„Thinking fast and slow“ heißt der Bestseller von Daniel Kahnemann (oder auch weniger spritzig auf Deutsch: „Schnelles Denken, langsames Denken“). Darin geht es um den Unterschied zwischen dem schnellen, instinktiven und emotionalen Denken und dem eher durchdenkenden, logischen Entscheiden. Letzterer Ansatz ist angebracht, wenn man sich fragt, ob man heute eine mehrsprachige Veranstaltung von neuen, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierten Produkten oder wie bisher von menschlichen Profis dolmetschen lässt.
Wunderbarerweise haben wir als Beratende Dolmetscherinnen nun ein neues Tool an die Hand bekommen, um Sie noch besser bei dieser Entscheidung zu unterstützen: Die wissenschaftliche Arbeitsgruppe unseres internationalen Konferenzdolmetscherverbandes AIIC hat dafür den sogenannten „Decision Tree“ entwickelt, der einen anhand spezifischer Abfragen zur geplanten Veranstaltung Schritt für Schritt durch den Entscheidungsprozess leitet.
Eine wichtige Frage ist zum Beispiel: „Handelt es sich um ein stark vorgegebenes oder gar geskriptetes Redeformat, vorgetragen von Muttersprachler:innen?“ Das mag die Spracherkennung und die zugrundeliegende Übersetzungs-KI bewältigen können. Aber: „Sprechen die einzelnen Personen nur nacheinander oder gibt es interaktive Elemente? Rechnen Sie mit Emotionen, Humor, Insider-Sprache oder kulturellen Referenzen?“ Hier sieht die Lage schon anders aus, denn KI-Systeme haben Probleme mit halbfertigen Sätzen, Mehrdeutigkeit und Ironie oder erkennen Akzente und Intonationsunterschiede nicht. Sie wissen nicht, in welchem Verhältnis die agierenden Personen zueinander stehen, wie die Machtverhältnisse sind und wer vielleicht eine versteckte Agenda hat oder bewusst unklare Botschaften sendet.
Anhand dieses praktischen Werkzeugs lässt sich nun konkret für Ihr Event analysieren und bewerten, welche Art von Sprachmittlung das Beste aus der Kommunikation herausholen kann. Da der „Decision Tree“ ein lernendes Dokument ist, gehen wir davon aus, dass es im Zuge der technologischen Weiterentwicklung immer neue Erkenntnisse geben wird, die das Modell weiter optimieren.
Sprechen Sie uns gerne an, wenn Sie Hilfe bei Ihrer Entscheidung brauchen!