Fünf führende kommerzielle Spracherkennungssysteme erzielten im Schnitt eine Wortfehlerrate von 0,35 bei schwarzen Sprechern gegenüber 0,19 bei weißen Sprechern, und 23% des Audios schwarzer Sprecher ergab Transkripte, die so fehlerhaft waren, dass sie unbrauchbar blieben, gegenüber nur 1,6% bei weißen Sprechern (Koenecke et al., PNAS 2020). Auch die menschliche Transkription ist kein sauberer Maßstab: Zertifizierte Gerichtsstenografen aus Philadelphia transkribierten African American English mit einer Genauigkeit von 82,9% auf Wortebene, mehr als 12 Punkte unter dem Standard von 95%, nach dem sie zertifiziert sind (Jones et al., Language 2019). Gleichzeitig schwinden diejenigen, die das Protokoll erstellen: Nach einem Rückgang von 21% in einem Jahrzehnt sind nur noch rund 23.000 Stenografen übrig (AAERT, Court Reporting Industry Trends 2025), und 71,3% der Familien-, Nachlass- und Zivilverhandlungen in Kalifornien hatten über drei Jahre hinweg überhaupt kein wörtliches Protokoll (Judicial Council of California, 2026). Wir haben Daten aus PNAS, der Fachzeitschrift Language der Linguistic Society of America, der National Court Reporters Association, dem Judicial Council of California, dem Thomson Reuters Institute und dem National Center for State Courts, dem Obersten Gericht der Philippinen, dem britischen Justizministerium und von begutachteten KI-Audits zusammengeführt, um zu zeigen, wo die Transkriptionsgenauigkeit vor Gericht 2026 tatsächlich steht. Das breitere Bild zum Personal finden Sie in unseren Statistiken zur Gerichtsstenografie.
TL;DR
- Kommerzielle ASR erzielte im Schnitt eine Wortfehlerrate von 0,35 bei schwarzen gegenüber 0,19 bei weißen Sprechern (Koenecke et al., PNAS 2020).
- 23% der Snippets schwarzer Sprecher gegenüber 1,6% der Snippets weißer Sprecher überschritten die WER-Schwelle von 0,5, die die Autoren als unbrauchbar werten (PNAS 2020).
- Schwarze Männer erreichten eine durchschnittliche WER von 0,41, das Doppelte der 0,21 bei weißen Männern (PNAS 2020).
- Gerichtsstenografen in Philadelphia erreichten bei African American English 82,9% Genauigkeit auf Wortebene und 59,5% auf Satzebene (Jones et al., Language 2019).
- 31% der Transkriptionen von Gerichtsstenografen veränderten, wer, was, wann, wo oder mit welcher Wucht etwas gesagt wurde (Language 2019).
- Rund 23.000 Stenografen sind nach einem zehnjährigen Rückgang von 21% übrig; die Einschreibungen sanken um 74% (AAERT 2025).
- Neu zertifizierte NCRA-Mitglieder sanken von 243 (2023) auf 205 (2025); das Durchschnittsalter der Gerichtsstenografen beträgt 56 Jahre (NCRA Statistics, März 2026).
- 72,4% der Familien-, Nachlass- und Zivilverhandlungen in Kalifornien im ersten Quartal 2026 hatten kein wörtliches Protokoll (Judicial Council of California 2026).
- Nur 17% der einzelstaatlichen Gerichte nutzen generative KI, und 70% untersagen ihrem Personal KI-Werkzeuge (Thomson Reuters Institute, State Courts Survey 2025).
- Philippinische Gerichte verkürzten die Transkriptionszeit in einem KI-Pilotprojekt im Schnitt um 50%, bis zu 80% (Oberstes Gericht der Philippinen, 2025).
- Etwa 1% der Whisper-Transkriptionen enthielt halluzinierte Phrasen, und 38% davon waren schädlich (Koenecke et al., ACM FAccT 2024).
- Eine 15-köpfige Arbeitsgruppe des Bundes zu Sprache-zu-Text vor Gericht wurde am 19. März 2026 in S. 4154 vorgeschlagen (US-Senat).
