Wer Texte etwa aus dem Englischen ins Deutsche übersetzen will, nutzt in der Regel DeepL – eine Übersetzungsmaschine, die etwa aus unserer Erfahrung dafür deutlich besser geeignet ist als etwa der Google Translator. Zumindest in diesem Bereich also ist mit DeepL eine deutsche KI führend – wird sich DeepL zur Übersetzungsmaschine der Welt entwickeln und dabei Google ausstechen? Ein weiterer deutscher KI-Hoffnungsträger ist Aleph Alpha, das aber bisher nicht die Verbreitung wie DeepL gefunden hat.
DeepL gegen Google und Amazon
Technikbegeisterte versprechen seit Jahren, eine reale Version des Universalübersetzers zu bauen — ein Gerät, das in unzähligen Science-Fiction-Werken auftaucht und es den Figuren ermöglicht, ihre Sprachbarrieren zu überwinden. Die rasanten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz, die mit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 die Phantasie beflügelt haben, haben diese Vision in greifbare Nähe gerückt, und das Kölner Startup DeepL steht dabei an vorderster Front. Darüber berichtet Bloomberg.
Dabei wäre der scheinbar nächstliegende Kandidat für einen solchen Übersetzer Google aus dem Alphabet-Konzern. Google Translate beherrscht bereits mehr als 130 Sprachen und im vergangenen Jahr hat Google in einem Werbevideo eine Datenbrille gezeigt, die Übersetzungen mit Untertiteln in Echtzeit anzeigen kann. (Ausgeliefert wird diese Brille allerdings noch nicht.) Auch OpenAI sollte im Rennen sein, die Softwareschmiede hinter ChatGPT, das bereits mehrzeilige Textpassagen übersetzen kann. Spotify hat jüngst angekündigt, Technologie von OpenAI zu nutzen, um Podcasts in andere Sprachen zu übersetzen und von KI-generierten Klonen der Stimmen populärer Moderatoren vorlesen zu lassen.
Ein weniger prominenter, aber von Brancheninsidern seit Jahren verfolgter Kandidat ist das 700-Mitarbeiter-Startup DeepL SE aus Köln. Im Januar dieses Jahres sammelte es Kapital zu einer Bewertung von 1 Milliarde Euro ein und erreichte damit Einhorn-Status. Im Dezember will das Unternehmen seinen ersten Stimm-Dolmetscher auf den Markt bringen, der das gesprochene Wort in eine andere Sprache übersetzt und transkribiert. Die Funktion soll sowohl in die DeepL-App als auch in andere Dienste wie die Videokonferenz-Software Zoom integriert werden. Jarek Kutylowski, DeepLs Gründer und Geschäftsführer, sieht solche Dolmetscher künftig “in jedem Geschäftsmeeting”, und damit das Ende von Sprachbarrieren.
Im Gegensatz zu seinen großen Konkurrenten konzentriert sich DeepL ausschließlich auf die maschinelle Übersetzung. Es ist eine ungeklärte Frage, ob im Bereich der KI am Ende einige wenige allgemein einsetzbare Modelle sämtliche Einsatzbereiche dominieren werden, oder ob auf spezielle, enger definierte Bereiche spezialisierte Projekte die Oberhand gewinnen. Der anhaltende Erfolg von DeepL deutet auf die letztere Möglichkeit hin.
DeepL deckt 31 Sprachen ab
Das Startup, das 2017 mit einer einfachen Website begann, deckt inzwischen 31 Sprachen ab und verkauft eine kostenpflichtige Version an mehr als 20.000 Kunden, darunter Anwaltskanzleien und Unternehmensberatungen, viele davon in Asien. DeepL zufolge nutzen jeden Monat “zig Millionen” Menschen den Dienst. Im Januar soll ein erstes Büro in den USA eröffnet werden. Ajay Vashee, ein Partner bei IVP, einer Risikokapitalgesellschaft, die in DeepL investiert hat, vergleicht das Startup mit Dropbox und Slack, bekannten Namen in der Softwarebranche, in die seine Firma investiert hat.
Die Beratungsfirma Intento, die Software zur maschinellen Übersetzung für den Einsatz in Institutionen analysiert, bewertete DeepL kürzlich zusammen mit Google und Amazon.com als bestes Gesamtangebot und stufte DeepL in einigen Bereichen wie Bildungswesen, Gesundheitswesen und Finanzen höher ein. Eine kürzlich durchgeführte wissenschaftliche Studie hat gezeigt, dass DeepL bei der Übersetzung vom Englischen ins Polnische weniger Fehler macht als Google Translate. Allerdings wurde auch festgestellt, dass DeepL bei der Beibehaltung des Geschlechts von Wörtern während der Übersetzung mehr Probleme hat als ChatGPT. Ein Vertreter von Amazon lehnte eine Stellungnahme ab, und auch Google und OpenAI wollten sich nicht äußern.
Moderne Übersetzungsprogramme stützen sich heute auf neuronale Netze, die besser als frühere Technologien in der Lage sind, Übersetzungen zu erstellen, die Wörter und Sätze genau in den Kontext einordnen, sagt Eva Vanmassenhove, eine Assistenzprofessorin an der Universität Tilburg in den Niederlanden, die sich mit diesem Thema beschäftigt. Als Beispiel nennt sie das englische Homonym bank, das je nach Kontext auf Deutsch Bank oder Flussufer bedeuten kann; ein ausgeklügeltes Übersetzungssystem muss in der Lage sein, die Definition auf der Grundlage der jeweiligen Verwendung zu wählen.
Kutylowski beschreibt die Technologie von DeepL als eine “kontextuelle Maschine”, die ganze Textabschnitte auf einmal verarbeitet. Er sagt, dass DeepL die OpenAI-Technologie für einige Experimente nutzt und gleichzeitig ein eigenes großes Sprachmodell entwickelt. Das System von DeepL ist laut Kutylowski “eine Stufe kleiner” als allgemeinere Modelle, aber auch effizienter, weil es auf die Übersetzung zugeschnitten ist. Laut einer Beschreibung auf seiner Website verwendet das Unternehmen spezielle Web-Crawler, um Übersetzungen online zu finden und ihre Qualität zu bewerten. Außerdem bezahlt es für menschliches Feedback Tausende von Freelancern, um seine Modelle zu trainieren.
Über diese allgemein gehaltene Beschreibung hinaus will Kutylowski sein Modell nicht im Detail erläutern, aus Angst vor Ideenklau. Für Vanmassenhove ist das nicht ungewöhnlich. “Es ist immer schwierig zu wissen, was sie treiben und wo sie im Vergleich zu anderen stehen”, sagt sie. Sie weist darauf hin, dass die Forschungslage noch recht dünn ist und sich die technischen Methoden der Unternehmen ständig ändern. “Ich wage nicht zu behaupten, dass DeepL besser ist”, fügt sie hinzu.
Prognosen zufolge wird der weltweite Markt für Übersetzungsdienstleistungen in den nächsten zehn Jahren auf 44 Milliarden Dollar (41 Milliarden Euro) anwachsen, zum Teil getrieben von multinationalen Unternehmen und Institutionen, die nach kostengünstigeren Alternativen zur menschlichen Übersetzung suchen. Kutylowski weiß, dass er Google Translate ausstechen muss, um solche Aufträge zu erhalten, und er ist zuversichtlich, dass sein Unternehmen dies bereits unter Beweis gestellt hat. “Wir haben gezeigt, dass wir mit viel Konzentration und Entschlossenheit sogar mit einem größeren Konkurrenten mithalten können”, sagt er.
FMW/Bloomberg
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