{"id":50862,"date":"2024-02-21T09:22:57","date_gmt":"2024-02-21T08:22:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-ein-tiefer-einblick\/"},"modified":"2026-03-10T07:17:55","modified_gmt":"2026-03-10T06:17:55","slug":"testen-von-ki-ein-tiefer-einblick","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.accompio.com\/de\/blog\/testen-von-ki-ein-tiefer-einblick\/","title":{"rendered":"Testen von KI: Ein tiefer Einblick"},"content":{"rendered":"\n

Die Reise des KI-Testens geht weiter. In diesem Kapitel werde ich mit den Qualit\u00e4tsmerkmalen, die im vorherigen Kapitel<\/a> ausf\u00fchrlich beleuchtet wurden, einen Schritt weiter gehen. Neben dem Entstehungsprozess konkreter Testf\u00e4lle werde ich auch meine Erfahrungen teilen, wie ich diese in OpenText ALM Octane implementiert und ausgef\u00fchrt habe. Die Resultate der Testausf\u00fchrungen lassen einen klaren Gewinner hervorgehen \u2013 also wer macht das Rennen? Der \u00dcbersetzer von Google, DeepL oder doch Libre Translate?<\/p>\n\n\n\n

Schwerpunkte f\u00fcr das Testen: Testkriterien<\/h3>\n\n\n\n

Bevor es an die Realisierung von Testf\u00e4llen geht, muss erst einmal feststehen, was denn eigentlich getestet werden soll. Denkt man an einen traditionellen \u00dcbersetzer wie dem W\u00f6rterbuch, soll die \u00dcbersetzung schlichtweg gut verst\u00e4ndlich und pr\u00e4zise sein. Aber wenn ich mir jetzt vorstelle, dass ich eine E-Mail aus einer mir fremden Sprache ins Deutsche \u00fcbersetzen soll, dann ist das schon eine gro\u00dfe Herausforderung. Auch mit einem passenden W\u00f6rterbuch m\u00fcsste ich Wort f\u00fcr Wort die richtige \u00dcbersetzung nachschlagen. Unterschiede in Grammatik und Satzbau zwischen den Sprachen sind dann noch mal eine andere Hausnummer.<\/p>\n\n\n\n

Ein guter KI-\u00dcbersetzer sollte in der Lage sein, den Kontext eines Satzes zu verstehen und ihn entsprechend \u00fcbersetzen. Die Genauigkeit<\/strong> und die Vollst\u00e4ndigkeit<\/strong> der \u00dcbersetzung ist hierbei das A und O. Neben der \u00dcbersetzung von Fachtermini ist besonders wichtig, dass die \u00dcbersetzung in einen grammatikalisch sinnvollen und verst\u00e4ndlichen Kontext eingebettet ist. Die urspr\u00fcngliche Bedeutung und Nuancen des Textes sollten m\u00f6glichst beibehalten werden.<\/p>\n\n\n\n

Auch die Vielfalt der Sprachen<\/strong> ist entscheidend. Jede der etwa 7000 unterschiedlichen Sprachen der Welt \u00fcbersetzen zu k\u00f6nnen, ist selbst f\u00fcr ein maschinelles System eine gro\u00dfe Herausforderung. Trotzdem sollten KI-\u00dcbersetzer im Stande sein, eine Vielzahl von Sprachen zu unterst\u00fctzen sowie Sprachen automatisch zu erkennen<\/strong>, um Sprachbarrieren zu \u00fcberwinden.<\/p>\n\n\n\n

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Mit DeepL lassen sich Texte in 30 verschiedene Sprachen \u00fcbersetzen<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

Neben der Erkennung von Sprachen sollten KI-\u00dcbersetzer auch Mehrdeutigkeiten<\/strong> erkennen und angemessen behandeln. \u201eI just understand train station\u201c ist ein Paradebeispiel daf\u00fcr, wenn man Sprichw\u00f6rter Wort f\u00fcr Wort \u00fcbersetzt.<\/p>\n\n\n\n