1. ASR-Wortfehlerraten nach Ethnie, Dialekt und Geschlecht
Das Kernproblem der Genauigkeit von Spracherkennung vor Gericht ist nicht die durchschnittliche Leistung, sondern die Streuung zwischen den Sprechern. Jedes der fünf getesteten Systeme machte bei schwarzen Sprechern nahezu doppelt so viele Fehler wie bei weißen Sprechern, selbst bei identischen Phrasen von fünf bis acht Wörtern, was auf das akustische Modell statt auf den Wortschatz hindeutet. Vor Gericht, wo das Protokoll für jeden Zeugen gleichermaßen verlässlich sein muss, besteht ein Werkzeug, das im Schnitt genau, aber je nach Sprecher ungleich ist, den grundlegenden Fairnesstest nicht.
Aktuellste verfügbare Daten: Koenecke et al., Racial disparities in automated speech recognition, PNAS 2020. Seitdem wurde keine Studie vergleichbaren Umfangs und Designs veröffentlicht, was an sich schon ein Befund ist: Die Evidenzbasis hinter der Beschaffung von ASR für Gerichte ist sechs Jahre alt.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Durchschnittliche WER über 5 ASR-Systeme, schwarze Sprecher | 0,35 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| Durchschnittliche WER über 5 ASR-Systeme, weiße Sprecher | 0,19 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| WER von Apple (schwächstes System), schwarze vs weiße Sprecher | 0,45 vs 0,23 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| WER von Microsoft (bestes System), schwarze vs weiße Sprecher | 0,27 vs 0,15 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| Durchschnittliche WER, schwarze Männer vs schwarze Frauen | 0,41 vs 0,30 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| Durchschnittliche WER, weiße Männer vs weiße Frauen | 0,21 vs 0,17 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| Snippets mit WER über 0,5 (unbrauchbar), schwarze vs weiße Sprecher | 23% vs 1,6% | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| WER bei identischen Phrasen, Microsoft, schwarze vs weiße Sprecher | 0,13 vs 0,07 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
Kontext: Die Studie glich je 2.141 Audiosnippets pro Gruppe ab (19,8 Stunden von 73 schwarzen und 42 weißen Sprechern). Die mediane WER lag in Princeville, North Carolina, bei 0,38 und in Washington, D.C., bei 0,31, gegenüber 0,18 in Sacramento und 0,15 im Humboldt County, und die Fehlerraten stiegen mit der Dichte von Merkmalen des African American Vernacular English. Der Wortschatz war nicht die Ursache: Im System von Google lagen 98,7% der von schwarzen Teilnehmern gesprochenen Wörter im Vokabular, gegenüber 98,6% bei weißen Teilnehmern. Wie die Zusammenfassung von Stanford Engineering festhält, nannten die Autoren ausdrücklich Strafjustizbehörden, die Gerichtsverfahren transkribieren, als Umfeld, in dem diese Lücken Schaden anrichten könnten.
Neuere Arbeiten bestätigen den Mechanismus, ohne die Kernzahlen zu ersetzen. Ein Interspeech-2025-Beitrag von Mojarad und Tang fand einen kleinen, aber signifikanten Effekt von Konsonantenclusterreduktion und ING-Reduktion auf die WER bei African American English, und der 2024 veröffentlichte Fair-Speech-Benchmark sammelte rund 26,5 Tsd. Äußerungen von 593 US-Teilnehmern, gezielt um demografische Fairness zu messen (Veliche et al., 2024). Allgemeine Benchmarks für den Genauigkeitsvergleich zwischen Werkzeugen finden Sie in unseren Statistiken zu Sprache-zu-Text.
2. Genauigkeit menschlicher Gerichtsstenografen bei Dialektsprache
Der faire Vergleichsmaßstab für ASR vor Gericht ist nicht ein perfektes Transkript, sondern die menschliche Basislinie, und die ist schwächer, als die Zertifizierung nahelegt. Zertifizierte Gerichtsstenografen machten bei 40,5% der Sätze in African American English in irgendeiner Weise Fehler, und zwar unter besseren Bedingungen als im Gerichtssaal: ruhiger Raum, hochwertiges Audio, jede Äußerung zweimal abgespielt und unbegrenzt Zeit zur Überarbeitung. Die Lücke zwischen Zertifizierung und realer Dialektleistung ist die am wenigsten beachtete Zahl der Gerichtstranskription.
