{"id":15738,"date":"2024-03-07T07:56:00","date_gmt":"2024-03-07T06:56:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/languagematters\/?p=15738"},"modified":"2024-03-05T17:40:43","modified_gmt":"2024-03-05T16:40:43","slug":"maschinelle-uebersetzung-schule","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/languagematters\/2024\/03\/07\/maschinelle-uebersetzung-schule\/","title":{"rendered":"Maschinelle \u00dcbersetzung in der Schule \u2013 IUED@school zeigt, wie\u2019s geht"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist in aller Munde und verbreitet sich rasend schnell. Auch f\u00fcr Lehrer:innen wird es immer schwieriger, echt von k\u00fcnstlich zu unterscheiden und in der Schule einen konstruktiven Umgang mit KI zu finden. Im Rahmen des Projekts IUED@school besuchen Expert:innen des IUED Institut f\u00fcr \u00dcbersetzen und Dolmetschen der ZHAW Mittelschulen und zeigen Sch\u00fcler:innen und Lehrpersonen, worauf sie beim Einsatz von KI und maschineller \u00dcbersetzung achten m\u00fcssen. Moira Savoca, Studentin des Bachelor Mehrsprachige Kommunikation und Mitglied der Studi-Redaktion, hat Mattia Turra zu einem Workshop am Gymnasium Friedberg in Gossau begleitet. Spoileralarm: KI kann heute bereits Texte \u00abuf Schwyzerd\u00fc\u00fctsch\u00bb \u00fcbersetzen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Autorin:  Moira Savoca, Studentin Bachelor Mehrsprachige Kommunikation<\/a> und Mitglied der Studi-Redaktion*<\/p>\n\n\n\n

Die Zugfahrt von Winterthur nach Gossau f\u00fchrt uns vorbei an der idyllischer Thurgauer und Sankt Galler Landschaft, die sich gek\u00fcsst von der strahlenden Morgensonne von ihrer allerbesten Seite zeigt. Unweit vom Bahnhof Gossau befindet sich ein kleines, aber feines Gymnasium: das Gymnasium Friedberg.  <\/p>\n\n\n\n

Auf dem Schulplatz wird Mattia Turra, Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Mensch-Maschine-Kommunikation, von Andrea Bogensperger herzlich begr\u00fcsst. Sie ist eine un\u00fcbersehbar aufgestellte Person mit wallenden, grossz\u00fcgigen haselnussbraunen Merida-Locken und einem breiten, sympathischen L\u00e4cheln. Sie ist die Prorektorin des Gymnasiums und Franz\u00f6sisch-Lehrerin. In dieser Funktion wird sie tagt\u00e4glich mit KI-generierten Texten und \u00dcbersetzungen konfrontiert. Entsprechend ist es ihr ein Anliegen, bei den Sch\u00fcler:innen einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI zu f\u00f6rdern. Frau Bogensberger f\u00fchrt uns durch das Hauptgeb\u00e4ude zum Schulzimmer, um es f\u00fcr die Pr\u00e4sentation vorzubereiten und um die technischen Voraussetzungen zu testen. PC angeschlossen, Internetzugang bereit, die Pr\u00e4si l\u00e4uft, ein kurzes Abstimmungsgespr\u00e4ch. Danach geniessen wir vor dem (An)Sturm gemeinsam noch einen Kaffee.<\/p>\n\n\n\n

KI und maschinelle \u00dcbersetzung am Gymnasium Friedberg<\/h2>\n\n\n\n

P\u00fcnktlich um 9.00 Uhr kommen die Sch\u00fcler:innen ins Schulzimmer. Andrea Bogensperger stellt uns auf Franz\u00f6sisch vor. Die Sch\u00fcler:innen haben Jahrgang 2006 oder 2007. Sie sind also 15 bis 16 Jahre alt und geh\u00f6ren zur Generation Z: Die Generation, die quasi mit dem Smartphone in der Hand geboren ist und zu den Digital Natives geh\u00f6rt.<\/p>\n\n\n\n

