Kurz gesagt
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Definition
Eine Halluzination ist ein Fehler maschineller Übersetzung und generativer KI, bei dem das System Inhalte ausgibt, die im Ausgangstext nicht vorkommen oder ihm widersprechen. Der Satz ist sprachlich korrekt und wirkt plausibel, gibt aber etwas wieder, das nie im Original stand.
Der Begriff stammt aus der KI-Forschung, im Englischen heißt der Fehler „hallucination“. Gemeint ist kein technischer Defekt. Sprachmodelle berechnen, welche Formulierung am wahrscheinlichsten folgt. Ob diese Formulierung dem Ausgangstext entspricht, prüfen sie dabei nicht. Wie solche Systeme grundsätzlich arbeiten, erklärt der Eintrag Künstliche Intelligenz.
Halluzinationen kommen in neuronalen Übersetzungssystemen ebenso vor wie in großen Sprachmodellen. Die Bandbreite reicht vom einzelnen ergänzten Wort bis zum ganzen Satz ohne Bezug zum Original. Es handelt sich um einen Fehler der Treue zum Ausgangstext, nicht um einen Sprachfehler.
Halluzinationen folgen wiederkehrenden Mustern. Am gefährlichsten sind die, die gut zum Text passen.
| Form | Beispiel | Warum riskant |
|---|---|---|
| Ergänzter Inhalt | „Nur mit Schutzhandschuhen reinigen.“ wird zu „Clean only with protective gloves and disconnect from the mains.“ | Eine zusätzliche Anweisung, die niemand freigegeben hat |
| Veränderte Angabe | „Garantie: 3 Jahre“ wird zu „2-year warranty“ | Eine vertragliche Aussage ändert sich unbemerkt |
| Vervollständigtes Fragment | Die Tabellenzelle „Max.“ wird zu „Maximum load capacity“ | Ohne Kontext ergänzt das Modell, was es vermutet |
| Erfundener Verweis | Eine Normnummer, ein Kapitel oder eine Telefonnummer, die im Original fehlen | Wirkt besonders glaubwürdig, weil es konkret ist |
| Losgelöster Satz | Ein Satz ohne Bezug zum Ausgangssatz, oft bei beschädigtem Ausgangstext | Selten, fällt Lesern aber sofort auf |
Allen Formen ist gemeinsam: Grammatik und Rechtschreibung stimmen. Eine Rechtschreibprüfung findet keine davon.
Sprachmodelle sind darauf trainiert, flüssigen Text zu erzeugen. Wo der Ausgangstext wenig Halt gibt, füllen sie die Lücke mit Wahrscheinlichem.
| Auslöser | Was dabei passiert |
|---|---|
| Kurze Segmente | Tabellenzellen, Stichpunkte und Oberflächentexte bieten keinen Satzzusammenhang. Das Modell ergänzt, was es vermutet. |
| Seltene Fachbegriffe | Firmeneigene Abkürzungen und Spezialtermini werden durch bekanntere Wörter ersetzt oder umschrieben. |
| Beschädigter Ausgangstext | Lesefehler aus eingescannten PDF-Dateien und zerrissene Sätze werden mit plausiblem Text überbrückt. |
| Umformulierungsaufträge | Anweisungen wie „verbessern“ oder „flüssiger machen“ geben dem Modell Raum, Inhalte hinzuzufügen. |
| Wenig Trainingsmaterial | Bei seltenen Sprachpaaren fehlen dem Modell Vorbilder, die Übersetzung entfernt sich leichter vom Original. |
Halluzinationen sprechen nicht gegen KI-Übersetzung. Sie bestimmen aber, wie geprüft werden muss. Vier Punkte, die beim Einkauf zählen.
Wer nur den Zieltext liest, findet Tippfehler und holprige Sätze. Einen flüssigen, aber erfundenen Satz findet er nicht. Nötig ist der Abgleich mit dem Ausgangstext, im Post-Editing oder in einem bilingualen Korrektorat.
| Textsorte | Folge einer Halluzination | Empfohlene Prüfung |
|---|---|---|
| Interne Information | Ein Missverständnis, meist ohne Folgen | Maschinelle Übersetzung, bei Bedarf Light Post-Editing |
| Website, Marketing, Produkttexte | Eine falsche Aussage gegenüber Kunden | Full Post-Editing gegen den Ausgangstext |
| Verträge, Anleitungen, Sicherheitshinweise | Haftungs- und Sicherheitsrisiko | Fachübersetzung mit Revision nach ISO 17100 |
Lassen Sie sich beschreiben, ob jedes Segment gegen den Ausgangstext geprüft wird und von wem. Die ISO 18587 verlangt diesen Abgleich für das vollständige Post-Editing. Versprechen wie „halluzinationsfrei“ ersetzen kein Prüfverfahren.