Die Studie Testifying while black (Jones, Kalbfeld, Hancock und Clark, Language 2019) testete 27 Gerichtsstenografen an den Gerichten von Philadelphia, etwa ein Drittel des offiziellen Stenografenpools der Stadt, anhand von 83 naturalistischen Äußerungen und ergab 2.241 Transkriptionen.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Zertifizierungsstandard für Gerichtsstenografen (Genauigkeit) | 95% oder 98% | Jones et al., Language 2019 |
| Durchschnittliche Transkriptionsgenauigkeit auf Satzebene | 59,5% | Jones et al., Language 2019 |
| Beste vs schlechteste Genauigkeit auf Satzebene | 77% vs 18% | Jones et al., Language 2019 |
| Durchschnittliche Genauigkeit auf Wortebene | 82,9% (12,1 Punkte unter dem Standard) | Jones et al., Language 2019 |
| Beste vs schlechteste Genauigkeit auf Wortebene | 91,2% vs 58,4% | Jones et al., Language 2019 |
| Transkriptionen, die wer, was, wann, wo oder die Wucht veränderten | 31% (701 von 2.241) | Jones et al., Language 2019 |
| Transkriptionen, die Kauderwelsch ins Protokoll gebracht hätten | 11% (248) | Jones et al., Language 2019 |
| Durchschnittliche Genauigkeit bei Paraphrasen (Verständnis) | 33% | Jones et al., Language 2019 |
Hinweis zu den Ausreißern: In der Pilotphase erreichten Anwälte, die sich als Sprecher von African American English bezeichneten, 90% Transkriptionsgenauigkeit, gegenüber 64,2% bei Anwälten, die Standard American English sprachen. Schwarze Gerichtsstenografen paraphrasierten 52,5% der Äußerungen korrekt, gegenüber 33,7% bei nicht schwarzen, und 70% aller teilnehmenden Stenografen hatten den Begriff African American English noch nie gehört. Die Lehre für die KI-Beschaffung: Ein Anbieter, der nur gegen Testsets mit Standardenglisch prüft, misst das Falsche, und dasselbe gilt für die menschliche Zertifizierung. Das parallele Problem in der Arbeitswelt behandeln wir in unseren Statistiken zu Akzent-Bias.
3. Das Stenografen-Personal hinter dem Protokoll
Die Genauigkeitsdebatte wiegt schwerer, weil das menschliche Angebot schrumpft. Neue NCRA-Zertifizierungen sanken das zweite Jahr in Folge auf 205 im Jahr 2025, während der durchschnittliche Gerichtsstenograf inzwischen 56 Jahre alt ist. Gerichte wählen nicht abstrakt zwischen Stenografen und Software; sie entscheiden, was die bereits leeren Stellen füllt.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Verbleibende zertifizierte Stenografen in den USA | Rund 23.000 | AAERT, Court Reporting Industry Trends 2025 |
| Rückgang zertifizierter Stenografen im letzten Jahrzehnt | 21% | AAERT, Court Reporting Industry Trends 2025 |
| Rückgang der Einschreibungen an Stenografieschulen (3.083 im Jahr 2015 auf 790 im Jahr 2024) | 74% | AAERT, Court Reporting Industry Trends 2025 |
| Im Jahrzehnt geschlossene Stenografieprogramme oder -schulen | Rund 42% | AAERT, Court Reporting Industry Trends 2025 |
| Neu zertifizierte NCRA-Mitglieder, 2023 / 2024 / 2025 | 243 / 211 / 205 | NCRA Statistics, März 2026 |
| Durchschnittsalter der NCRA-Mitglieder unter den Gerichtsstenografen | 56 | NCRA Statistics, März 2026 |
| Stellen für Gerichtsstenografen und Simultanuntertitler, 2025 | 19.900 | BLS Occupational Outlook Handbook |
| Prognostizierte Beschäftigungsänderung, 2025-35 | 0% (rund 1.800 offene Stellen pro Jahr) | BLS Occupational Outlook Handbook |
Die Endnutzerbefragung der AAERT (über 550 Befragte, im vierten Quartal 2024 durchgeführt) beziffert die Folgewirkung: 76% berichten von Schwierigkeiten bei der Terminplanung von Verfahren, 55% von höheren Kosten, 39% von Verzögerungen, und 26% sagen, sie akzeptierten Transkripte geringerer Qualität. Und 96% nannten die Genauigkeit als wichtigsten Leistungsindikator. Quellen: der AAERT-Branchenbericht, NCRA Statistics und das BLS-Berufsprofil zu Gerichtsstenografen, das ausdrücklich erwartet, dass KI-Transkriptionswerkzeuge das künftige Beschäftigungswachstum begrenzen, während Stenografen weiterhin gebraucht werden, um digital erzeugte Protokolle zu prüfen und zu bearbeiten. Einschränkung: Die AAERT vertritt elektronische Protokollführer und Transkribenten und hat die Studie in Auftrag gegeben, sodass ihre Darstellung digitale Protokollierung begünstigt, obwohl ihre Personalzahlen auf Daten von NCRA und BLS beruhen.
