Deepl Übersetzer

Text übersetzen

26 Sprachen

Dokumente übersetzen

(.docx) & (.pptx)

Übersetze beliebige Sprache

Übersetze nach Englisch (US)

Übersetze nach Englisch (US) Zahlen und Fakten zum Unternehmen

Übersetze nach Englisch (US) Einleitung

Sowohl im sozialen als auch wirtschaftlichen Alltag spielen grenzüberschreitende Beziehungen heutzutage zunehmend eine große Rolle. Daraus entsteht die Notwendigkeit sich über verschiedene Sprachen hinweg auszutauschen und dafür Inhalte zu übersetzen.

Auf diesem Markt agiert das deutsche Unternehmen DeepL mit seinem gleichnamigen Online-Übersetzungstool. Selbsterklärtes Ziel ist es “weltweit Sprachbarrieren mittels künstlicher Intelligenz beseitigen”¹. Mit DeepL können Anwender Texte in aktuell 26 Sprachen übersetzen lassen².

Diese Funktion ist seit langem von verschiedenen Wettbewerbern (beispielsweise Microsoft Translator oder Google Translate) bekannt. DeepL sticht allerdings durch  die herausragende Qualität der Übersetzungen hervor³. Die Technologie des Unternehmens basiert auf einem Neural Network, das gelernt hat, korrekte Grammatik und Satzstruktur zu nutzen — auch in komplexen Texten. Nach Angaben des Unternehmens ist dieses System das mit der weltweit besten Übersetzungsqualität⁴.

Übersetze nach Englisch (US) Zahlen und Fakten zum Unternehmen

DeepL ist ein Produkt der DeepL GmbH mit Sitz in Köln. Das Unternehmen hatte 2017 20 Mitarbeitende, diese Zahl steigerte sich im Jahr 2020 auf 70, eine weitere Verdopplung ist geplant. Die Firma hatte 2019 eine Bilanzsumme von 17 Millionen Euro und konnte einen Gewinn von 950.000 Euro erwirtschaften. Geschäftsführer ist Jaroslaw Kutylowski.⁵

Das Unternehmen ging aus der ebenfalls in Köln beheimateten Linguee GmbH hervor. Diese wurde vom ehemaligen Google-Mitarbeiter Gereon Frahling zusammen mit Leonard Fink gegründet. Im Jahr 2009 veröffentlichten sie ihr Produkt Linguee. Die Technologie dahinter ähnelt der von DeepL. Ein Programm durchsucht das Internet nach geeigneten Texten, die in zwei Sprachen vorliegen und miteinander verknüpft werden können. So lassen sich Rückschlüsse auf eine korrekte Übersetzung ziehen. Linguee ist im Vergleich zu DeepL aber kein Übersetzungstool, sondern legt nur die beiden Textstellen nebeneinander.⁶

Zahlen und Fakten zur Anwendung

2016 begann ein Team der Linguee GmbH ein neuartiges, auf neuronalen Netzen basierendes Übersetzungstool zu entwickeln, das mit der gesamten Datenbank Linguees trainiert wurde. Im August 2017 wurde dieses unter dem Namen „DeepL” veröffentlicht. Unter großer Resonanz der Öffentlichkeit, denn die Qualität der in sieben Sprachen möglichen Übersetzungen war bis dato beispiellos.⁷ Seit 2017 hat sich das Unternehmen weiterentwickelt. Es wurden neue Sprachen und Features veröffentlicht und die Qualität der Übersetzungen weiter verbessert.⁸
Aktuelle Zahlen zur Nutzung veröffentlicht die Firma nicht. Für das Jahr 2019 sprach sie in einer Pressemitteilung von “Millionen Nutzern” und “Milliarden übersetzten Buchstaben”. Im gesamten Jahr hätten “eine Milliarde Menschen” den Service genutzt.⁹ Für aktuellere Zahlen lassen sich die Ergebnisse des Web-Analytics-Unternehmen SimilarWeb heranziehen. (Diese sind meist nicht zu 100 Prozent akkurat, lassen aber eine grobe Schätzung der Userzahlen zu). Demnach hatte DeepL.com im April 2021 152 Millionen Aufrufe, wobei ein Großteil (15 Prozent) aus Deutschland stammt. Demnach ist DeepL.com die 61. meistbesuchte Webseite in Deutschland, weltweit liegt sie auf Rang 146.¹⁰

