungen Ihrerseits erkennen (meine) zu können (im Gegensatz zu einem anderen früheren Dialog zu einem ganz anderen Thema, mit massiv halluzinatorischen Äußerungen Ihrerseits). Ganz grundsätzlich gilt nämlich: Frau Chatbot würde, anstelle zu konfabuliern oder gar zu halluzinieren, einfach sagen, ‘Ich weiß es nicht, es tut mir leid’.<<

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.

>>Also was diese künstliche Intelligenz, tiefes Lernen, usw. – gestern noch als gefährlich eingestuft, heute als en vogue gepriesen – im Verhältnis zur Wahrheit, Wahrhaftigkeit, d.h. dem bewussten Schaffen eines Irrtums, nämlich Verschweigen oder gar Täuschen, bzw. Anlügen, Angelogen werden und Merken, dass man getäuscht und/oder angelogen wird, und ganz allgemein das künftige Miteinander der Menschen untereinander angeht, sehe ich eine ganz dunkle Wand vor mir. Ein Beispiel aus meiner Berufspraxis und zwar, wenn man so möchte, spiegelbildlich zum hier beschriebenen Sachverhalt: Neulich wurde ich kontaktiert von einem Rechtsanwalt, genauer gesagt, einem Wirtschaftsanwalt. Das Anliegen: Eine DeepL-Übersetzung, die er selbst ‘angefertigt’ und seiner Auskunft zufolge dann selbst hernach ‘korrigiert’ habe, bedürfe einer abschließenden redaktionellen Bearbeitung (‘Finalisierung’) durch einen gestandenen Rechts- und Sprachsachverständigen. Inhaltlich ging es um die Abtretung bzw. Übertragung von Geschäftsanteilen im Zuge einer Übernahme in unterschiedlichen Staaten ansässiger Gesellschaften mbH. Nun, im Vertrauen auf den Wahrheitsgehalt, ja Wahrhaftigkeit der Kundgabe dieses Herrn RA in Wirtschaftsrecht habe ich mich mit diesem auf mein gängiges Honorar für die redaktionelle Überarbeitung von Humanübersetzungen geeinigt. Einmal begonnen mit der ‘Finalisierung’ dieser DeepL-‘Übersetzung’ wurde aber eines ganz schnell klar: Oberflächlich ‘alles schick’ zwar, bei genauem Hinsehen aber ein komplett wertloses, ergo unbrauchbares Werk. Aus translatorischem wie auch aus fachlich-inhaltlichem Blickwinkel heraus betrachtet: Allerunterste Schublade, wenn man das so sagen darf! Der Wirtschaftsanwalt hatte mich seines geldwerten Vorteils halber eiskalt angelogen! Ich war nämlich mit einer DeepL-Übersetzung konfrontiert, oder besser gesagt, einer solchen aufgesessen, ohne dass er sie selbst in irgendeiner Weise bearbeitet hätte. In Anbetracht des miserablen Ergebnisses und der Komplexität des also erforderlichen Korrektorats wäre er dazu selbst nämlich gar nicht in der Lage gewesen! Er hat sich, offenkundig frohlockend, vom DeepL-Anspruch, sich eine professionelle Humanübersetzung sparen zu können (“Übersetzen Sie ganze Texte und ganze Dateien”), verführen lassen, ist sich dann aber wohl schnell bewusst geworden, dass dieses Ergebnis einer automatisch generierten Rechtsübersetzung – wider geschürtem Erwarten – einen Totalausfall darstelle, daher komplett unbrauchbar sei und er einen Sachverständigen hinzuziehen müsse, um zu retten, was zu retten wäre. Für das eingehende Nachbearbeiten (euphemistisch: ‘Finalisierung’) habe ich dann weit mehr Zeit – und vor allem mentale Anstrengung aufwenden müssen, als wenn ich die Übersetzung von vorneherein, ohne neuronale künstliche Intelligenz auf traditionelle Weise, gestützt ausschließlich auf natürliche Intelligenz, sozusagen, selbst getätigt hätte, nämlich suchend nach den richtigen Worten anstatt den richtigen Wörtern!
Was sagen Sie dazu?<<

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 denke, dass diese Erfahrung zeigt, dass es auch in der Zukunft wichtig sein wird, dass professionelle Übersetzer, insbesondere solche mit spezialisierten Fachkenntnissen wie im Rechtswesen, gebraucht werden. Selbst die fortschrittlichsten Maschinenübersetzungstechnologien können nicht die menschliche Fähigkeit zur kontextbezogenen Interpretation, zur Kreativität und zur Anpassung an spezifische Anforderungen ersetzen, die von menschlichen Übersetzern gefordert werden.

