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LLM-Übersetzungen, Ideologie und argentinischer Geschichtsrevisionismus
Pacho O'Donnells "Artigas"
Alfred Pichlhofer
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Translationswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Translation Deutsch Spanisch
Betreuer*in
Waltraud Kolb
DOI
10.25365/thesis.81151
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29253.18705.321451-6
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht Unterschiede in den Übersetzungen des politisch stark aufgeladenen Textes Artigas des argentinischen Geschichtsrevisionismus durch zwei Large Language Models: ChatGPT und DeepSeek. Ziel ist es, modellabhängige ideologische Unterschiede in der Übersetzung sichtbar zu machen, ihr potenzielles ideologisches Einflusspotenzial einzuordnen und eine Status-quo-Bestimmung als Ausgangspunkt für weiterführende Forschung vorzunehmen. Auf der Grundlage diskurs- und übersetzungswissenschaftlicher Ansätze werden 70 Übersetzungsstellen qualitativ analysiert und systematisch kategorisiert. Die Untersuchung zeigt zwar, dass sich die Unterschiede überwiegend auf Verb- und Adjektivintensitäten sowie subtile begriffliche Rahmungsunterschiede auf Nomenebene beschränken und explizite ideologische Unterschiede selten auftreten. Dennoch lassen sich Tendenzen erkennen: DeepSeek übernimmt häufiger diskursive Elemente des kolonialkritischen und Artigas affirmierenden Narrativs des Ausgangstextes, während ChatGPT stärker zu stilistischer Glättung, Abschwächung und Entpolitisierung neigt. Gleichzeitig weisen einige Übersetzungen beider Modelle weitgehende Ähnlichkeiten auf, was auf Standardisierungseffekte, normierte Übersetzungspraktiken und gemeinsame Trainingsdaten zurückgeführt werden könnte. Auffällig ist, dass deutlichere ideologische Positionierungen vor allem in zwei paratextuellen Erweiterungen sichtbar werden, während die Übersetzungen selbst meist implizit und subtil wirken. Die Ergebnisse legen nahe, dass die LLM-Übersetzungen von Artigas weder als neutral noch als offen ideologisch zu verstehen sind, sondern als diskursive Praktiken, deren Wirkung kontextabhängig, graduell und probabilistisch ist. Die Arbeit trägt damit zur aktuellen Debatte über maschinelle Übersetzung, Ideologie und epistemische Verantwortung in der Nutzung sprachbasierter KI-Systeme bei.
Abstract
(Englisch)
This study examines differences in the translations of Artigas, a politically highly charged text of Argentine historical revisionism, produced by two large language models: ChatGPT and DeepSeek. The aim is to identify model-dependent ideological differences in translation, to assess their potential ideological influence, and to establish a status-quo assessment as a starting point for further research. Drawing on approaches from discourse analysis and translation studies, 70 translation instances are qualitatively analyzed and systematically categorized. The analysis indicates that the differences are largely confined to variations in the intensity of verbs and adjectives as well as subtle differences in conceptual framing at the level of nouns, whereas explicit ideological differences occur only rarely. Nevertheless, tendencies can be identified: DeepSeek more frequently reproduces discursive elements of the source text’s anti-colonial and Artigas-affirming narrative, whereas ChatGPT shows a stronger tendency towards stylistic smoothing, attenuation, and depoliticization. At the same time, some translations produced by both models display a high degree of similarity, which could be attributed to standardization effects, normative translation practices, and shared training data. Notably, explicit ideological positioning becomes visible primarily in two paratextual additions, while the translations themselves tend to operate in an implicit and subtle manner. Overall, the results suggest that the LLM-based translations of Artigas should be understood neither as neutral nor as overtly ideological, but rather as discursive practices whose effects are context-dependent, gradual, and probabilistic. This study thus contributes to current debates on machine translation, ideology, and epistemic responsibility in the use of language-based AI systems.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
LLMs ChatGPT DeepSeek Argentinischer Geschichtsrevisionismus Ideologie O´Donnell Diskursanalyse Artigas
Autor*innen
Alfred Pichlhofer
Haupttitel (Deutsch)
LLM-Übersetzungen, Ideologie und argentinischer Geschichtsrevisionismus
Hauptuntertitel (Deutsch)
Pacho O'Donnells "Artigas"
Paralleltitel (Englisch)
LLM-translations, ideology and Argentine historical revisionism
Paralleluntertitel (Englisch)
Pacho O'Donnell's "Artigas"
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
114 Seiten
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Waltraud Kolb
Klassifikation
17 Sprach- und Literaturwissenschaft > 17.45 Übersetzungswissenschaft
AC Nummer
AC17891065
Utheses ID
80584
Studienkennzahl
UA | 070 | 331 | 351 |