4. Verfahren ganz ohne wörtliches Protokoll
Die schlechteste Transkriptionsgenauigkeit ist gar kein Transkript. Kalifornien, das die elektronische Aufzeichnung in den meisten Verfahrensarten einschränkt, veröffentlicht die detailliertesten öffentlichen Daten der USA dazu, was geschieht, wenn keine Stenografen verfügbar sind. Über drei Jahre hinweg liefen 3.007.651 Verhandlungen in Familien-, Nachlass- und uneingeschränkten Zivilsachen ohne wörtliches Protokoll ab, was laut dem Faktenblatt des Bundesstaates selbst für eine Berufung häufig fatal sein wird.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Verhandlungen ohne wörtliches Protokoll, 1. Quartal 2026 | 303.430 von 418.985 (72,4%) | Judicial Council of California, 2026 |
| Verhandlungen ohne wörtliches Protokoll, April 2023 bis März 2026 | 3.007.651 von 4.214.365 (71,3%) | Judicial Council of California, 2026 |
| Von Gerichten beschäftigte Stenografen vs zusätzlich benötigte FTE | 1.101 vs 458 mehr | Judicial Council of California, 2026 |
| Eingestellte vs ausgeschiedene Stenografen (FTE), April 2023 bis März 2026 | 381,8 vs 366,3 (Nettozuwachs 15,5) | Judicial Council of California, 2026 |
| Anteil der Neueinstellungen, die Voice Writer waren | 48,1% (183,5 FTE) | Judicial Council of California, 2026 |
| Rückgang der Lizenzinhaber in Kalifornien, Geschäftsjahr 2013-14 bis 2022-23 | 20,9% (Neuanträge um 42,9% gesunken) | Judicial Council of California Fact Sheet, Januar 2025 |
| Ausgaben der kalifornischen Gerichte für Transkripte, Geschäftsjahr 2023-24 | 23,7 Mio. USD | Judicial Council of California Fact Sheet, Januar 2025 |
| Tageskosten privater Stenografen, Zeugenvernehmung vs Verhandlung | 2.580 USD vs 3.300 USD | Judicial Council of California Fact Sheet, Januar 2025 |
Kontext: Der Nachwuchs verbessert sich am Rand, mit 176 neu erteilten Lizenzen im Geschäftsjahr 2024-25 gegenüber 68 in 2022-23 und einer Bestehensquote von 52,7% unter 294 aktuellen Prüfungsteilnehmern. Aber fast die Hälfte der Neueinstellungen sind Voice Writer, was selbst ein Spracherkennungs-Workflow ist: Der Stenograf spricht die Aussage in ein an einer Maske befestigtes Mikrofon nach, und die Software wandelt sie um. Die Live-Daten stehen im Mangel-Dashboard des Judicial Council, und die Kostenzahlen stammen aus dem Faktenblatt vom Januar 2025.
