und Revisor, daher Spezialist der Rechtsübersetzung, mit abgeschlossenem Studium der Rechtswissenschaft und jahrzehntelanger Erfahrung als Rechtsübersetzer, somit als Sprachjurist!
Als Experte in Recht und Sprache stehen wir für im doppelten Wortsinne ausführliche Hilfe an Kollegen in Fällen, in denen Wörterbücher und Internet nicht weiterhelfen (mehr erfahren?)
und eben in dieser Eigenschaft als juristische Fachübersetzer und Wirtschaftsübersetzer bieten wir über die genannte kollegiale Hilfe auf nicht-kommerzieller Basis hinaus, auf kommerzieller Basis:
allgemein und insbesondere englische und niederländische
sowie englischsprachige und niederländischsprachige AGB, nämlich Allgemeine Geschäftsbedingungen durch Spezialisten auf dem Gebiet des Kontraktrechts, bzw. Vertragsrechts bzw. Recht der Schuldverhältnisse und des Handelsrechts, ferner die Fachübersetzung auf dem Gebiet des zwischenstaatlichen (Öffentlichen) Rechts, speziell bei der Übersetzung einer Datenschutzerklärung im Zuge der DSGVO.
durch erfahrene Juristen–Übersetzer, mit Schwerpunkt Englisch – Niederländisch – Deutsch, in ihrer jeweiligen Eigenschaft als Spezialist für die Übersetzung von Rechtstexten im Besonderen, Experte in Rechtssprache im Allgemeinen, bzw. Sachverständigem für Mehrsprachigkeit im Recht im Speziellen.
Was ist das genau?
Grundsätzlich gestaltet sich ein Korrektorat weniger umfassend als ein Lektorat: Beim Korrektorat geht es primär um die formale Stimmigkeit, d.h. um eher sprachliche Kriterien, wie Orthografie, Grammatik, Interpunktion, Syntax und Semantik. Beim Lektorat hingegen liegt der Schwerpunkt des Vorgehens auf letzterem, der Semantik also.
Ein auch und gerade im Falle von Rechtsübersetzungen nicht zu vernachlässigender Faktor, insbesondere dann, wenn es um komplexere Aufgabenstellungen geht, wie das Lektorat ganzer Serien ineinandergreifender Verträge oder Schriftsätze!
Worum geht es nun dabei genau?
Es geht darum, eine juristische Übersetzung – man denke als Beispiel an einen amerikanischen Vertrag, übersetzt ins Deutsche – professionell zu prüfen, nämlich:
(a) auf Ungereimtheiten zu durchleuchten und diese zu klären, bzw. zu bereinigen,
(b) Unstimmigkeiten, oder gar Widersprüche zu erkennen und aufzuheben,
(c) Fehlleistungen zu berichtigen,
(d) Irrtümer zu entdecken, bzw. zu klären,
(e) Mängel zu beheben, bzw. zu beseitigen,
(f) Auslassungen zu erkennen, zu korrigieren, bzw. entsprechend zu ergänzen,
(e) Missverständnisse aufzudecken und auszuräumen sowie
(g) nicht präzisierte Wendungen, Unschärfe in den Formulierungen oder
(h) Mehrdeutigkeit bei der Wortwahl und im Satzbau zu erkennen, klarzustellen und
derart zu eliminieren,
um die Authentizität und Integrität einer Rechtsübersetzung als Fachübersetzung, nämlich als rechtssichere Übersetzungsarbeit, zu gewährleisten!
Generell wird bei zweisprachigem Korrektorat und Lektorat von Revision gesprochen. Im Zuge der Revision wird eine Übersetzung auf ihre Korrektheit hin überprüft. Während dem Lektorat und dem Korrektorat an sich ein einsprachiger Text zugrunde liegt, erfolgt die Revision eines übersetzten Textes unter Einbeziehung des Ausgangstexts. Da es sich bei juristischen Texten aber um Fachtexte besonderer Art handelt, sind die Begriffe juristisches Korrektorat und juristisches Lektorat hier ebenso angebracht.
Wie jetzt?
Ja Expertise. Und zwar im Angehen der Dinge aus dem Blickwinkel des Linguisten, des Juristen und des Informatikers im weitesten Sinne des jeweiligen Begriffs im Gleichlauf mit der zunehmenden Automatisierung des Übersetzungsprozesses schlechthin, also Sachverstand aufgrund jahrelanger Beschäftigung mit artifizieller Intelligenz, genauer, maschineller Verarbeitung natürlicher Sprache, noch genauer der neuronalen maschinellen Übersetzung von Rechtstexten, nämlich Expertise die teil- oder vollautomatisierte Übersetzung von juristischen Fachtexten betreffend.
Was bedeutet dies ganz allgemein?
