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Der KI-Übersetzung auf die Finger geschaut
Die Autokorrektur in Office ist sicher ein prominentes Beispiel für automatisierte Textverbesserung, die im Laufe der Zeit immer mächtiger wurde (falls noch unbekannt: sie wird mit der Taste F7 aktiviert). Texte können aber nicht nur automatisch korrigiert, sondern auch erstellt oder gar übersetzt werden.
Dabei kommen inzwischen oft neuronale Netzwerke, die für diese Einsatzzwecke trainiert wurden, zum Einsatz - und längst kommt nicht mehr nur Kauderwelsch dabei heraus wie in den Anfangszeiten automatisierter Übersetzungen.
1
Übersetze den folgenden Text mit verschiedenen Übersetzungstool (z.B. google translator, deepl, ...) ins Deutsche oder Englische.
Vergleiche die Ergebnisse und notiere Auffälligkeiten.
Vergleiche die Ergebnisse und notiere Auffälligkeiten.
Ő szép.
Ő okos.
Ő olvas.
Ő mosogat.
Ő épit.
Ő varr.
Ő tanít.
Ő főz.
Ő gyereket nevel.
Ő zenél.
Ő takarító.
Ő politikus.
Ő sok pénzt keres.
Ő süteményeket süt.
Ő professzor.
Ő titkárnő.
Ő asszisztenz.
2
Informiere Dich über Besonderheiten der übersetzten Sprache, die zu diesem Ergebnis geführt haben könnten.
3
Prüfe Deine Vermutungen, indem Du ähnliche Aussagen ins Finnische und zurück übersetzt, das diese Besonderheit ebenfalls besitzt.
4
Überlege Dir Antworten zu den folgenden Fragen (oder zu eigenen, die sich für Dich aus dem Erlebten ergeben).
- Was bedeutetdas für automatische Übersetzungen generell?
- Welchen Einfluss haben Nutzer der Dienste?
- Wie kann dieser Effekt in anderen Bereichen mit KI-Einsatz relevant werden?