5. Verbreitung der KI-Transkription und Gerichtspiloten
Die einzelstaatlichen Gerichte der USA sind vorsichtig, und die Zahlen zeigen eine große Lücke zwischen Erwartung und Erlaubnis. 91% der Fachleute an einzelstaatlichen Gerichten erwarten mindestens einen moderaten Einfluss der KI auf den Gerichtsbetrieb, doch 70% sagen, ihr Gericht erlaube Beschäftigten die Nutzung KI-basierter Werkzeuge überhaupt nicht. Die am weitesten fortgeschrittenen Einführungen liegen außerhalb der USA, wo nationale Justizsysteme sich auf eine Plattform standardisieren können.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Einzelstaatliche Gerichte, die derzeit generative KI nutzen | 17% | Thomson Reuters Institute, State Courts Survey 2025 |
| Gerichte, die Beschäftigten die Nutzung KI-basierter Werkzeuge nicht erlauben | 70% | Thomson Reuters Institute, State Courts Survey 2025 |
| Befragte, die KI als bedeutendsten Trend einstufen | 55% | Thomson Reuters Institute, State Courts Survey 2025 |
| Justizsysteme, die KI-Schulungen angeboten haben | 25% | NCSC, Preparing for Future Workforce Needs 2025 |
| Befragte, die ein Anhalten des Personalmangels erwarten | 61% | NCSC, Preparing for Future Workforce Needs 2025 |
| Umfang des philippinischen KI-Transkriptionspiloten (Juli 2023 bis Sept. 2024) | Sandiganbayan + 41 erstinstanzliche Gerichte | Oberstes Gericht der Philippinen, 2025 |
| Verkürzung der Transkriptionszeit im philippinischen Pilotprojekt | 50% im Schnitt, bis zu 80% | Oberstes Gericht der Philippinen, 2025 |
| Gemeldete Genauigkeit im Verlauf des philippinischen Pilotprojekts | Verbesserung von 70% auf 90-95% | Oberstes Gericht der Philippinen, 2025 |
Die Umfrage umfasste 443 Richter und Fachleute an einzelstaatlichen, Bezirks- und Kommunalgerichten im März und April 2025 (Thomson Reuters Institute; NCSC-Zusammenfassung). Die philippinischen Ergebnisse, vorgestellt von Oberrichter Alexander Gesmundo, stammen von der Plattform Scriptix mit einem eigens entwickelten Sprachmodell für Filipino und Taglish, und das Oberste Gericht genehmigte im November 2024 den landesweiten Einsatz (Oberstes Gericht der Philippinen). Zu beachten ist, dass die Ausgangsgenauigkeit von 70% für jedes offizielle Protokoll inakzeptabel wäre; die Verbesserungen kamen durch fortgesetzte Nutzung und menschliche Bearbeitung, nicht durch bloßes Einschalten des Werkzeugs.
Das Vereinigte Königreich liefert den bislang größten Volumendatenpunkt, allerdings aus der Bewährungshilfe statt aus Gerichtssälen: Das Justizministerium meldet, dass zwischen dem 7. Oktober 2025 und dem 14. September 2026 über 1.600.000 Besprechungen mit dem hauseigenen Werkzeug Justice Transcribe zusammengefasst wurden, eine illustrative Einsparung von rund 266.667 Stunden bei 10 Minuten pro Besprechung (Justice-Transcribe-Daten auf GOV.UK). Die Ankündigung des Ministeriums selbst rechnet mit 18.750 freigesetzten Kalendertagen pro Jahr, und der HM Courts and Tribunals Service testet dasselbe Werkzeug inzwischen gegen beauftragte menschliche Transkribenten für Transkripte des Crown Court. Wie der Rechtssektor insgesamt KI einführt, zeigen unsere Statistiken zu KI im Rechtswesen.