Es bedeutet speziell erarbeitete und infolge jahrelanger intensiver Auseinandersetzung mit den Themen künstliche Intelligenz bzw. maschinelles Übersetzen erworbene Sachkunde und angeeignetes Know-how, somit Sachverstand.
Was bedeutet dies insbesondere?
Sachverstand im Besonderen bedeutet hier dreierlei.
‘Sehen’ mit den Augen – daher in der Eigenschaft:
(a) eines gemeinen Spezialisten in Sachen Sprache und Übersetzung,
(b) eines linguistischen Sachverständigen als technischer Redakteur, unter grundlegendem Verständnis der Computerlinguistik und, was am wichtigsten ist,
(c) eines Experten auf dem Gebiet der Rechtsordnung der Quell- und Zielsprache als juristischer Fachlektor.
‘Künstliche Intelligenz‘ und ‘Maschinelles Übersetzen‘ also? Worauf genau bezieht sich der genannte linguistische Sachverstand samt technisch-redaktionellen Fähigkeiten?
Im Wesentlichen auf fünf Elemente, nämlich:
(a) Verarbeitung natürlicher Sprache also Natural Language Processing (NLP) ChatGPT selbst bezeichnet dies als: ‘Antworten basierend auf der Verarbeitung von Sprache und Daten, die auf Algorithmen und Modellen basieren’,
(b) Große Sprachmodelle, also Large Language Models (LLMs) (in der Eigenschaft sgn. neuronaler Netze zur Verarbeitung natürlicher Sprache) Basis für: OpenAI ChatGPT, GPT-4, Alphabet/Google Gemini, bzw. LaMDA, bzw. Pathways und PaLM 2, bzw. Anthropic Claude 3, Meta LLaMA 3),
(c) Neuronale Maschinelle Übersetzung also Neural Machine Translation (NMT) (in der Eigenschaft sgn. neuronaler Netze zur Verarbeitung natürlicher Sprache) Basis für unter anderen: DeepL, Tilde, Microsoft Translator und Europäische Union/e-translation). Und, natürlich die Schlüsseltechnologien, die sowohl mit NLP, LLMs als auch NMT in unverbrüchlichem Zusammenhang stehen:
(d) Tiefes Lernen, also Deep Learning (DL) als Teilbereich des Maschinellen Lernens (ML) und
(e) Bestärkendes Lernen durch menschliche Rückkopplung, also Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), nämlich Künstliche Intelligenz im unmittelbaren Interagieren mit, wenn man so möchte, natürlicher Intelligenz, zusammen mit, oder besser gesagt komplementär zu dem, was bezeichnet wird als Übertragendes Lernen.
Ganz nebenbei sei hier bemerkt, dass letzteres Element, nämlich das Interagieren natürlicher und künstlicher Intelligenz natürlich auch den umgekehrten Weg bzw. eine spiegelbildliche Anwendbarkeit beinhaltet: Berstärkendes Lernen anwenderseitig durch systemseitige sprachmodellierte Rückkopplung, wenn man so möchte, gleichsam Übertragendes Lernen, nämlich Kenntnisse, erlangt im Umgang mit Sprachmodellen in Bezug auf einen gewissen Gegenstand, analog angewendet und also übertragen auf einen anderen!
Zur Veranschaulichung dessen, also zur Anwendung der Verfahren, bzw. Umsetzung besagten Know-Hows im Einzelnen, auch, gerade und insbesondere in Bezug auf die Rechtsübersetzung, hier insgesamt vier Schritte, nämlich:
Soweit zu den theoretischen, technischen und fachlichen Grundlagen der Implementierung künstlicher Intelligenz in den Prozess der Rechtsüberetzung.
Was aber beinhalt dies im Einzelnen ganz prkatisch?
Auf der praktischen Ebene geht es dabei um:
was konkret eine graduelle Entwicklung beinhaltet, mit dem Selbststudium als Mittel und dem erfahrenen Spezialisten, ja Experten als Zielsetzung.
Nämlich Spezialist, bzw. Experte für:
(a) das Überprüfen und entsprechendes Anpassen juristischer Texte für die automatische Übersetzung, sgn. Pre-Editing, d.h. die aufmerksame und gewissenhafte Bearbeitung ex ante, nämlich im Voraus, wobei die vorausgehende Bearbeitung eines Textes selbstverständlich nicht in allen Fällen erforderlich ist, im Wesentlichen aber dann, wenn:
- der Quelltext einer Anonymisierung bedarf: Eine gewissenhafte Prüfung und Reflexion diesen ersten Punkt betreffend wird in der überwiegenden Anzahl der zur automatisierten Übersetzung angereichten Texte vonnöten sein, weil aus datenschutzrechtlichen Gründen unbedingt erforderlich, ergo unerlässlich,
- der Quelltext sprachlich fehlerhaft ist, weil nur sprachlich einwandfreier Text möglichst korrekt maschinell übersetzt werden kann,
- der Quelltext zwar sprachlich an sich nicht zu beanstanden ist, aber aus teils umständlichen, wenn nicht gar unverständlichen Sätzen besteht, weil nur sprachlich kohärenter Text möglichst korrekt maschinell übersetzt werden kann,
- der Quelltext gemäß sprachlichen, insbesondere grammatischen und syntaktischen Kriterien vollkommen in Ordnung ist, dennoch unzusammenhängend erscheint oder unlogisch gegliedert ist, weil nur als solcher sprachlich kohäsiver Text möglichst korrekt maschinell übersetzt werden kann.