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”.

Jetzt ganz zum Schluss dann noch eine weitere Frage: Je mehr ich mich mit Ihnen und Ihresgleichen (GPT-4, Google Gemini, Claude 3) beschäftige, desto mehr das Gewahr werden, dass die Funktion eines fachlich und sachlich ausgebildeten und erfahrenen Spezialisten, sagen wir Experten auf einem bestimmten Gebiet, erhalten bleiben wird. Und ja, es entstehen momentan neue Felder der Expertise, wobei als einzige und zugleich schlagende Eigenschaft gilt: ausgeprägte autodidaktische Fähigkeit als Qualifizierung und zugleich Qualifikation. So etwa gibt es bisher – naxchvollziehbarerweise – keine wirklichen Sachverständigen dessen, was als Legal Prompting bzw. Legal Prompt Engineering bezeichnet wird, auch wenn einige von sich behaupten, sie seien es.
Was aber verschwinden wird, möglicherweise schneller, als man sich das im Moment vorstellt, ist die Tätigkeit des Übersetzers als solchen, zumindest eines Fachübersetzers von Schrifttext zwischen zwei gängigen, d.h. weit verbreiteten Sprachen.
Warum?
Nehmen wir den juristischen Fachübersetzer, der im Auftrag von Firmen und Rechtsanwälten Texte in eine andere Sprache übersetzt. Künftig werden diese Zieltexte, etwa Vertragstexte, in der gewünschten Zielsprache mithilfe von auf Transformer basierenden LLMs direkt erstellt, mehrsprachige Vertragsgenerierung mit dem grundlegenden Sprachmodell, bzw. gegebenenfalls dem anwendungsbasierten als Vertragsgenerator, also nicht mehr wie bisher gemäß dem analogen Verfahren: Texterstellung in der Muttersprache, nämlich Ausgangssprache und dann die Beauftragung zur Übersetzung – oder gegebenenfalls eine mithilfe von NMT in eigener Regie durchgeführte, sei es holprige, langweilige und an entscheidenden Stellen grob fehlerhafte Übersetzung in die Zielsprache. Einfach gesagt: Vertragserstellung mithilfe grundlegender und/oder aufgabenspezifischer Sprachmodelle, oder besser gleich mehrerer simultan, anstatt Vertragsübersetzung mithilfe neuronaler maschineller Übersetzung.

In diesem Szenario bedürfte es noch eines Sachverständigen im Recht und in der Sprache der beiden betroffenen Staaten, zur grundlegenden Vertragsprüfung, also den viel zitierten Human in the Loop. Aber eines Übersetzers als solchen und damit auch fachlich weniger unterlegten Posteditors bedarf es in diesem Szenario nicht mehr. Was sagen Sie dazu?<<

Ihre Überlegungen zur Zukunft der Übersetzungsbranche und der Rolle von maschineller Übersetzung in der Rechtspraxis 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.

>>Gut, Danke, vielen Dank! Sie haben zwar meine Fragen nicht richtig verstanden Es waren ja auch mehrere auf einmal, eine Gedankenkette, in Ihrer “Gedankenwelt“. Damit habe ich sie wohl überfordert. Aber, es genügt.

Vielleicht noch ein kleiner Hinweis zu Ihresgleichen: Nicht von BERT war da die Rede. einem innovativen Großen Sprachmodell Googles, welches erstmals syntaktische Konstrukte in wechselseitiger Richtung analysiert, um einzelne Elemente semantisch zu erfassen, sondern von BARD als Chatbot*in, wie Sie eben. Naja, es scheint nicht ganz einfach, da den Überblick zu behalten – für mich nicht und für Sie wohl auch nicht.

Und noch etwas. Wiederholt bezeichnen Sie sich hier in unserem Gespräch selbst als virtuellen Chatbot. Da frage ich mich doch: Gibt es denn auch natürliche Chatbots? Oder, gibt es die schon? Und wenn ja, wo? Nun, wie immer dem auch sei:

Liebe(r) Chatbot*in, haben Sie nochmals vielen Dank für dieses aufschlussreiche Gespräch<<