Empfehlungen zum Übersetzen mit KI
Vorbemerkung: Übersetzungen des Sprachendienstes für die ZUV
Der Sprachendienst der FAU ist verantwortlich für die Übersetzung der Webseite fau.eu sowie für die Übersetzung von Studien- und Verwaltungsdokumenten ins Englische. Wir übersetzen maschinengestützt mit professioneller Übersetzungssoftware und speisen alle unsere Übersetzungen seit 2012 in eine interne Datenbank ein. Auf diese Weise arbeiten wir sehr produktiv und werden gleichzeitig dem hohen Qualitätsanspruch der FAU gerecht. Fachbegriffe und FAU-Standardterminologie werden automatisiert konsistent übersetzt.
Der Sprachendienst übersetzt kostenfrei für die ZUV; auch Texte für Fakultätsverwaltungen und Einrichtungen können u.U. kostenfrei übersetzt werden. Kontaktieren Sie uns gerne.
Welche KI empfiehlt der Sprachendienst der FAU für englische Übersetzungen?
DeepL arbeitet mit neuronalen Netzen (neural machine translation, NMT) und ist spezialisiert auf Übersetzungen. Dieses Tool erzielt nach unseren Erfahrungen derzeit die überzeugendsten Übersetzungsergebnisse und liefert eine Qualität, die für viele Zwecke ausreicht. Dennoch gibt es Risiken und problematische Aspekte, denen sich Nutzer*innen bewusst sein müssen, weshalb Sie stets die Übersetzungsergebnisse sorgfältig überprüfen sollten (Postediting).
Bitte beachten Sie, dass der Sprachendienst keine Überprüfung Ihrer maschinell übersetzten Texte übernimmt.
Kommt eine Übersetzung mit KI in Frage? Bitte überprüfen Sie:
Vertraulichkeit und Datenschutz: Können Sie Datenschutz-Vorgaben hinsichtlich sensibler Daten einhalten?
Die kostenlose Version von DeepL speichert die von Ihnen eingegebenen Texte und verwendet diese als Trainingsdaten. Gerade bei unveröffentlichten Forschungsergebnissen und vertraulichen Dokumenten sollte dies bedacht werden. Die Eingabe von personenbezogenen Daten ist generell unzulässig. Auch bei DeepL Pro ist die Eingabe von personenbezogenen Daten nur dann zulässig, wenn ein entsprechender Auftragsverarbeitungsvertrag vorliegt.[1]
Verfügen Sie über ausreichend Sprachkompetenz, um den Output der KI kritisch zu überprüfen und Fehlübersetzungen oder Auslassungen (siehe Beispiele unten) aufzugreifen?
Die Leistung neuronaler maschineller Übersetzungstools hat sich in den letzten Jahren enorm verbessert. Dennoch 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.
Haben Sie die Zeit, die Fachbegriffe genau zu überprüfen und ggf. mit FAU-Standardterminologie anzupassen (siehe Beispiel unten?
KI-Tools übersetzen denselben deutschen Fachbegriff innerhalb eines Textes oftmals mit unterschiedlichen englischen Begriffen. Gerade in wissenschaftlichen Texten ist terminologische Konsistenz sehr wichtig – sowohl für die Verständlichkeit als auch für eine professionelle Außenwirkung. Aus diesem Grund sollte auch FAU-Standardterminologie konsistent verwendet werden (z.B. Studiengang: degree program statt study program). Hier finden Sie das Glossar Lookup des Sprachendienstes zu FAU-weit abgestimmter Terminologie.
Ist es für Ihre Zwecke zweitrangig, ob Ihr Text idiomatisch ist, d.h. „schön und natürlich“ klingt?
Je nach Verwendungszweck und je nach Ihren Erwartungen an Qualität und Stil kann eine maschinelle Übersetzung oftmals ausreichend sein, wie z.B. 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 sehr wörtlich, was in machen Kontexten nicht idiomatisch klingt oder stilistisch ungenügend ist (siehe Beispiele siehe unten).
Tipps fürs Schreiben auf Englisch
Tools wie bspw. DeepL Write oder auch Chat GPT können wertvolle Unterstützung leisten, wenn Sie auf Englisch schreiben:
- Die KI findet Fehler und verbessert den Stil / passt den Stil an Ihre im Prompt geäußerten Anforderungen an.
- Idealerweise verwenden Sie das Tool als Hilfestellung für einzelne Sätze und nicht für ganze Texte.
Falls Sie Fragen haben oder interessiert an einer DeepL-Schulung sind, kontaktieren Sie uns gerne unter sz-sprachendienst@fau.de.
Beispiele für problematische Ergebnisse von KI-Übersetzungen
(DeepL, Stand: 15.5.2024)
| Original | KI-Übersetzung | Anmerkung |
| Die naturwissenschaftliche Fakultät besetzt eine Professur für XY im Beamtenverhältnis auf Zeit für die Dauer von 6 Jahren. | The Faculty of Natural Sciences is filling a professorship for XY as a temporary civil servant for a period of 6 years |
Terminologiefehler (aufgrund von fehlendem Glossar): an der FAU lautet der korrekte Name Faculty of Sciences Kontextfehler civil servant: Die Verbeamtung ist ggf. unzutreffend für internationale Bewerber*innen |
| Eignungsfeststellungsverfahren | Aptitude assessment procedure | Terminologiefehler: Qualification assessment process |
| Das Tenure-Komitee unterbreitet anschließend dem Präsidenten einen begründeten Entscheidungsvorschlag. | The Tenure Committee then submits a reasoned decision proposal to the President | Zu wörtlich übersetzt: reasoned decision proposal ist nicht idiomatisch. Besser: The final decision is made by the President based on a detailed proposal put forward by the tenure committee o.Ä. |
| Die Aufnahme einer großen Zahl von Geflüchteten zeigt, dass die gesellschaftliche Einbindung und soziale Teilhabe von Neuankommenden eine kontinuierliche Aufgabe für die Gesellschaft sind. | The admission of a large number of refugees shows that the social integration and social participation of new arrivals is an ongoing task for society. | Nominalstil. Idiomatischer und stilistisch besser wäre eine verbale Konstruktion. Zudem Tempusfehler: Im Englischen sollte hier Present Perfect verwendet werden, obwohl im Deutschen Präsens steht: Accepting large numbers of refugees has shown that helping new arrivals integrate into and participate in society is an ongoing task for society. |
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Aus Helferkreisen entstehen häufig Patenschaftsmodelle, zum Teil auch Bekanntschaften und Freundschaften. |
Sponsorship models often develop from volunteer circles, and in some cases also acquaintances and friendships. | Fehlübersetzung: In diesem Kontext ist die wörtliche Übersetzung von „Patenschaftsmodell“ falsch und unverständlich. Volunteer circle ist nicht idiomatisch. Hier ist eine sinngemäße Umschreibung notwendig, z.B.: What starts out as a group of helpers often leads to a closer and more caring relationship, with those involved sometimes becoming good acquaintances or even friends. |
| Änderungen sind im Rahmen des Einstellungsprozesses nicht mehr möglich. | Changes are no longer possible as part of the recruitment process | Unklar. Besser verbal: Changes are no longer possible once the recruitment process has started. |
| Liebe:r Studierende:r | Dear:r students:r | Umgang mit Genderzeichen ist generell schwierig. Genderstern funktioniert meist |
| Seitz&Braun | Seitz&Brown | Vorsicht bei Eigennamen! |
| Ich bin flexibel |
I am flexible |
Kontextfehler: Terminplaner-Auswahlliste My schedule is flexible |