Beim Computeraufräumen finde ich folgenden automatisch übertragenen Mailaustausch, den ich in Kopie erhalten hatte. Unten steht das Original, oben die "Übelsetzung".
Als Dolmetscherin, die bei früheren Treffen mit vor Ort war, konnte ich sinngemäß übertragen. "Zur Erinnerung: Wir haben dieses Bauteil bei einer früheren Begehung gemeinsam in Augenschein genommen.
Sie sollten mir dann eine Lösung für die zwei Wände anbieten.
Wir können nächsten Donnerstag nochmal darüber sprechen.
Mit freundlichen Grüßen ..."
An den Kunden in Frankreich ging dann diese Rückübersetzung der Rückübersetzung:
Je retraduis ce que DeepL en a fait en Allemand : "Vous avez dû me proposer une solution pour les deux paroisses [ ≠ parois]. Nous pouvons réparer [≠ reparler] jeudi prochain.Aus parois, Wand, hat das System paroisse gemacht, Pfarrei, aus reparler, erneut besprechen, wurde ein réparer, reparieren.
Das sind phonetische Fehler, die ich nicht erklären kann. Einige andere DeepL-Fails hier: Gesetzesvorhaben, Schuld auf sich nehmen, Flächenneuinanspruchnahme.
Die meisten Fehler im Bereich KI-Anwendung auf Sprachdienstleistungen sind übrigens menschliche Fehler, schlechter Stil, unzureichende Sprach-, Grammatik- und darunter vor allem Interpunktionskenntnisse. Da der Mensch als Nutzer:in von Technik gleichermaßen Quelle wie Zielgruppe ist, werden wir Spracharbeiter:innen auch künftig immer viel zu tun haben.
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Illustration: DeepL
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