Die Nutzerperspektive

Die Nutzer-perspektive

Aus Perspektive des Nutzenden ist das Produkt denkbar einfach zu verstehen: Er oder sie möchte einen Text in eine andere Sprache übersetzen lassen und ruft dazu die Webseite deepl.com auf. Zu übersetzende Texte können hier direkt in ein Feld eingetragen werden. Daraufhin erkennt die Software die Ausgangssprache und der Text wird automatisch in die Zielsprache übersetzt. Sollte diese nicht mit der gewünschten übereinstimmen, kann nachträglich eine von 24 anderen ausgewählt werden. DeepL verspricht, dass Übersetzungen bereits eine hohe Qualität haben. Nutzende haben allerdings die Möglichkeit, im übersetzten Text einzelne Wörter oder Satzteile zu markieren und alternative Übersetzungen vorgeschlagen zu bekommen. So kann die Übersetzung noch an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden.¹¹ Zusätzlich können auch ganze PowerPoint-Präsentationen oder Word-Dokumente hochgeladen werden. Diese werden dann komplett übersetzt und man erhält im Anschluss die Datei im Ausgangsformat zurück.

Außerdem gibt es DeepL auch als Programme für Windows, MacOS und iOS, welche die Benutzeroberfläche nativ auf das Gerät holen.

Nutzer mit einer kostenpflichtigen Mitgliedschaft haben noch mehr Personalisierungsmöglichkeiten: So kann zwischen formellem und informellem Sprachstil ausgewählt werden.

Eine weitere interessante Funktion richtet sich an Entwickler*innen und Firmen: DeepL bietet eine API und CAT-Schnittstellen an, mit denen die Übersetzungstechnologie in eigene Workflows, Produkte und Services eingebaut werden kann.¹²

Die technologische Perspektive

Die hinter den Übersetzungen von DeepL stehende Technologie wird „Convolutional Neural Network“ genannt. Ein solches „CNN” analysiert einen Eingabetext, weist in diesem, verschiedenen Objekten eine Bedeutung zu und ist in der Lage, diese von anderen zu unterscheiden.¹³ Dieses System wurde mit der riesigen Datenbank von Linguee trainiert. Diese Datenbank enthält Textfragmente in verschiedenen Sprachen. Linguee sucht nach diesen Fragmenten seit dem Jahr 2009. Die Datenbank entsteht dabei wie folgt: Ein Webcrawler (also ein Bot, der automatisch das Internet durchsucht und Inhalte von Websites indexiert) sucht nach öffentlich zugänglichen zweisprachigen Texten und filtert sie nach Qualität. Bis heute ist dies die Datengrundlage von DeepL. Die Ergebnisse werden daraufhin in parallele Sätze zerlegt. Insbesondere bieten sich hierfür Patenttexte, EU-Parlamentsprotokolle oder Rechtsvorschriften der EU (EU-Lex) an, da diese in hoher Qualität und mit dem gleichen Inhalt in vielen verschiedenen Sprachen veröffentlicht werden.¹⁴ Nach eigenen Angaben hat DeepL Zugriff auf „Eine Milliarde Übersetzungen“.¹⁵

Convolutional Neural Networks (auch Covnets genannt), orientieren sich an der Funktion des menschlichen Gehirns.¹⁶ Für das Training werden allerdings große Computing-Ressourcen verbraucht. Stand 2017 erreichen die von DeepL verwendeten Server eine Leistung von 5,1 Petaflops. Das reicht für mehr als 1 Millionen. Wörter pro Sekunde und geht mit einem großen Stromverbrauch einher. Daher befinden sich die Server auf Island, wo dank geringerer Stromkosten und höherer Nachhaltigkeit (dank Wasserkraft) optimale Standortfaktoren vorliegen.¹⁷ Im Jahr 2019 erhielt DeepL für seine Leistung in dem Gebiet den “Deutschen KI-Preis” vom Wirtschaftsmagazin Bilanz verliehen.¹⁸

Das neuronale Netzwerk hat gelernt, auch mit komplexen Formulierungen umzugehen und korrekte Grammatik sowie natürliche Satzstrukturen zu verwenden. Die hohe Qualität des DeepL-Services basiert vorwiegend auf hochwertig übersetzten Texten, die als Trainingsmaterial genutzt wurden.¹⁹