Testfallerstellung und Risiken<\/h3>\n\n\n\n

Bei der Erstellung der Testf\u00e4lle habe ich mich auf die Top 5 der meistgesprochenen Sprachen der Welt, <\/strong>sowie Deutsch, konzentriert. Der Grund f\u00fcr diese Auswahl ist die breite Abdeckung der weltweit gesprochenen Sprachen. Da ich selbst leider nur 3 der 6 Sprachen gewachsen bin \u2013 Deutsch, Englisch und Franz\u00f6sisch \u2013 habe ich mir eine andere Herangehensweise \u00fcberlegt, als schnell noch drei neue Sprachen zu lernen. Einen \u00dcbersetzer wie Google Translate<\/a> zu nutzen, w\u00e4re sicher keine gute Idee, um damit Referenztexte f\u00fcr andere Systeme zu erstellen, vor allem nicht, wenn der \u00dcbersetzer letzten Endes selbst noch auf dem Pr\u00fcfstand steht. Somit bin ich nach einigen Recherchen auf ein riesiges Testset von Microsoft<\/a> gesto\u00dfen, das Ende November 2022 ver\u00f6ffentlicht wurde und Testdaten f\u00fcr 128 verschiedene Sprachen beinhaltet \u2013 darunter auch alle Sprachen, die ich betrachtet habe.<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn sich diese Testdaten als \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich erwiesen haben, sollte man diese mit Vorsicht nutzen. Besonders bei Black-Box-Systemen wie DeepL<\/a> ist nicht klar, welche Daten tats\u00e4chlich f\u00fcr das Training der KI genutzt wurden. Es besteht die M\u00f6glichkeit, dass genau diese \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Informationen daf\u00fcr verwendet wurden. In einer anschlie\u00dfenden Testdurchf\u00fchrung w\u00fcrde es dadurch zu Trugschl\u00fcssen \u00fcber die tats\u00e4chliche Genauigkeit<\/strong> kommen. Die Systeme w\u00fcrden die Daten bereits kennen und man k\u00f6nnte keine Aussage dar\u00fcber treffen, wie das System in neuen unbekannten Situationen abschneiden w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n

Wie schon im ersten Kapitel<\/a> erw\u00e4hnt, bieten sich ausreichend gro\u00dfe Datenmengen durchaus an, maschinelle Metriken f\u00fcr die Auswertung zu nutzen. Zwei Wissenschaftler aus Jordanien haben genau das getan, indem sie unter anderem die \u00dcbersetzungen von Englisch in Arabisch aus Libre Translate mit anderen Tools verglichen<\/a> haben. Aus dem Paper geht hervor, dass Libre Translate im direkten Vergleich mit den \u00dcbersetzungen anderer maschineller \u00dcbersetzer befriedigend abschneidet und mit Google Translate auf einem Level ist. Aber kann das sein, wenn doch meine ersten Eindr\u00fccke mit Libre Translate so entt\u00e4uschend waren?<\/p>\n\n\n\n

Aus einer weiteren Studie<\/a> ging hervor, dass journalistische Schreiben die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung<\/strong> f\u00fcr die KI-\u00dcbersetzer DeepL und Google Translate darstellten. Die Texte enthielten stilistische Mittel und andere Merkmale, die eine genaue und fl\u00fcssige \u00dcbersetzung erschwerten. Aus diesem Grund und der zuvor beschriebenen Tatsache, dass die Daten von Microsoft \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich sind, habe ich au\u00dferdem diverse Online-Zeitungsartikel aus der New York Times und anderen aktuellen Publikationen in die Testf\u00e4lle eingebunden.<\/p>\n\n\n\n

Die englischen Texte aus den Online-Zeitungen habe ich nach besten Gewissen selbst \u00fcbersetzt und in meine Testf\u00e4lle aufgenommen. Weitere F\u00e4lle wie die richtige \u00dcbersetzung von Fachbegriffen<\/strong> (zum Beispiel \u201cNiereninsuffizienz\u201d oder \u201c\u00d6sophagus\u201d) oder auch die korrekte Verwendung von geschlechtsspezifischen W\u00f6rtern wie Berufsbezeichnungen sind auch Bestandteil meiner Tests. Wo KI-\u00dcbersetzer besonders gut punkten sollten, sind kontextabh\u00e4ngige \u00dcbersetzungen. Diese Eigenschaft habe ich anhand von deutschen Sprichw\u00f6rtern und mehrdeutigen Begriffen genauer betrachtet. Hier sollten die KI-Systeme in der Lage sein, die W\u00f6rter nicht nur stumpf Wort f\u00fcr Wort zu \u00fcbersetzen<\/strong>. Dennoch ist die \u00dcberpr\u00fcfung der Systemausgabe nicht trivial. Ich muss vorher den Kontext analysieren und dann diesen in der \u00dcbersetzung wiedererkennen.<\/p>\n\n\n\n

Realisierung der Testf\u00e4lle in ALM Octane<\/h3>\n\n\n\n

ALM Octane von OpenText ist so etwas wie das Schweizer Taschenmesser f\u00fcr Qualit\u00e4tssicherung in der Softwareentwicklung. Im Falle der KI-\u00dcbersetzer habe ich das Tool vor allem daf\u00fcr genutzt, Testf\u00e4lle und Testausf\u00fchrungen<\/strong> zu dokumentieren, um nicht den \u00dcberblick zu verlieren und sicherzustellen, dass alles reibungslos l\u00e4uft. Auch die Darstellung der Testergebnisse konnte ich damit sehr einfach realisieren.<\/p>\n\n\n\n

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Testfall mit Schritt-f\u00fcr-Schritt-Anleitung, in ALM Octane<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