6. Halluzinationen, Polizeitranskripte und die Aufsichtslücke
Die Wortfehlerrate unterschätzt das rechtliche Risiko der KI-Transkription, weil ein Transkript auch Wörter enthalten kann, die niemand gesagt hat. 38% der halluzinierten Passagen von Whisper enthielten ausdrücklich schädliche Inhalte wie Gewalt, falsche Assoziationen oder vorgetäuschte Autorität, also Inhalte, die verändern könnten, wie ein Richter oder eine Jury eine Aussage liest. Gerichtsaudio ist voller langer Pausen, und lange stimmlose Abschnitte sind genau das, was die Forscher mit Halluzinationen in Verbindung brachten.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Whisper-Transkriptionen mit vollständig halluzinierten Phrasen oder Sätzen | Rund 1% (im Schnitt 1,4%) | Koenecke et al., ACM FAccT 2024 |
| Halluzinationen mit mindestens einem ausdrücklichen Schaden | 38% | Koenecke et al., ACM FAccT 2024 |
| Halluzinationen, die Gewalt fortschreiben | 19% | Koenecke et al., ACM FAccT 2024 |
| Halluzinationen mit ungenauen Assoziationen / vorgetäuschter Autorität | 13% / 8% | Koenecke et al., ACM FAccT 2024 |
| Draft-One-Test für KI-Polizeiberichte: Beamte und Berichte | 85 Beamte, 755 Berichte | Adams et al., Journal of Experimental Criminology 2025 |
| Wirkung von Draft One auf die Berichtszeit | Keine statistisch signifikante Verkürzung | Adams et al., Journal of Experimental Criminology 2025 |
| Dauer und Ergebnis des KI-Berichtstests der Polizei von Anchorage | 3 Monate, keine signifikante Zeitersparnis | Polizeibehörde Anchorage über EFF, 2025 |
| Vorgeschlagene Bundes-Arbeitsgruppe zu Sprache-zu-Text vor Gericht | 15 Mitglieder, Bericht binnen 18 Monaten | S. 4154, Research and Oversight of AI in Courts Act of 2026 |
Kontext: Die Halluzinationsstudie (ACM FAccT 2024) stellte fest, dass Halluzinationen überproportional bei Sprechern mit Aphasie auftraten, die längere Pausen ohne Stimme haben. Bodycam-Audio fließt bereits über KI-erstellte Polizeiberichte in die Strafakte ein; die präregistrierte randomisierte Studie zu Axon Draft One (Springer) fand keine Zeitersparnis, weil die Beamten den Gewinn darauf verwendeten, Fehler zu beseitigen und übersehene Fakten zu ergänzen, und der Anbieter hatte eine Verkürzung um 50% beworben (EFF). Der anhängige Bundesgesetzentwurf, eingebracht am 19. März 2026, würde die Arbeitsgruppe verpflichten, die Transkriptionsgenauigkeit, die Auswirkungen auf Sprecher mit Akzent oder Dialekt und Wasserzeichen für KI-veränderte Protokolle zu untersuchen (Text von S. 4154, GovInfo). Die Frage für die Gerichte lautet nicht mehr, ob Spracherkennung im Schnitt gut genug ist; sie lautet, ob irgendjemand sie für jene Sprecher misst, die ein genaues Protokoll am dringendsten brauchen.
Zusammenfassung: Genauigkeit der Spracherkennung vor Gericht in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Durchschnittliche ASR-WER, schwarze vs weiße Sprecher | 0,35 vs 0,19 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| Snippets mit unbrauchbaren Transkripten (WER über 0,5), schwarze vs weiße Sprecher | 23% vs 1,6% | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| ASR-WER, schwarze Männer vs weiße Männer | 0,41 vs 0,21 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| ASR-WER von Apple, schwarze vs weiße Sprecher | 0,45 vs 0,23 | Koenecke et al., PNAS 2020 |
| Genauigkeit von Gerichtsstenografen auf Wortebene bei African American English | 82,9% | Jones et al., Language 2019 |
| Genauigkeit von Gerichtsstenografen auf Satzebene bei African American English | 59,5% | Jones et al., Language 2019 |
| Transkriptionen von Gerichtsstenografen, die die Bedeutung veränderten | 31% | Jones et al., Language 2019 |
| Zertifizierungsstandard für Gerichtsstenografen | 95% bis 98% | Jones et al., Language 2019 |
| Verbleibende Stenografen in den USA | Rund 23.000 | AAERT 2025 |
| Rückgang der Stenografie-Einschreibungen, 2015 bis 2024 | 74% | AAERT 2025 |
| Neu zertifizierte NCRA-Mitglieder, 2025 | 205 | NCRA Statistics, März 2026 |