Außerdem ist das System selbstlernend. Je mehr Nutzer*innen Übersetzungen anfordern, desto besser werden diese. Texte von Nutzer*innen der kostenlosen Version werden genutzt, um die neuronalen Netze zu trainieren. Bei Nutzer*innen der kostenpflichtigen Version geschieht werden die Texte nicht genutzt.²⁰

Die wirtschaftliche Perspektive

Übersetzungsdienstleister benötigen sowohl Nutzer*innen, die der gewünschten Zielsprache nicht fähig sind oder die aus effizienzgründen nicht selber übersetzen wollen oder sogar eine Übersetzungsfunktion in Produkte und Dienstleistungen integrieren möchten. Letzteres ist praktisch nur mit maschineller Übersetzung möglich. Aber auch in den anderen Fällen bietet diese eine attraktive Alternative zu eigenhändiger Übersetzung oder dem Einkauf einer menschlichen Übersetzung. Das Geschäftsmodell von DeepL basiert auf mehreren Revenue Streams. Wohingegen die Basisversion von DeepL für Nutzende komplett kostenlos ist, werden kostenpflichtige Mitgliedschaften mit weiteren Leistungen angeboten: Die Pro Mitgliedschaften von DeepL bietet verschiedene Vorteile gegenüber der kostenlosen Variante. So können unbegrenzt lange Texte übersetzt werden und auch unbegrenzt ganze Dokumente (zum Beispiel Word- oder PowerPoint-Dateien) in ihrem Ausgangsformat übersetzt werden. Zudem gibt es mehr Möglichkeiten zur Individualisierung der Ergebnisse und man profitiert von einer höheren Datensicherheit, da Übersetzungen nicht zum Training der KI genutzt werden. Je nach Umfang der Pro Mitgliedschaft, dem Abrechnungszeitraum und der Anzahl der Nutzer*innen fallen unterschiedliche hohe Abo-Preise an. Diese Mitgliedschaft zielt auf Personen und Unternehmen ab, die Übersetzungen in ihrem beruflichen Alltag regelmäßig nutzen. Zum Beispiel können so Präsentationsunterlagen oder Protokolle relativ einfach und schnell übersetzt werden. Für professionelle Nutzer*innen bietet diese Variante auch eine CAT-Integration, über die DeepL Übersetzungen in Übersetzungstools als Plugin eingesetzt werden können.²¹ Des Weiteren bietet DeepL eine API Schnittstelle, mit der Entwickler und Entwicklerinnen die Übersetzungstools in Softwares und Services integrieren können. Diese Schnittstelle bietet nahezu unendliche Möglichkeiten, so könnte man beispielsweise DeepL in Kommunikationstools einbinden oder redaktionelle Inhalte damit automatisch übersetzen lassen. Eine auf 500.000 Zeichen pro Monat limitierte Basisversion wird dabei kostenfrei angeboten. Ein größeres Zeichenvolumen und weitere Vorteile erhalten Kunden, die entsprechend ihren Ansprüchen einen individuellen Vertrag mit DeepL schließen.²² Gelegenheits-Anwender*innen können dementsprechend DeepL problemlos kostenlos nutzen und bezahlen nur mit ihren Daten, denn DeepL lernt unter anderem über die Eingaben der Nutzer*innen der kostenlosen Version. Die Umsatzerlöse von DeepL kommen entsprechend von Nutzenden und Unternehmen, die DeepL in größerem Umfang und Tiefe einsetzen. Die DeepL GmbH schreibt dabei bereits seit 2013 schwarze Zahlen²³, 2018 lag der Jahresüberschuss bei circa einer Million Euro.²⁴ Eine denkbare wirtschaftliche Perspektive ist natürlich auch die Übernahme durch ein anderes Unternehmen, welches die Technologie oder das Geschäftsmodell in sein Portfolio integrieren möchte. Denkbar sind hier insbesondere Tech-Konzerne wie Google, Microsoft, Apple, Facebook oder Amazon. Offiziell plant DeepL allerdings weiter unabhängig zu bleiben laut einer Aussage des CEOs im März 2020.²⁵