Mattia steht vorn in gewohnt engagierter Manier. Er begr\u00fcsst die Klasse mit seinem unverwechselbaren italienischen Charme und gibt einen \u00dcberblick zum Thema. Er ist solche Pr\u00e4sentationen und den Umgang mit jungen Erwachsenen gewohnt. Die Sch\u00fcler:innen werden mit Fragen und Mitmachaufgaben zur Interaktion aufgefordert. Dabei teilt sich das Publikum auf in die Tuschelfraktion, das Schweigen des Friedbergs und mutig aktive Teilnehmer:innen. Als die Lehrerin jedoch andeutet, dass sich sicherlich alle schon KI f\u00fcr Schulaufgaben zu Nutze gemacht haben, herrscht pl\u00f6tzlich Totenstille. In meinem Kopf kann ich die Grillen zirpen h\u00f6ren und ich kann nicht anders, als mit den ertappten Sch\u00fcler:innen mitzuf\u00fchlen.<\/p>\n\n\n\n

Ich stelle mir vor, wie ich als Jugendliche in diesem Klassenzimmer gesessen w\u00e4re und Mattia zugeh\u00f6rt h\u00e4tte. Bestimmt h\u00e4tte ich als Gen Z-Gymi-Sch\u00fclerin auch auf KI zur\u00fcckgegriffen. Es geh\u00f6rt zur menschlichen Natur, Neues auszuprobieren, der Versuchung nachzugeben und sich das Leben zu vereinfachen, denke ich. Genau deswegen ist es wichtig, einen bewussten Umgang mit der KI zu entwickeln und ihn nicht kategorisch zu verbieten, denn das w\u00e4re utopisch und kontraproduktiv.<\/p>\n\n\n\n

Was KI-basierte neuronale maschinelle \u00dcbersetzung (NMT) heute schon kann<\/h2>\n\n\n\n

Mattia beginnt seine Pr\u00e4sentation mit einem eindr\u00fccklichen Beispiel eines KI-generierten Videos des Unternehmens HeyGen<\/a>, das KI-Tools f\u00fcr die Videosynchronisierung anbietet. Darin spricht ein junger Mann in mehreren Sprachen, aber nur scheinbar.  Er wurde n\u00e4mlich nur in einer Sprache aufgenommen. Alles andere macht das Tool. Die KI produziert die verbale \u00dcbersetzung in mehrere Sprachen und synchronisiert grafisch die dazugeh\u00f6rigen Lippenbewegungen. So kann ein Video mit sprechenden Personen in acht verschiedenen Sprachen wiedergegeben werden. Die Sch\u00fcler:innen h\u00f6ren Mattia fasziniert zu.<\/p>\n\n\n\n

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Ein Upload \u2013 und schon spricht die Person im Video eine andere Sprache. \u00a9ZEIT ONLINE<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Danach folgt die Geschichte der maschinellen \u00dcbersetzung. Bereits in den 50er-Jahren besch\u00e4ftigt sich das Unternehmen IBM mit der einfachen automatischen Wort-f\u00fcr-Wort-\u00dcbersetzung. Heute sind wir bei einer (vermeintlich!) nahezu fehlerfreien neuronalen maschinellen \u00dcbersetzung angekommen.<\/p>\n\n\n\n

Neuronale maschinelle \u00dcbersetzung einfach erkl\u00e4rt<\/h2>\n\n\n\n

Die neuronale \u00dcbersetzung basiert auf Algorithmen und ist so konzipiert, dass sie das sprachliche \u00c4quivalent eines Satzes, d.h. die \u00dcbersetzung, aufgrund riesiger Sammlungen von Datens\u00e4tzen (Korpora) generiert. Sie funktioniert nach wie vor auf Satzebene (d.h. nicht satz\u00fcbergreifend) und ist beim Abfragen von einzelnen Begriffen noch immer mit einem klassischen W\u00f6rterbuch bzw. den entsprechenden Online-Tools wie pons.com & Co. unterlegt. Dadurch fehlt ihr der Satzkontext zur Berechnung der richtigen \u00dcbersetzung. Entsprechend entstehen bei \u00dcbersetzungen von etwa Schloss<\/em> (Burg oder T\u00fcrschloss) bzw. Bank<\/em> (Finanzinstitut oder Sitzbank) noch immer Verwechslungen.<\/p>\n\n\n\n

Was menschliche \u00dcbersetzer:innen k\u00f6nnen, maschinelle aber nicht<\/h2>\n\n\n\n

