Wie Bureau Works KI-Übersetzung nutzt, ohne die Seele zu verlieren

Bei Bureau Works sind wir nicht hier, um den Übersetzer zu ersetzen. Wir sind hier, um ihnen Support zu bieten.

In einer Welt, in der sich die maschinelle Übersetzung rasant entwickelt, ist es unsere Mission, den Prozess zu humanisieren und Nuancen, Kontrolle und kritisches Denken wieder in die Hände von Fachleuten zu legen.

Wir nennen es kontext-sensitive KI, aber im Kern geht es darum, das nachzuahmen, was ein guter Übersetzer bereits tut: mehrere Informationsquellen abwägen, aus Gedächtnis und Wissen schöpfen und die beste Entscheidung basierend auf dem Kontext treffen.

Schauen wir es uns genauer an.

Jenseits der maschinellen Übersetzung: Ein intelligenterer Weg zum Übersetzen

Wenn die meisten Menschen „AI-Übersetzung“ hören, denken sie an Google Translate oder andere neuronale maschinelle Übersetzungssysteme.

Heute stehen große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT im Mittelpunkt dieser Entwicklung.

Aber hier ist die Wendung:

„Obwohl GPT als Übersetzungsmechanismus leistungsstark ist, stellten wir fest, dass es anderswo mehr Leistung hatte.“

Anstatt LLMs zu verwenden, um die Übersetzung zu machen, nutzt Bureau Works sie, um zu analysieren, vermitteln und unterstützen.

Unser System emuliert den menschlichen Prozess, vergleicht Translation Memorys, Glossare und kontextbezogene Übereinstimmungen und schlägt dann die beste Entscheidung vor.

Der Übersetzer behält die Kontrolle und optimiert das Ergebnis.

Von Übersetzer zu Editor: Eine Verschiebung der Rolle

In traditionellen CAT Tools jonglieren Übersetzer:

• Translation memories
• Terminologie-Glossare
• Konkordanzsuchen
• Maschinelle Übersetzungsvorschläge

Es ist arbeitsintensiv und oft repetitiv. Aber bei den meisten dieser Arbeiten geht es um Konsistenz und Kohärenz, nicht um Kreativität.

Hier glänzt KI.

"Diese Art von Arbeit lässt sich unserer Meinung nach eigentlich gut an Maschinen delegieren."

Mit unserem System, das die linguistische Vorarbeit leistet, konzentrieren sich Übersetzer auf Verfeinerung und Entscheidungsfindung, wodurch ihre Rolle auf die eines Redakteurs gehoben wird.

Das mag sich anfangs ungewohnt anfühlen, aber es ist ein Schritt in Richtung wertvollerer Beiträge.

"Was übrig bleibt, ist eine viel feinere, kritischere Analyse der Übersetzungsvorschläge."

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Ein RAG-Framework, kein Modelltraining

Anstatt unsere Modelle direkt zu trainieren (was Datenschutz- und Sicherheitsrisiken mit sich bringt), trainieren wir das retrieval-augmented generation (RAG) Framework, das sie feed.

• Keine Kundendaten werden zur Schulung von Modellen verwendet
• Wir behalten die volle Flexibilität, um Modelle wie GPT-4 oder Claude zu wechseln
• Sicherheit und Anpassungsfähigkeit sind integriert

Dies stellt sicher, dass wir nicht an ein einziges Werkzeug gebunden sind oder das Risiko einer Exposition gegenüber Modellvergiftung oder Datenlecks eingehen.

"Wir trainieren das Modell nicht. Wir trainieren das RAG-Framework, das das Modell feedt.

Das Gleichgewicht zwischen Mensch und Maschine finden

Wir glauben an eine Zukunft, in der Übersetzer nicht verschwinden, sondern aufblühen.

Aber damit das geschehen kann, müssen die Tools ihr Handwerk respektieren und ihre Wirkung steigern.

"Zu wissen, wann und wie man eingreifen muss, ist ein Spiegelbild der Weisheit."

Dabei geht es nicht nur um Effizienz. Es geht darum, Raum für sinnvolle Arbeit zu schaffen, die Urteilsvermögen, Erfahrung und eine persönliche Stimme erfordert.

Und das ist etwas, was keine Maschine replizieren kann.

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Abschließende Gedanken

Die Übersetzungsbranche muss sich nicht zwischen Tradition und Automatisierung entscheiden.

Es gibt einen Mittelweg, einen menschenzentrierten KI-Pfad, bei dem Übersetzer zu Kuratoren, Redakteuren und Hütern der Bedeutung werden.

"Am Ende des Tages möchtest du das Gefühl haben, etwas Sinnvolles geschaffen zu haben, das dir gehört."

Bei Bureau Works ist das die Zukunft, die wir aufbauen.

Möchten Sie dabei sein?