Die rechtliche Perspektive

Bei Online-Services ist es stets wichtig, auch rechtliche Aspekte zu beleuchten – insbesondere, wenn diese vertrauliche Daten verarbeiten. Beispielsweise den Datenschutz. DeepL versucht hier, aufgrund des Hauptsitzes in der EU (mit relativ strengen Datenschutzbestimmungen) bei den Nutzer*innen Vertrauen zu erzeugen. So seien bei der Nutzung “Vorteile in Bezug auf Datenschutz und Vertraulichkeit” vorhanden, denn weder “Quelltexte noch deren Übersetzungen” könnten von ausländischen Behörden eingesehen werden.²⁶ DeepL unterliegt den Regeln der DSGVO. Diese Datenschutzverordnung beinhaltet eine Vielzahl von Bestimmungen, an die sich das Unternehmen halten muss. Beispielsweise ist die Firma dazu verpflichtet, ihre Kund*innen innerhalb von 72h über Sicherheitsprobleme, wie Hackerangriffe, bei denen Kundendaten erbeutet wurden zu informieren.²⁷  Außerdem hat sich DeepL dazu verpflichtet, dass alle hochgeladenen Dokumente “sensibel” und “Vertraulich behandelt” werden.²⁸

Diese Verpflichtungen sind ziemlich vage. In einer Pressemitteilung vom 19. Januar 2021²⁹ äußert sich das Unternehmen allerdings näher zu der Thematik: So unterlegt sich die Firma der ISO-Norm 27001 für die Entwicklung, den Vertrieb und den Betrieb des Service. Der TÜV Rheinland zertifiziert, dass die Sicherheitsvorkehrungen den Best Practices der Branche entsprechen. Damit ist für die Kunden garantiert, dass bei der Nutzung von DeepL ihre Compliance-Standards erfüllt werden. ISO 27001 ist eine internationale Norm, die den Schutz von Informationen in Computersystemen von Organisationen sicherstellen soll.³⁰ Die vom TÜV Rheinland vorgenommene Zertifizierung umfasst 14 Kategorien; beispielsweise Zugriffskontrollen, Informationssicherheitsstrategie oder Kommunikationsmanagement.³¹

Die gesellschaftliche Perspektive

Dank des enormen kommunikationstechnischen Fortschritts der letzten Jahrzehnte leben wir mittlerweile in einer digitalisierten Welt. Laut einer Prognose haben im Jahr 2021 bereits 53,7 Prozent der Weltbevölkerung Zugriff auf das Internet³² und mehr als 5,27 Milliarden Menschen besitzen mindestens ein mobiles Endgerät.³³ Dementsprechend liegt die Herausforderung zunehmend nicht mehr darin den “Digital Divide”, also den Zugang zur Informationstechnologie zu schließen, sondern vielmehr Lösungen für die bestehenden Sprachbarrieren (“Linguistic Divide”) zu finden.³⁴ Online KI-Übersetzungstools wie DeepL kommt dabei eine zentrale Rolle zu, da sie quasi kostenlos, skalierbar und lernfähig sind.³⁵ Je mehr Fortschritt hier realisiert wird, desto kleiner werden die Kommunikationsbarrieren und die Verständigung der Weltbevölkerung wird vereinfacht und auch niederschwelliger.

Durch den Einsatz von KI immer besseren maschinellen Übersetzungen stellt sich die Frage, wie sich dies in Zukunft auf den Markt für professionelle menschliche Übersetzungsdienstleistungen auswirken wird. Werden in einigen Jahren alle Übersetzenden arbeitslos? Fest steht, dass schon heute Tools wie DeepL von diesen eingesetzt werden, um sich den ersten Schritt der Übersetzung zu sparen. Der Fokus liegt nunmehr auf dem korrekten Übersetzen von Fachwörtern, sprachlichen Feinheiten und dem Ausmerzen von Fehlern. Auch wenn die Entwicklung einige Akteure der Branche in Aufruhr versetzt hat, sieht man perspektivisch eine Koexistenz in der sich Mensch und Maschine ergänzen und der Mensch die Nachbearbeitung, Qualitätskontrolle und Zertifizierung der maschinellen Übersetzung übernimmt.³⁶

Verschiedene wissenschaftliche Disziplinen beschäftigen sich mit den Auswirkungen von Sprache auf das Denken der Menschen und die Gesellschaft. Beispielsweise wird das generische Maskulinum Studien zufolge mehrheitlich mit männlichen Referenzpersonen assoziiert, statt mit einer neutralen oder weiblichen Person.³⁷  Dementsprechend hat Sprache und damit auch ihre Übersetzung einen Einfluss auf die Wahrnehmung der Menschen.

