01.06.2017

Pioneers 2017: Wenn AI von Menschen übersetzen lernt

Das portugiesische Startup Unbabel automatisiert das Untertiteln von Videos - inklusive Übersetzung. Um die AI dahinter zu optimieren greift Unbabel wieder auf menschliche Kompetenzen zurück.
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Die Life-Demo zeigt eindrücklich, was die Unbabel-App kann. Vasco Pedro, Founder des portugiesischen Startups, spricht ein paar Sätze in sein Smartphone. Das Video wird innerhalb einiger Sekunden untertitelt. Die Texterkennung ist jedoch holprig – einige Worte und Wendungen wurden falsch transkribiert. „Jetzt warten wir eine Minute“, sagt Pedro und erklärt derweil weiter, worum es bei Unbabel geht. und tatsächlich: Nach etwa einer Minute sind die Untertitel akkurat. Kurze Zeit später ist auch die Übersetzung in mehrere Sprachen korrekt. Das Video könnte so auf Facebook rausgehen.

+++ Pioneers 2017: Des Kanzlers kurzer Auftritt +++

Menschen sorgen (noch) für die perfekte Übersetzung…

Und nun die Frage: „Wie hat die Artificial Intelligence hinter der App das gemacht?“ Die Antwort: Es war nicht die AI. Hinter den Korrekturen steht ein Netzwerk von Usern. Jene, die gerade online sind, sehen sich das Video an, sobald es in der App hochgeladen wird, und nehmen sofort die Korrekturen vor. Weitere User aus aller Welt kümmern sich um die Übersetzungen. Hinter der blitzschnellen Reaktion steht ein simples, aber effizientes Motivationsmodell: Die User werden dafür bezahlt. Wer Videos hochladen will, bezahlt wiederum monatlich in einem Abo-System.

… doch die AI passt gut auf und lernt

„Menschen sind sehr sensibel, was sprachliche Feinheiten angeht. Sie können Akzente und Redewendungen passend in Untertitel umsetzen“, sagt Pedro. Also besser doch Menschen, als AI für das Transkriptions- und Übersetzungstool der Zukunft? „Jein“ muss die Antwort sein, wenn man Pedro folgt. Denn natürlich basiert auch Unbabel auf AI und arbeitet mit Machine Learning. Und so soll das Programm dann auch sukzessive die Feinheiten der Sprache(n) kennenlernen und umsetzen. Es screent also die menschlichen Übersetzungen und lernt davon.

Revolution wie Einführung von Wasserleitungen

Entsprechend definiert Pedro auch seine Target-Group: „Weltweit gibt es zwei Milliarden mehrsprachige Menschen mit Smartphone“, sagt er. Die sollen helfen, Unbabel zu perfektionieren und im Endeffekt Sprachbarrieren zur Vergangenheit machen. Denn wenn Übersetzung einmal unmittelbar funktioniere, wäre das eine Revolution vergleichbar mit der Einführung von Wasserleitungen in allen Wohnungen. Pedros Ziele sind jedoch nicht nur idealistisch. Er bringt eine Prognose: 2020 werden 90 Prozent des Contents im Internet als Videos konsumiert werden. Und Unbabel soll durch diese Entwicklung, die bereits jetzt in vollem Gange ist, groß werden.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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