Auch wenn die KI-gest\u00fctzten \u00dcbersetzungen aufgrund der riesigen Datenmengen oft recht gut sind, fehlt ihnen gegen\u00fcber menschlichen \u00dcbersetzungen jedoch einiges. Dem Computer fehlen menschliche Kompetenzen wie Kreativit\u00e4t, Interpretationsf\u00e4higkeit und Sprachgef\u00fchl <\/strong>und er kennt auch den Kontext einer Kultur<\/strong> bzw. eines Landes nicht. Das heisst, er kann eine \u00dcbersetzung nicht lokalisieren.<\/p>\n\n\n\n

Bilinguale und multilinguale Menschen stellen ausserdem fest, dass neuronale maschinelle \u00dcbersetzer durchaus nicht in allen Sprachen eine hochwertige oder korrekte \u00dcbersetzung generieren. Auch das wurzelt in der Datengrundlage, die f\u00fcr gute Qualit\u00e4t nicht in allen Sprachen breit genug ist. <\/p>\n\n\n\n

Des Weiteren sind die neuronalen \u00dcbersetzer noch immer von sozialen Stereotypen gepr\u00e4gt, die durch die mathematische Verteilung in den Korpora entstehen. So wird der geschlechtsneutrale englische Ausdruck \u00abthe lovely blond surgeon\u00bb beispielsweise auf Franz\u00f6sisch in \u00abla belle chirurgienne blonde\u00bb (also \u00abdie h\u00fcbsche, blonde Chirurgin\u00bb) \u00fcbersetzt, und das, weil die W\u00f6rter \u00abh\u00fcbsch\u00bb und \u00abblond\u00bb in den Korpora statistisch h\u00e4ufiger f\u00fcr weibliche Personen verwendet werden. <\/p>\n\n\n\n

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KI-basierte \u00dcbersetzungen sind von sozialen Stereotypen gepr\u00e4gt.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Und umgekehrt wird auf Deutsch die weibliche \u00abChirurgin\u00bb mit dem m\u00e4nnlichen franz\u00f6sischen Pendant \u00abchirurgien\u00bb \u00fcbersetzt, weil statistisch mehr Texte von m\u00e4nnlichen Chirurgen handeln. Immerhin werden heute auch antistereotypische Alternativen angeboten, aber diese m\u00fcssen die Nutzer:innen selbst ausw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n

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Statistische H\u00e4ufigkeiten k\u00f6nnen zu fehlerhaften \u00dcbersetzungen f\u00fchren.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Neuronale maschinelle \u00dcbersetzer sind grossartige Helfer, aber wir m\u00fcssen ihre T\u00fccken kennen<\/h2>\n\n\n\n

Professionelle menschliche \u00dcbersetzer:innen kennen die T\u00fccken neuronaler \u00dcbersetzer und wissen sie bewusst zu umgehen. So sind sie grossartige Helfer im \u00dcbersetzungsbusiness. Aber auch als Laien sollten wir uns ein paar Gedanken machen, bevor wir maschinelle \u00dcbersetzung benutzen, nicht zuletzt aus Gr\u00fcnden der Privatsph\u00e4re, des Umweltbewusstseins und wegen Plagiatsrisiken. Denn, was viele nicht wissen: Neuronale \u00dcbersetzer speichern die zu \u00fcbersetzenden Texte als Trainingsdaten, ohne die Qualit\u00e4t der Texte zu pr\u00fcfen oder den Datenschutz zu ber\u00fccksichtigen. Und der entstehende Energieverbrauch ist bei Onlinediensten \u00e4usserst beachtlich und ausgesprochen umweltsch\u00e4dlich. Des Weiteren k\u00f6nnen die Texte, auf denen die \u00dcbersetzungen basieren, urheberrechtlich gesch\u00fctzt sein. Wenn wir eine maschinell erstellte \u00dcbersetzung nutzen, besteht also die reelle Gefahr, dass wir uns des Plagiats schuldig machen.<\/p>\n\n\n\n

Highlights f\u00fcr die Sch\u00fcler:innen: Maschinelle \u00dcbersetzung \u00abuf Schwyzerd\u00fctsch\u00bb<\/h2>\n\n\n\n

