Digitale Übersetzungstools wie DeepL liefern immer bessere Ergebnisse. Verlage beteuern zwar, dass sie den Menschen so schnell nicht ablösen werden. Doch Übersetzer:innen stellen sich schon mal auf veränderte Arbeitsbedingungen ein.
"Kann DeepL auch Literatur?", fragte Ende September eine Diskussionsrunde in Frankfurt am Main. Im Haus des Buches stellten André Hansen, Vorstandsmitglied des Verbands deutschsprachiger Übersetzer/innen literarischer und wissenschaftlicher Werke (VdÜ), und die literarische Übersetzerin Alexandra Rak dazu ein Projekt vor: 14 Kolleg:innen hatten getestet, was ihnen DeepL bringt – die KI, die auf diesem Gebiet im Moment besonders vielversprechend ist. Von März bis Mai nahmen sie sich sechs verschiedene Workflows vor, von der einfachen Nachbearbeitung von Maschinenübersetzungen über Post-Editing-Formen bis zum Einsatz von Fachübersetzungstechnik wie CAT-Tools (Computer-Assisted Translation). So hatten sie zum Beispiel mit DeepL einen Sachtext (den Anfang von Aubrey Gordons "What We Don’t Talk About When We Talk About Fat") und den Ausschnitt eines Unterhaltungsromans (aus Melissa Fergusons "Meet Me in the Margins") anhand unterschiedlicher Aufgabenstellungen bearbeitet.