DeepL übersetzt den Satz “The mechanic repairs the nurses car” mit “Der Mechaniker repariert das Auto der Krankenschwester”. Es werden also beim Übersetzen einer geschlechtsneutralen Sprache in eine geschlechterspezifische Sprache den Personenbezeichnungen Geschlechter zugeordnet.³⁸ Dies geschieht auch bei subtilen Beispielen, bei denen Adjektive Geschlechtern zugeordnet werden. In diesem Zusammenhang wird Online-Übersetzungsdiensten die Reproduktion von Vorurteilen und Gender Bias vorgeworfen.³⁹

Fazit

Wenn es auch im ersten Moment nicht die plakativste oder disruptivste KI-Anwendung ist, reicht der Impact von DeepL und vergleichbaren auf Convolutional Neural Networks basierenden Übersetzungstools weit in unseren Alltag und wird in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen. Kommunikation als zentrales menschliches Bedürfnis mit großer sozialer und wirtschaftlicher Bedeutung wird dadurch erleichtert und in vielen Fällen überhaupt erst ermöglicht. Die Zahl der Anwendungen und Services, in denen DeepL auch dank seiner API-Schnittstelle integriert werden kann, ist dabei lang und das volle Potenzial längst noch nicht ausgeschöpft. Hervorzuheben ist insbesondere die Lernfähigkeit der KI, die sich tagtäglich durch neuen Input von Texten oder Übersetzungen von Anwender*innen quasi selbst trainiert. Die Auswirkungen auf die Gesellschaft sind hauptsächlich positiv zu bewerten, da sich mehr Menschen untereinander austauschen können und die Inanspruchnahme von guten Übersetzungen kein Privileg mehr ist. Problematisch ist, dass die KI durch ihr Ausgangsmaterial dazu neigt, im Hinblick auf Geschlechtergerechtigkeit ein verzerrtes Weltbild zu replizieren. Abschließend lässt sich DeepL als eine sehr innovative und praktische KI-Anwendung bewerten, die eine vielversprechende Zukunft hat.

Matteo Del Giudice & Frederic Joel Seraphin Wandersleb

Coolness-Faktor: 2 /3

Innovationsgrad: 3 /3

Mainstream-Faktor: 4/5

[1] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Press Information, [online] https://www.deepl.com/press.html [abgerufen am 19.05.2021].

[2] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Übersetzer um 13 neue europäische Sprachen erweitert, DeepL BLog, [online] https://www.deepl.com/blog/20210316/ [abgerufen am 20.05.2021].

[3] Vgl. Gröhn, Anna (2017): Online-Übersetzer im Vergleich, DER SPIEGEL, Hamburg, Germany, [online] https://www.spiegel.de/netzwelt/web/deepl-was-taugt-der-online-uebersetzer-im-vergleich-zu-bing-und-google-translate-a-1167147.html [abgerufen am 20.05.2021].

[4] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Press Information, [online] https://www.deepl.com/press.html [abgerufen am 19.05.2021].

[5] Vgl. Northdata (2020): Northdata Unternehemensdatenbank, [online] https://www.northdata.de/DeepL+GmbH,+K%C3%B6ln/HRB+64604 [abgerufen am 17.05.2021].

[6] Vgl. Smolentceva, Natalia (2018): DeepL outperforms Google Translate, Deutsche Welle, [online] https://www.dw.com/en/deepl-cologne-based-startup-outperforms-google-translate/a-46581948 [abgerufen am 21.05.2021].

[7] Vgl. Merkert, Pina (2017): Maschinelle Übersetzer: DeepL macht Google Translate Konkurrenz, heise online, [online] https://www.heise.de/newsticker/meldung/Maschinelle-Uebersetzer-DeepL-macht-Google-Translate-Konkurrenz-3813882.html [abgerufen am 24.05.2021].

[8] Vgl. DeepL GmbH(2021): DeepL Translate, [online] https://www.deepl.com/de/translator [abgerufen am 17.05.2021].

[9] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Press Information, [online] https://www.deepl.com/press.html [abgerufen am 19.05.2021].

[10] Vgl. SimilarWeb (2021): Information about Deepl.com, Similarweb, [online] https://www.similarweb.com/de/website/deepl.com/#overview [abgerufen am 20.05.2021].

[11] Vgl. Sprachdienste Schweizer Eidgenossenschaft (2019): Bericht der Arbeitsgruppe Maschinelle Übersetzung der Sprachdienste des Schweizer Parlaments, [online] https://www.newsd.admin.ch/newsd/message/attachments/59735.pdf [abgerufen am 18.05.2021].