Als Z\u00fcckerchen zum Schluss teilt Mattia mit der Sch\u00fclerschaft die Homepage Textshuttle.com<\/a>. Die Schweizer Firma bietet KI-basierte maschinelle \u00dcbersetzungen an \u2013 in einer Beta-Version sogar \u00abuf Schwyzerd\u00fctsch\u00bb! \ud83d\ude0a Die Sch\u00fcler:innen d\u00fcrfen die Tools ausprobieren und haben ganz offensichtlich Spass daran.<\/p>\n\n\n\n

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Sch\u00fcler:innen am Gymnasium Friedberg im IUED@school<\/a>-Workshop zur maschinellen \u00dcbersetzung.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Bei der Frage, was die Sch\u00fcler:innen am meisten beeindruckt hat, ist denn auch der Schweizerdeutsch-\u00dcbersetzer <\/strong>zuoberst im Ranking, dicht gefolgt von den falschen \u00dcbersetzungen<\/strong>, von denen ich ein Beispiel hier anf\u00fchren m\u00f6chte:<\/p>\n\n\n\n

So wurde das deutsche Nomen Zug<\/em> bis vor Kurzem von DeepL auf Franz\u00f6sisch mit dem Verb former<\/em> (ausbilden) \u00fcbersetzt. Warum? DeepL basiert auf Englisch und hat somit Zug<\/em> zuerst in train <\/em>\u00fcbersetzt, das 1. \u00abZug\u00bb und 2. \u00abausbilden\u00bb bedeuten kann. F\u00fcr die \u00dcbersetzung ins Franz\u00f6sische wurde dann dummerweise die falsche Bedeutung gew\u00e4hlt, was zur \u00dcbersetzung former<\/em> gef\u00fchrt hat. Dieser Fehler wurde in der Zwischenzeit korrigiert.<\/p>\n\n\n\n

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\u00dcbersetzung \u00fcber eine Relais-Sprache kann \u00fcberraschende falsche \u00dcbersetzungen hervorbringen (hier bei DeepL).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Die falschen \u00dcbersetzungen k\u00f6nnen zustande kommen, weil neuronale \u00dcbersetzer den Text oft nicht direkt von einer in die andere Sprache \u00fcbertragen, sondern zun\u00e4chst \u00fcber Englisch \u00abkehren\u00bb, d.h. Englisch als sogenannte \u00abRelaissprache\u00bb nutzen, und erst danach in die gew\u00fcnschte Zielsprache \u00fcbersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Maschinelle \u00dcbersetzung im Bachelor Mehrsprachige Kommunikation<\/h2>\n\n\n\n

Mir hat der IUED@school-Einsatz ungemein Spass gemacht und ich h\u00e4tte mir gew\u00fcnscht, ich h\u00e4tte als Gymi-Sch\u00fclerin selbst so eine Einf\u00fchrung erleben d\u00fcrfen. Im Bachelor Mehrsprachige Kommunikation lernen wir Studierende professionell mit neuronaler maschineller \u00dcbersetzung und KI-generierten Texten zu arbeiten und wir werden geschult, wie wir KI am besten nutzen k\u00f6nnen. Die rapide Entwicklung dieser Tools jedoch erfordert, dass die Nutzer:innen bereits fr\u00fcher f\u00fcr die Herausforderungen von KI-Tools sensibilisiert werden, denn ein gekonnter Umgang mit diesen Tools geh\u00f6rt einfach zum Alltag. Umso wichtiger ist es, dass die Nutzer:innen wissen, was sie tun und worauf sie achten sollen. KI zu verbieten ist keine nachhaltige L\u00f6sung, Hand in Hand mit ihr zu gehen ist der konstruktivere Weg.<\/p>\n\n\n\n

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Mehr zu IUED@school<\/h2>\n\n\n\n

IUED@school<\/a> ist ein kostenfreies Angebot f\u00fcr Berufsmittelschulen und Kantonsschulen<\/strong>. Unter dem Namen IUED@school f\u00fchrt das IUED Institut f\u00fcr \u00dcbersetzen und Dolmetschen<\/a> der ZHAW Sch\u00fcler:innen (ab 15 Jahren) und Lehrpersonen in die Sprachtechnologien der Zukunft ein. Denn, die Welt der Sprachen wird durch K\u00fcnstliche Intelligenz noch faszinierender. <\/p>\n\n\n\n

Angeboten werden Workshops Themen wie:<\/p>\n\n\n\n