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Gabriele Klein

Diplom-Übersetzerin (BDÜ)
Deutsch | Englisch | Spanisch
Ermächtigt durch das Oberlandesgericht Köln
Fachgebiete Recht, EDV, Wirtschaft

Maschinelle Übersetzung

Das maschinelle Übersetzungstool DeepL begeistert mit Geschwindigkeit und flüssigen Übersetzungen und damit einhergehend natürlich mit geringen Kosten. Aber Achtung: Die Probleme, und insbesondere die Fehler, die dieses und andere Tools generieren, werden erst auf den 2. Blick und oft nur Fachleuten deutlich.

Nachfolgend ein paar Fehler, die mir in meinem Alltag bei der maschinellen Übersetzung mit DeepL begegnet sind. Dieser Überblick ist nur ein beispielhafter Auszug und sicher nicht abschließend und könnte für andere MÜ-Tools ebenfalls gelten.

Fachbegriffe

  1. Aus einer australischen Trust-Urkunde: franked dividends wird von DeepL mit freigegebene Dividenden übersetzt. Der tatsächliche Fachbegriff lautet frankierte Dividenden – Dividenden, die nach einem besonderen Anrechnungsverfahren zur Vermeidung einer Doppelbesteuerung versteuert werden. Ein menschlicher Fachübersetzer würde den Begriff im Zweifelsfall in einer Fußnote erklären.

OK, jetzt kann man natürlich einwenden, dass es sich hier ja auch schon um einen ganz schön speziellen Begriff handelt. Aber was hilft das, wenn die Übersetzung falsch ist und es erstmal keiner merkt?!

  1. Das gleiche Problem taucht übrigens auch bei relativ allgemeinen Begriffen wie principal beneficiary, dem Hauptbegünstigten, auf, den DeepL als Hauptnutznießer übersetzt.
  2. In der gleichen Trust-Urkunde wird der Begriff settlement von DeepL mit Siedlung übersetzt – was ja schon allein inhaltlich ziemlich hirnrissig ist. Richtig wäre in diesem speziellen Fall Vermögensverfügung gewesen.
  3. Noch nebulöser wird es in spanischen Notarurkunden: anstelle des Güterstandes der Zugewinngemeinschaft liefert DeepL das System der Gütertrennung auf Verdienstebene.
  4. Mein Highlight ist allerdings der bloße Eigentümer beim Nießbrauch, den DeepL zum nackten Eigentümer macht – heller Jubelsturm bei mir!
  5. Auch schön war die Übersetzung der Definition für Infant durch DeepL: „Säugling“ ist eine Person unter achtzehn (18) Jahren. – Herrlich! Hier wäre Minderjähriger definitiv die bessere Wahl gewesen. Ebenso, wie der Säuglingsbegünstigte eben der minderjährige Begünstigte ist.

Uneinheitliche Begriffe

Die Begriffe, die DeepL dann ausgibt, werden nicht einheitlich verwendet. So wird income im gleichen Dokument mal als Ertrag, dann wieder als Einkommen übersetzt. Der beneficiary wird mal als Begünstigter und mal als Nutznießer übersetzt. Und selbst Trust wird in der Trust-Urkunde mal als Trust, dann aber wieder als Vertrauen übersetzt.

Und testen Sie den gleichen Text bei DeepL mal morgens und mal abends – die Ergebnisse können sich durchaus unterscheiden, und zwar nicht aufgrund eines Lerneffekts.

Abkürzungen bleiben unübersetzt

Aus einem Bachelor-Zeugnis: WF IN. Ein qualifizierter Fachübersetzer recherchiert die Abkürzung im richtigen Kontext und übersetzt sie oder erklärt sie in Klammern oder mit Fußnote. DeepL lässt sie einfach stehen, so dass der Empfänger nicht erfährt, dass es sich um ein Interdisziplinäres Wahlfach handelt.

Keine Übersetzung

Ebenfalls vorgekommen: DeepL kennt ein Wort nicht und lässt es einfach unübersetzt stehen.

Satzstellung

Völlig aufgeschmissen ist DeepL bei der Satzstellung spanischer Notarurkunden, die zugegebenermaßen recht eigen ist. Bei der spanischen Beurkundungsformel steht das Bestätigungsverb Doy fe ganz am Schluss, muss aber in der Übersetzung an den Satzanfang gestellt werden. Das klappt gar nicht; die Folge ist ein völlig zusammenhangloser, wirrer Satz.