[12] Vgl. DeepL GmbH (o. D.): DeepL Pro – Translate text, Word and other documents securely, DeepL, [online] https://www.deepl.com/pro [abgerufen am 30.05.2021].

[13] Vgl. Saha, Sumit (2020): A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks — the ELI5 way, Medium, [online] https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53 [abgerufen am 18.05.2021].

[14] Vgl. Pakalski, Ingo (2009): Linguee: Suchmaschine für Übersetzungen, Golem, [online] https://www.golem.de/sonstiges/zustimmung/auswahl.html?from=https%3A%2F%2Fwww.golem.de%2F0904%2F66396.html [abgerufen am 21.05.2021].

[15] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Press Information, [online] https://www.deepl.com/press.html [abgerufen am 19.05.2021].

[16] Vgl. O’Shea, Keiron; Nash, Ryan (2015): An introduction to convolutional neural networks, arXiv Preprint, Computer Science, Cornell University. S. 1f.

[17] Vgl. News Aktuell (2017): Verne Global : Rechnen auf Zeit: DeepL setzt für Machine Learning auf Rechenzentrum von Verne Global / Verne Global bietet höchste Ausfallsicherheit und die notwendige Skalierbarkeit für den neuen DeepL Translator, Tagesspiegel Presseportal, [online] https://www.tagesspiegel.de/advertorials/ots/verne-global-rechnen-auf-zeit-deepl-setzt-fuer-machine-learning-auf-rechenzentrum-von-verne-global-verne-global-bietet-hoechste-ausfallsicherheit-und-die-notwendige-skalierbarkeit-fuer-den-neuen-deepl-translator/20351738.html [abgerufen am 20.05.2021].

[18] Vgl. Business Insider Deutschland (2020): DeepL: Konkurrent von Google Translate gewinnt einen KI-Preis, Business Insider, [online] https://www.businessinsider.de/tech/deepl-konkurrent-von-google-translate-gewinnt-preis-2019-9/ [abgerufen am 20.05.2021].

[19] Vgl. Eisenkrämer, Sven (2017): Eine deutsche KI übersetzt besser als Google & Co., springerprofessional.de, [online] https://www.springerprofessional.de/softwaretechnik/datenbanken-und-informationssysteme/eine-deutsche-ki-uebersetzt-besser-als-google-co-/14954442 [abgerufen am 22.05.2021].

[20] Vgl. Neuhaus, Elisabeth (2020): Spekuliert Deepl auf den Google-Exit, Jaroslaw Kutylowski?, in: Business Insider, 25.03.2020, [online] https://www.businessinsider.de/gruenderszene/technologie/deepl-ceo-jaroslaw-kutylowski/ [abgerufen am 30.05.2021].

[21] Vgl. Büttner, Gesa (2021): Dolmetschvorbereitung digital: Professionelles Dolmetschen und DeepL (TRANSÜD. Arbeiten zur Theorie und Praxis des Übersetzens und Dolmetschens), Berlin, Deutschland: Frank & Timme. S. 36-39.

[22] Vgl. DeepL GmbH (o. D.): DeepL Pro – Translate text, Word and other documents securely, DeepL, [online] https://www.deepl.com/pro [abgerufen am 30.05.2021].

[23] Vgl. Neuhaus, Elisabeth (2020): Spekuliert Deepl auf den Google-Exit, Jaroslaw Kutylowski?, in: Business Insider, 25.03.2020, [online] https://www.businessinsider.de/gruenderszene/technologie/deepl-ceo-jaroslaw-kutylowski/ [abgerufen am 30.05.2021].

[24] Vgl. Jahresabschluss der DeepL GmbH im Bundesanzeiger, veröffentlicht am 31.07.2019

[25] Vgl. Neuhaus, Elisabeth (2020): Spekuliert Deepl auf den Google-Exit, Jaroslaw Kutylowski?, in: Business Insider, 25.03.2020, [online] https://www.businessinsider.de/gruenderszene/technologie/deepl-ceo-jaroslaw-kutylowski/ [abgerufen am 30.05.2021].

[26] Vgl. DeepL GmbH, 2018: Datenschutz: Der EU-Vorteil: [online] https://www.deepl.com/blog/20180301/ [abgerufen am 18.05.2021].

[27] Vgl. Europäische Union (2016): Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO). Amtsblatt der Europäischen Union L 119/1 VERORDNUNG (EU) 2016/679 DES EUROPÄISCHEN PARLAMENTS UND DES RATES vom 27. April 2016 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, zum freien Datenverkehr und zur Auf- hebung der Richtlinie 95/46/EG.

