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10. Juni 20263 min readProduct

Quality Estimation: Konfidenzwerte für KI-Übersetzungen

KI-Übersetzung ist gut geworden. So gut, dass der größte Teil ihrer Ergebnisse unverändert live geht. Das Problem ist der Rest: eine umgedrehte Verneinung hier, ein falscher Begriff dort, versteckt irgendwo zwischen tausenden einwandfreien Segmenten. Diese zu finden hieß bisher, alles erneut zu lesen – was den Sinn automatisierter Übersetzung untergräbt.

Quality Estimation in Locize schließt diese Lücke: Jede KI-Übersetzung erhält jetzt einen KI-bewerteten Konfidenzwert, gespeichert mit der Übersetzung und genau dort sichtbar, wo Sie arbeiten.


Ein Konfidenzwert für jede KI-Übersetzung

Mit aktivierter Quality Estimation bewertet ein KI-Evaluator jede KI-Übersetzung zwischen 0 und 1 und ergänzt eine kurze Begründung. Beurteilt werden Genauigkeit, Vollständigkeit, Sprachfluss, Terminologie und ob Platzhalter und Tags erhalten geblieben sind.

Das deckt alle drei Stellen ab, an denen Locize KI-Übersetzungen erzeugt:

  • den Automatische-Übersetzung-Workflow, der neue Schlüssel im Hintergrund übersetzt,
  • KI-Bulk-Aktionen im Editor,
  • und den KI-Assistenten für einzelne Segmente.

Im Editor sehen Sie einen Konfidenz-Indikator pro Segment, den genauen Prozentwert mit der Begründung des Evaluators am ausgewählten Segment und einen neuen Filter „by AI: needs review", der jede KI-Übersetzung unter dem Schwellwert auflistet (standardmäßig 0,7).

Das offene Review unten zeigt den Review AI workflow in Aktion: Die Übersetzung mit niedriger Konfidenz kam als Vorschlag an, mit Konfidenzwert, Kritik und einem Korrekturvorschlag, den der Reviewer mit einem Klick übernehmen kann.

Die Werte sind außerdem ehrlich, was ihre Gültigkeit angeht: Bearbeiten Sie eine Übersetzung von Hand, übersetzen Sie sie neu oder übernehmen Sie einen Translation-Memory-Treffer, verschwindet der nun veraltete Wert automatisch. Und weil die Werte Editor-Metadaten sind, gelangen sie nie in Ihre veröffentlichten Übersetzungsdateien.

In unseren Kalibrierungstests trennte der Evaluator gute von absichtlich beschädigten Übersetzungen fehlerfrei. Umgedrehte Aussagen, entfernte Verneinungen, vertauschte Tags: alles erkannt, ohne Fehlalarme bei den guten.


Niedrige Konfidenz direkt zu Menschen leiten

Bewerten ist die halbe Geschichte. Die optionale Einstellung Review AI workflow handelt danach:

  • KI-Übersetzungen mit niedriger Konfidenz werden nicht stillschweigend gespeichert. Sie werden zu offenen Vorschlägen im Review-Workflow, auch in Sprachen ohne aktivierten regulären Review-Workflow.
  • Übersetzungen mit hoher Konfidenz werden direkt gespeichert, unangetastet.
  • Jeder weitergeleitete Vorschlag enthält eine Kritik: Problemkategorien (Genauigkeit, Sprachfluss, Terminologie, Stil) mit Schweregrad und Notiz. Wenn der Evaluator es klar besser kann, ergänzt er einen Korrekturvorschlag, den der Reviewer mit einem Klick übernimmt.

Das unterscheidet sich bewusst vom regulären Review-Workflow, der alles in ausgewählten Sprachen prüft. Der Review AI workflow prüft selektiv, nach Konfidenz, sodass Ihre Reviewer ihre Zeit genau dort einsetzen, wo die KI unsicher ist.


Erste Schritte

Neue Projekte haben Quality Estimation standardmäßig aktiviert. Für bestehende Projekte:

  1. Öffnen Sie Ihre Projekteinstellungen, dann EDITOR, TM/MT/AI, ORDERING.
  2. Aktivieren Sie Quality Estimation (erfordert aktivierte maschinelle/KI-Übersetzung).
  3. Aktivieren Sie optional den Review AI workflow, um Übersetzungen mit niedriger Konfidenz automatisch ins Review zu leiten.

Die Bewertung nutzt denselben KI-Anbieter, der die Übersetzung erstellt hat: Ihren eigenen OpenAI-, Gemini- oder Mistral-Schlüssel oder die integrierte Locize AI (abgerechnet als normale AI-Token-Nutzung). Ein Styleguide und ein Glossar schärfen das Urteil des Evaluators genauso, wie sie die Übersetzungen schärfen.

Alle Details in der Quality-Estimation-Dokumentation.

Vertrauen Sie der KI dort, wo sie es sich verdient, und wissen Sie sofort, wo nicht.

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Locize ist das Translation-Management-Backend vom i18next-Team: CDN-Auslieferung, KI-Übersetzung, In-Context-Editing, keine Redeploys.

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