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In dem Beitrag wird die Anwendung von Large Language Models (LLMs) wie Chat-GPT und Google Gemini in der Übersetzungspraxis beleuchtet. Dabei erfolgt zunächst eine allgemeine Einführung gefolgt von einer Erläuterung des theoretischen Hintergrunds der Funktionsweise von LLMs. Anschließend werden aktuelle Forschungsergebnisse anhand verschiedener Studien präsentiert, u.a. Evaluierungen von LLMs im Vergleich zu "klassischen" maschinellen Übersetzungssystemen wie DeepL oder Google Translate. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Anwendung von LLMs in der Übersetzungspraxis und der didaktischen Nutzung in translationswissenschaftlichen Studiengängen. Wesentlich ist dabei die Vermittlung von Techniken zur Erstellung sinnvoller Prompts (Prompt-Engineering), anhand derer die von LLMs generierten Antworten verbessert werden können. Es wird untersucht, wie LLMs die Übersetzenden in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie Pre-Editing, Post-Editing, Terminologiearbeit, Qualitätskontrolle, Recherche, Integration von KI und LLMs in Übersetzungsumgebungen wie z. B. Trados unterstützen können. Dabei werden Praxiserfahrungen geschildert und Herausforderungen wie Gender Bias und die Gefahr von Halluzinationen bei der Verwendung von LLMs als Recherchewerkzeug aufgezeigt. Auβerdem werden ethische und datenschutzrechtliche Aspekte beleuchtet und es wird die Frage diskustiert, ob die KI eine Gefährdung für den Übersetzerberuf darstellt. Dabei wird betont, dass trotz Veränderungen im Berufsbild, menschliche Übersetzer*innen, obwohl sich ihre Rolle wandelt, als "expert-in-the-loop" in sicherheitskritischen und spezialisierten Domänen weiterhin unverzichtbar sind.