Webinar: Argumente für die Terminologiearbeit (in Zeiten von KI) für Freiberufler

Durch den Einzug der Maschinellen Übersetzung – ob neuronal oder mit Hilfe von Large Language Models – verschiebt sich der Aufgabenbereich der freiberuflichen Übersetzer von der Übersetzung selbst hin zum Qualitätsmanagement von maschinell vorübersetzten Texten.

Die Terminologie entsteht nicht mehr erst durch die Übersetzer im Übersetzungsprozess und wird dann – wenn überhaupt – in der Termbank nachgepflegt, sondern sie muss den Systemen für maschinelle Übersetzung bereits vorab mitgegeben werden.

Qualitativ hochwertige Terminologie in den Fremdsprachen in einer Termbank erfassen zu lassen ist aber immer noch für viele Kunden etwas Neues. Bis heute wird Terminologie von ihnen eher als ein „Nebenprodukt“ gesehen, das bei jedem Übersetzungsauftrag entsteht und in den Translation Memories enthalten ist. Mit den von der KI erstellen Übersetzungen funktioniert das nicht mehr – und so wird Terminologiearbeit zur zwingenden Grundlage für maschinell übersetzte Texte.

Auch das CSA stellte 2024 fest: „ “As enterprises increasingly integrate machine translation (MT), large language models (LLMs), and knowledge graphs, terminology management becomes essential.” (CSA https://csa-research.com/Terminology)

Somit wird die Terminologiearbeit zu einer gemeinsamen Aufgabe von Freiberuflern und internen wie externen Sprachendiensten in Zusammenarbeit mit Landesgesellschaften und Fachabteilungen: das Wissen um Begriffe und ihre Benennungen in allen erforderlichen Sprachen zusammenzutragen und für ihre Verteilung zu sorgen.

Damit einher geht eine Wahrnehmung und Anerkennung von Terminologie als wesentlicher Beitrag zum Sprach(daten)-, Qualitäts- und Wissensmanagement und bei Preisverhandlungen eine Verschiebung der Entgeltung auf Stunden- statt Wortbasis.

Diese neuen Aspekte und Chancen für freiberufliche Übersetzer beleuchtet das Webinar.