Falsche Satzanbindung

Der Satz aus einer Bachelorurkunde Die Prüfung erfolgte gemäß der Bachelorprüfungs­ordnung […] vom 3. Juli 2012 […] wurde von DeepL wie folgt übersetzt: The test was carried out in accordance with the bachelor examination regulations […] on July 3, 2012 […]. Ganz abgesehen davon, dass Prüfung hier einmal mit test und einmal mit examination übersetzt wurde, ist der Satz auch falsch, da sich das Datum 3. Juli 2012 im Ausgangstext auf die Prüfungsordnung bezieht, laut Übersetzung aber die Prüfung selbst am 3. Juli 2012 stattgefunden hat.

Doublets und Triplets

Sogenannte Doublets und Triplets – also Wendungen, bei denen ein Begriff im Deutschen durch zwei oder mehrere Begriffe im Englischen wiedergegeben wird, werden Wort für Wort übersetzt. Ein typischer Fall ist die Wendung right, title and interest, drei verschiedene Begriffe, die im Deutschen einfach durch den Begriff Recht wiedergegeben werden.
DeepL kann nicht unterscheiden, wann es sich um Doublets oder Triplets und damit um Redundanzen, also überflüssige Begriffe, handelt, und wann es tatsächlich einen Unterschied gibt. Also übersetzt DeepL alle 3 oben genannten Begriffe auf Biegen und Brechen – entweder mit Recht, Titel und Zinsen oder mit Recht, Titel und Interessen. Wenn Sie die Übersetzung aber einem rechtskundigen Empfänger vorlegen, erkennt der sehr wohl, dass der „Übersetzer“ kein Hintergrundwissen besitzt.

Paragraphenzeichen

Im Deutschen zitieren wir Gesetze mit dem Paragraphen-Zeichen (§). Das ist im Englischen und Spanischen weitgehend unbekannt. Im Englischen wird der deutsche Paragraph mit Section übersetzt, im Spanischen mit artículo bzw. art. DeepL lässt üblicherweise im fremdsprachlichen Text § stehen – der Empfänger kann im Zweifelsfall mit der Angabe nichts anfangen.

Fehlende Ergänzungen

In einem Zeugnis hat DeepL die Noten als Zahlen eingesetzt, aber keine Erläuterung zur Notenskala im Schulsystem des entsprechenden Landes ergänzt, so dass die Übersetzung ihren Bestimmungszweck nicht erfüllen wird, weil das Zeugnis im Zweifelsfall so nicht anerkannt wird.
Ein Fachübersetzer würde die Notenskala des entsprechenden Landes recherchieren und eine Fußnote dazu einfügen.

Datensicherheit

Ein ganz wichtiger Punkt, nicht erst seit der DSGVO: Die Datensicherheit muss gewährleistet sein. Aber genau das ist der Knackpunkt.

Zwar wirbt die Bezahlversion von DeepL damit, dass die Texte sofort nach der Übersetzung wieder gelöscht werden. Aber auf dem Weg vom eigenen Rechner zum DeepL-Server und auf dem Weg der Übersetzung zurück zum eigenen Rechner sind die Texte nur so sicher, wie bei einer unverschlüsselten E-Mail-Übertragung.

Und wer möchte schon seine vertraulichen Dokumente, im schlimmsten Fall einschließlich seiner personenbezogenen Daten, für alle frei zugänglich im Internet wiederfinden?

Daher sollte man sich genau überlegen, für welche Texte man die MÜ bedenkenlos nutzen kann, und die Dokumente dann vor dem Übersetzungsdurchgang unbedingt anonymisieren – auch wenn das bei einem 25-seitigen Dokument ganz schön aufwendig sein kann.

Fazit

DeepL kann sehr hilfreich sein, um Texte zu reinen Informationszwecken schnell zu übersetzen oder die Flut allgemeinsprachlicher Texte zu bewältigen. Fachspezifische Texte sollten Sie aber auf jeden Fall von einem qualifizierten Fachübersetzer übersetzen oder zumindest lektorieren lassen, denn nur der erkennt, ob die Übersetzung wirklich so gut ist, wie sie auf den ersten Blick zu sein scheint.

19. März 2020

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