[28] Vgl. DeepL GmbH, 2018: Datenschutz: Der EU-Vorteil: [online] https://www.deepl.com/blog/20180301/ [abgerufen am 18.05.2021].

[29] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Press Information, [online] https://www.deepl.com/press.html [abgerufen am 19.05.2021].

[30] Vgl. Deutsches Institut für Normung (2017): Informationstechnik – Sicherheitsverfahren – Informationssicherheitsmanagementsysteme – Anforderungen (ISO/IEC 27001:2013 einschließlich Cor 1:2014 und Cor 2:2015); Deutsche Fassung EN ISO/IEC 27001:2017, DIN, [online] https://www.din.de/de/mitwirken/normenausschuesse/nia/veroeffentlichungen/wdc-beuth:din21:269670716 [abgerufen am 17.05.2021].

[31] Vgl. DeepL GmbH (2021): DeepL Press Information, [online] https://www.deepl.com/press.html [abgerufen am 19.05.2021].

[32] Vgl. Statista (2019): Prognose der Internetpenetrationsrate weltweit bis 2021, Statista, [online] https://de.statista.com/statistik/daten/studie/369362/umfrage/prognose-der-internetpenetrationsrate-weltweit/ [abgerufen am 30.05.2021].

[33] Vgl. Turner, Ash (2021): How Many People Have Smartphones Worldwide (May 2021), BankMyCell, [online] https://www.bankmycell.com/blog/how-many-phones-are-in-the-world#part-1 [abgerufen am 20.05.2021].

[34] Vgl. Waibel, Alexander (2015): Sprachbarrieren durchbrechen: Traum oder Wirklichkeit, in: Nova Acta Leopoldina, Bd. 122, Nr. 410, S. 101–123, [online] https://isl.anthropomatik.kit.edu/pdf/Waibel2015.pdf. S. 103.

[35] Vgl. Waibel, Alexander (2015): Sprachbarrieren durchbrechen: Traum oder Wirklichkeit, in: Nova Acta Leopoldina, Bd. 122, Nr. 410, S. 101–123, [online] https://isl.anthropomatik.kit.edu/pdf/Waibel2015.pdf. S. 104.

[36] Vgl. Brummer, Christina (2021): Sprechen ist nicht denken – Wie Maschinen die Sprache erobern, Frankfurter Rundschau, [online] https://www.fr.de/zukunft/storys/technologie/sprechen-ist-nicht-denken-wie-maschinen-die-sprache-erobern-90197634.html [abgerufen am 30.05.2021].

[37] Vgl. Hornscheidt, Antje (2006): Linguistik, in: Inge Stephan/Christina Von Braun (Hrsg.), Gender-Studien: Eine Einführung, 2. Aufl., Stuttgart, Deutschland: J.B. Metzler. S. 270–283.

[38] Vgl. Rescigno, A.A., Vanmassenhove, E., Monti, J. and Way, A., 2020, Oktober. A Case Study of Natural Gender Phenomena in Translation A Comparison of Google Translate, Bing Microsoft Translator and DeepL for English to Italian, French and Spanish. In Association for Machine Translation in the Americas (AMTA): Workshop on the Impact of Machine Translation (iMpacT 2020). Workshop on the Impact of Machine Translation (iMpacT 2020) at Association for Machine Translation in the Americas (AMTA).

[39] Vgl. Carr, Jemma (2021): University lecturer slams „sexist“ Google Translate as gender neutral languages are translated into English with gendered pronouns suggesting men „build“ and women „wash dishes“, Daily Mail, [online] https://www.dailymail.co.uk/news/article-9396937/University-lecturer-slams-sexist-Google-Translate.html [abgerufen am 30.05.2021]; vgl. CT Übersetzungen/Laura Mangels (2021): Maschinelle Übersetzungstools in der Gender-Falle, ACT Blog, [online] https://www.act-translations.com/de-de/maschinelle-uebersetzungen-gender-falle/ [abgerufen am 30.05.2021]; vgl. Kutscher, Nadja (2021): Gender Bias bei Übersetzungsoftware: Treffen sich zwei Ärztinnen, taz, [online] https://taz.de/Gender-Bias-bei-Uebersetzungsoftware/!5766373/ [abgerufen am 30.05.2021].