In dem obigen Beispiel habe ich einen Testfall erstellt, der die \u00dcbersetzung eines KI-Systems auf Vollst\u00e4ndigkeit pr\u00fcfen soll. Der Tester ruft daf\u00fcr zun\u00e4chst das zu testende System auf, w\u00e4hlt die Spracheinstellungen entsprechend der Vorgabe und kopiert den zu \u00fcbersetzenden Text in die Eingabefelder des Systems. Anschlie\u00dfend pr\u00fcft er schrittweise<\/strong>, ob die \u00dcbersetzung, die vom System zur\u00fcckgegeben wurde, sinngem\u00e4\u00df den tats\u00e4chlichen Inhalt wiedergeben. Ist das f\u00fcr jeden einzelnen Schritt der Fall, ist der Test bestanden, andernfalls wird er als \u201efailed\u201c (engl. \u201efehlgeschlagen\u201c) markiert. F\u00fcr diesen Testfall muss beachtet werden, dass der Tester unbedingt eine Person sein muss, die der deutschen Sprache m\u00e4chtig ist, da man hier dem Tester einen gewissen Interpretationsspielraum bei der Deutung der \u00dcbersetzung anvertraut.<\/p>\n\n\n\n

Ausf\u00fchrung der Testf\u00e4lle<\/h3>\n\n\n\n

Neben den bereits ausf\u00fchrlich vorgestellten Systemen Libre Translate und DeepL, wurden auch die Systeme Google Translate und Reverso<\/a> genauer unter die Lupe genommen. Dabei war auch immer der Vergleich zu traditionellen W\u00f6rterbuch\u00fcbersetzern wichtig, vertreten durch LEO Dict<\/a> und dict.cc<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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Ergebnisse der Testdurchf\u00fchrung; Schwerpunkte wurden fett markiert<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

Im Software Testing sind die Begriffe „passed“<\/strong> und „failed“<\/strong> grundlegend, um die Qualit\u00e4t der getesteten Software zu verfolgen. Selbst wenn w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung der Tests nur ein einziger Schritt nicht zu dem Ergebnis f\u00fchrt, das erwartet wird, gilt der gesamte Test als fehlgeschlagen (engl. \u201cfailed\u201d). Andernfalls wird der Test als bestanden markiert (engl. \u201cpassed\u201d).<\/p>\n\n\n\n

An dieser Stelle habe ich eine weitere Unterscheidung vorgenommen. Tests von Systemen, die KI-spezifische Features nicht unterst\u00fctzen, wurden als „skipped“<\/strong> markiert. Das trifft vor allem auf Testf\u00e4lle zu, bei denen die Systeme kontextabh\u00e4ngige \u00dcbersetzungen liefern sollen. Somit kann in der Auswertung und Gegen\u00fcberstellung der Systeme in ALM Octane<\/strong> besser unterschieden werden, welche Systeme KI-spezifische funktionale Anforderungen erf\u00fcllen. Dazu z\u00e4hlt beispielsweise das Vorhandensein von Feedback-Loops (dt. \u201cFeedback-Schleifen\u201d) in der Form von Bewertungen der \u00dcbersetzungen, welche die Ausgabe eines KI-Systems und die entsprechenden Nutzeraktionen nutzen, um die Modelle im Laufe der Zeit neu zu trainieren und zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

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Ergebnisse der Testdurchl\u00e4ufe, dargestellt in einem Dashboard in ALM Octane<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n

Auswertung der Ergebnisse<\/h3>\n\n\n\n

Betrachtet man die Zahlen des Dashboards, sticht DeepL klar hervor<\/strong>. Mein Anfangsverdacht, Libre Translate w\u00fcrde im Vergleich zu den anderen Systemen nicht so gut abschneiden, hat sich damit best\u00e4tigt \u2013 Libre Translate bildet das Schlusslicht<\/strong>. Dennoch muss beachtet werden, dass ich mich im Entwurf der Testf\u00e4lle auf ein kleines Test-Set beschr\u00e4nkt habe \u2013 \u00fcberwiegend waren es \u00dcbersetzungen von Deutsch nach Englisch und umgekehrt.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr eine genauere Betrachtung der \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t sollten maschinelle Metriken mit einem ausreichend gro\u00dfen Test-Set in Erw\u00e4gung gezogen werden. Au\u00dferdem betrachten meine Tests vor allem funktionale Merkmale. Das Testen der nicht-funktionalen Merkmale sollte bei einer detaillierteren Auswertung zus\u00e4tzlich in Betracht gezogen werden. Darunter z\u00e4hlen zum Beispiel die Benutzerfreundlichkeit oder Performanz der Systeme. Letztendlich hat in meiner Testumgebung keines der getesteten Systeme alle Tests bestanden<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ein kurzer Ausblick<\/h3>\n\n\n\n

Im n\u00e4chsten Kapitel<\/a> widme ich mich einer Risikoanalyse<\/strong> in Bezug auf KI-\u00dcbersetzer. Dabei decke ich m\u00f6gliche Risiken auf, die von KI-\u00dcbersetzern ausgehen und erkl\u00e4re zudem welche L\u00f6sungen daf\u00fcr eine Rolle spielen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

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In Teil 3 der „Testen von KI-Systemen“-Reihe wird es praktisch. 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