(b) das Korrigieren, nämlich das fachlich-sachliche Nachbearbeiten sodann maschinell generierter fremdsprachlicher Rechtstexte, sgn. Post–Editing, d.h. die aufmerksame und gewissenhafte Bearbeitung ex post, nämlich im Nachhinein, durch den sgn. Post–Editior in Vollführung einer Revision, speziell einer sgn. Post-Editese, nach Maßgabe der im vorstehenden Punkt ‘Juristisches Korrektorat, Lektorat und Revision’ aufgeführten bzw. erläuterten Parameter. Zusätzlicher Aufmerksamkeit bedürfen dabei ferner:
- als solche nicht auf den ersten Blick erkennbare terminologische Unrichtigkeiten und Ungenauigkeiten und Wörter, Satzteile oder ganze Sätze, die im Ausgangstext erscheinen, in der Übersetzung jedoch nicht, bzw. die in der Übersetzung vorkommen, aber im Ausgangstext nicht,
- als solche nicht auf den ersten Blick erkennbare Syntaxfehler, etwa Subjekt-Objekt-Vertauschungen, mögliche Negationen in Sätzen, die im Ausgangstext vorkommen, in der Übersetzung jedoch nicht, bzw. die in der Übersetzung erscheinen, aber im Ausgangstext nicht, nämlich ein nicht, wo es nicht hingehört, oder kein nicht, wo es hingehört, ein keine anstatt eines eine, bzw. ein ein anstatt eines kein, usw.
Was bedeutet dies nun insgesamt?Wo künstliche Intelligenz nach den richtigen Wörtern sucht, sucht, in Ergänzung, natürliche Intelligenz nach den richtigen Worten!
Schließlich: theoretische, technische und fachliche Grundlagen der Implementierung künstlicher Intelligenz in den Prozess der juristischen Übersetzung, Prüfung und Nachbearbeitung juristischer Übersetzungen? Eben auch, aber nicht nur!
Denn, was ergibt sich daraus noch?
Interesse am Thema selbstlernende Suchmaschinen, als Vorläufer künstlicher Intelligenz. Aus Eigeninteresse da gewissermaßen hineingerutscht ergibt sich umfassendes
zurückreichend bis in die 90-er Jahre des vergangenen Jahrhunderts. Hier erwähnt sei dies auch und vor allem deswegen, weil diesbezügliche Expertise einem tieferen Verständnis auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache nach logisch-rationaler Maßgabe alles andere als hinderlich ist!
Und sonst?
Im Zuge reichhaltiger, jahrzehntelanger translatorischer und redaktioneller Erfahrung im Vertragsrecht unterschiedlicher Rechtsordnungen und Rechtskreise ergibt sich eben auch, fast zwangsläufig:
mithilfe der bereits erwähnten artifiziellen Intelligenz ganz allgemein und dann insbesondere sogenannten Großen Sprachmodellen, sogenannten Grundlegenden Sprachmodellen und in jenem Zusammenhang profundes Know-How im Hinblick auf den bewussten, geübten und zielgerichteten Umgang damit, wiederum genauer mit verschiedensten bis dato bekannten Ansätzen für das, was als Prompt Crafting, Prompt Engineering, Promt Programming, Prompt Design, Prompt Tuning, bzw. Prompt Management bezeichnet wird.
Inwiefern geht es dabei nun um Recht im Allgemeinen?
Um den Bereich des Rechts geht es im Hinblick auf die Erlangung umfassender
zunächst grundlegend, dann aber zunehmend spezifisch, im juristischen Kontext, nämlich im Bereich des Rechts, der Rechtssprache und eben sodann der Rechtswanwendung – und als Teil derer, der Rechtsprache – im weitesten Sinne!
Und um was handelte es sich dabei, wiederum?
Es handelt sich dabei um das, was neuerdings bezeichnet wird als juristisches Prompt Engineering (‘Legal Prompt Engineering’), genauer um Legal Prompting.
Legal Prompting und/oder Legal Prompt Engineering? Was genau ist das – neues an der Schnittstelle Sprache, Informatik und Recht?
Ja, genau! Es geht um genuines Wissen erlangt auf autodidaktischem Wege infolge klarer Zielsetzungen. Weil, sicher scheint da nur, dass hier gar nichts sicher ist, bisher!