Wer einen Text veröffentlicht oder einem Produkt beilegt, verantwortet ihn auch in der Übersetzung. Dass ein KI-System den Fehler erzeugt hat, ändert daran nichts. Das ist eine Orientierung, keine Rechtsberatung.
Welche Textsorte welche Prüfstufe braucht, zeigt der Ratgeber KI-Übersetzung: wann sie reicht und wann nicht.
Nicht jede Abweichung vom Original ist eine Halluzination. Entscheidend ist, ob sie gewollt und vereinbart ist.
| Begriff | Was passiert | Gewollt |
|---|---|---|
| Halluzination | Inhalt wird erfunden oder verändert, ohne Grundlage im Original | Nein |
| Fehlübersetzung | Der Ausgangstext wird falsch verstanden, der Bezug bleibt erkennbar | Nein |
| Auslassung | Inhalt des Originals fehlt in der Übersetzung | Nein |
| Explikation | Eine kurze Erläuterung wird ergänzt, damit die Zielgruppe versteht | Ja, als fachliche Entscheidung |
| Transkreation | Die Botschaft wird für den Zielmarkt frei neu formuliert | Ja, mit dem Auftraggeber vereinbart |
Ausschließen lassen sich Halluzinationen nicht. Seltener werden sie mit gutem Ausgangsmaterial, gefunden werden sie im Abgleich.
| Maßnahme | Was sie bewirkt |
|---|---|
| Sauberer Ausgangstext | Bearbeitbare Dateien statt Scans und vollständige Sätze statt Fragmente geben dem System Halt. |
| Glossar und Kontext | Freigegebene Terminologie und Hinweise zur Textsorte lassen weniger Raum zum Raten. |
| Keine Umformulierungsaufträge | Wer „übersetzen und verbessern“ verlangt, bekommt auch Ergänzungen. |
| Automatische Prüfungen | Zahlen, Einheiten, Tags und auffällige Längenunterschiede werden maschinell markiert. |
| Abgleich durch Fachleute | Ein Mensch vergleicht Ausgangstext und Übersetzung Segment für Segment. Nur so fallen ergänzte Sätze auf. |
Eine Rückübersetzung ist als Kontrolle wenig verlässlich. Ein System, das auf dem Hinweg ergänzt hat, kann die Ergänzung auf dem Rückweg wieder glätten.
Ein Fehler, bei dem ein KI-System in der Übersetzung Inhalte erzeugt, die im Ausgangstext nicht stehen oder ihm widersprechen. Der Text ist grammatisch korrekt und klingt plausibel. Deshalb fällt der Fehler beim bloßen Lesen der Übersetzung kaum auf.
Ja. Auch neuronale Übersetzungssysteme erzeugen gelegentlich Inhalte ohne Grundlage im Original. Große Sprachmodelle neigen zusätzlich dazu, Texte zu ergänzen oder zu glätten, weil sie auf flüssige Fortsetzungen trainiert sind.
Nur im Vergleich mit dem Ausgangstext. Automatische Prüfungen markieren abweichende Zahlen, Einheiten und auffällige Längenunterschiede. Ergänzte oder umgedeutete Sätze findet zuverlässig nur ein Mensch, der beide Texte Segment für Segment abgleicht.
Nein. Sauberer Ausgangstext, ein freigegebenes Glossar und klare Anweisungen machen sie seltener. Ausschließen lassen sie sich mit keinem System, deshalb gehört zu jeder veröffentlichten KI-Übersetzung eine Prüfung gegen das Original.
Nur ein bilinguales Korrektorat, das die Übersetzung mit dem Ausgangstext vergleicht. Ein einsprachiges Korrektorat prüft Rechtschreibung, Grammatik und Stil des Zieltexts und kann einen flüssigen, aber erfundenen Satz nicht als Fehler erkennen.
Im Post-Editing nach ISO 18587 gleichen Fachleute jede maschinelle Übersetzung mit dem Ausgangstext ab. Für Verträge, Anleitungen und Sicherheitshinweise empfehlen wir die Fachübersetzung nach ISO 17100 mit Revision durch eine zweite Person.
Post-Editing
KI-Übersetzung, gegen das Original geprüft
Im Post-Editing nach ISO 18587 vergleichen Fachleute jede maschinelle Übersetzung Satz für Satz mit dem Ausgangstext. Für Verträge, Anleitungen und Sicherheitshinweise empfehlen wir die Fachübersetzung nach ISO 17100 mit Revision durch eine zweite Person.
Lexikon
Bilinguales Korrektorat
Wie die Prüfung gegen den Ausgangstext abläuft und was sie findet.
Ratgeber
KI-Übersetzung: wann sie reicht
Vier Stufen, Entscheidungstabelle, Fehlerarten und Checkliste.
Leistung
Post-Editing nach ISO 18587
KI-Übersetzung, von Fachleuten gegen den Ausgangstext geprüft.