| Durchschnittsalter der Gerichtsstenografen | 56 | NCRA Statistics, März 2026 |
| Kalifornische Verhandlungen ohne wörtliches Protokoll, April 2023 bis März 2026 | 71,3% (3.007.651) | Judicial Council of California 2026 |
| Zusätzlich benötigte Gerichtsstenografen in Kalifornien | 458 FTE | Judicial Council of California 2026 |
| Einzelstaatliche Gerichte mit generativer KI | 17% | Thomson Reuters Institute 2025 |
| Gerichte, die Personal KI-basierte Werkzeuge untersagen | 70% | Thomson Reuters Institute 2025 |
| Verkürzung der Transkriptionszeit im philippinischen KI-Pilotprojekt | 50% im Schnitt, bis zu 80% | Oberstes Gericht der Philippinen 2025 |
| Im Vereinigten Königreich mit Justice Transcribe zusammengefasste Besprechungen, Okt. 2025 bis Sept. 2026 | Über 1.600.000 | Britisches Justizministerium 2026 |
| Whisper-Halluzinationen mit ausdrücklich schädlichen Inhalten | 38% | Koenecke et al., ACM FAccT 2024 |
Methodik und Quellen
- Koenecke et al., Racial disparities in automated speech recognition, PNAS 2020, mit der Zusammenfassung von Stanford Engineering
- Jones, Kalbfeld, Hancock und Clark, Testifying while black, Language 95(2), 2019
- Mojarad und Tang, Automatic Speech Recognition of African American English, Interspeech 2025
- Veliche et al., Fair-Speech-Datensatz, 2024
- AAERT, Court Reporting Industry Trends 2025 (durchgeführt von The Brand Consultancy; 27 Interviews und über 550 Umfrageantworten)
- National Court Reporters Association, NCRA Statistics (März 2026)
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: Court Reporters and Simultaneous Captioners
- Judicial Council of California, Dashboard Shortage of Court Reporters in California und Fact Sheet, Januar 2025
- Thomson Reuters Institute, Staffing, Operations and Technology: A 2025 Survey of State Courts
- National Center for State Courts, Preparing for Future Workforce Needs
- Oberstes Gericht der Philippinen, Ergebnisse der KI-gestützten Transkription
- Britisches Justizministerium, Justice-Transcribe-Daten, Okt. 2025 bis Sept. 2026 und Ankündigung AI tech ambition
- Koenecke et al., Careless Whisper: Speech-to-Text Hallucination Harms, ACM FAccT 2024
- Adams et al., randomisierte Studie zur KI-gestützten Erstellung von Polizeiberichten, Journal of Experimental Criminology 2025 und EFF zum Test der Polizeibehörde Anchorage, 2025
- S. 4154, Research and Oversight of AI in Courts Act of 2026 (GovInfo)
- Daten-Hinweis: Die beiden grundlegenden Genauigkeitsstudien (PNAS 2020, Language 2019) sind mehr als drei Jahre alt und testeten kommerzielle Systeme und Stenografen im damaligen Stand; sie bleiben die jüngsten kontrollierten Messungen ihrer Art, und neuere ASR-Modelle könnten anders abschneiden. Keine der beiden Studien testete Live-Audio aus dem Gerichtssaal. Die NCSC-Zusammenfassung nennt, dass mehr als 70% der Befragten Personalmangel erlebten, während ein Artikel des Thomson Reuters Institute zur selben Umfrage von 2025 68% angibt; wir verwenden die 61% für den fortdauernden Mangel, bei denen beide Quellen übereinstimmen. Die Zahlen zu US-Stenografen unterscheiden sich je nach Methode: Die AAERT schätzt rund 23.000 Stenografen, während das BLS 2025 19.900 Stellen für Gerichtsstenografen und Untertitler zählt. Die philippinische Genauigkeitsspanne (70% bis 90-95%) wird vom Gericht selbst gemeldet und nicht unabhängig geprüft, und die Stundenzahl für Justice Transcribe im Vereinigten Königreich ist eine illustrative Schätzung auf Basis von angenommenen 10 eingesparten Minuten pro Besprechung. Die vorgeschlagene Bundes-Arbeitsgruppe würde, sollte S. 4154 verabschiedet werden, die erste Genauigkeitsbewertung der US-Regierung zu Sprache-zu-Text vor Gericht erstellen.
Zuletzt aktualisiert: 3. Oktober 2026. Wir aktualisieren diese Zusammenstellung vierteljährlich, und die nächste Aktualisierung wird erwartet, wenn der Judicial Council of California sein Update zum Mangel an Gerichtsstenografen für das zweite Quartal 2026 veröffentlicht und HMCTS Ergebnisse seiner Justice-Transcribe-Studie zu Crown-Court-Transkripten meldet.