Lima sistem pengenalan ucapan komersial terkemuka rata-rata mencatat word error rate 0,35 untuk penutur kulit hitam dibandingkan 0,19 untuk penutur kulit putih, dan 23% audio penutur kulit hitam menghasilkan transkrip yang terlalu penuh kesalahan untuk dipakai, dibandingkan hanya 1,6% untuk penutur kulit putih (Koenecke dkk., PNAS 2020). Transkripsi oleh manusia pun bukan tolok ukur yang bersih: stenografer pengadilan Philadelphia yang bersertifikat mentranskripsikan bahasa Inggris Afrika-Amerika dengan akurasi kata 82,9%, lebih dari 12 poin di bawah standar 95% yang menjadi syarat sertifikasi mereka (Jones dkk., Language 2019). Sementara itu, orang-orang yang membuat catatan persidangan terus berkurang: sekitar 23.000 stenografer tersisa setelah penurunan 21% dalam satu dekade (AAERT, 2025 Court Reporting Industry Trends), dan 71,3% sidang perkara keluarga, waris, dan perdata di California selama tiga tahun sama sekali tidak memiliki catatan verbatim (Judicial Council of California, 2026). Kami menghimpun data dari PNAS, jurnal Language milik Linguistic Society of America, National Court Reporters Association, Judicial Council of California, Thomson Reuters Institute dan National Center for State Courts, Mahkamah Agung Filipina, Kementerian Kehakiman Inggris, serta audit AI yang telah ditelaah sejawat untuk menunjukkan di mana posisi akurasi transkripsi ruang sidang sebenarnya pada 2026. Untuk gambaran tenaga kerja yang lebih luas, lihat statistik stenografi pengadilan kami.
TL;DR
- ASR komersial rata-rata mencatat word error rate 0,35 untuk penutur kulit hitam vs 0,19 untuk penutur kulit putih (Koenecke dkk., PNAS 2020).
- 23% potongan audio penutur kulit hitam vs 1,6% potongan penutur kulit putih melampaui ambang WER 0,5 yang oleh para penulis dianggap tidak dapat dipakai (PNAS 2020).
- Pria kulit hitam mengalami WER rata-rata 0,41, dua kali lipat dari 0,21 pada pria kulit putih (PNAS 2020).
- Stenografer pengadilan Philadelphia mencapai akurasi kata 82,9% dan akurasi kalimat 59,5% pada bahasa Inggris Afrika-Amerika (Jones dkk., Language 2019).
- 31% transkripsi stenografer pengadilan mengubah siapa, apa, kapan, di mana, atau kekuatan sebuah ujaran (Language 2019).
- Sekitar 23.000 stenografer tersisa setelah penurunan 21% selama sepuluh tahun; pendaftaran turun 74% (AAERT 2025).
- Anggota bersertifikat baru NCRA turun dari 243 (2023) menjadi 205 (2025); usia rata-rata stenografer pengadilan adalah 56 tahun (Statistik NCRA, Maret 2026).
- 72,4% sidang perkara keluarga, waris, dan perdata di California pada kuartal pertama 2026 tidak memiliki catatan verbatim (Judicial Council of California 2026).
- Hanya 17% pengadilan negara bagian yang memakai AI generatif dan 70% melarang stafnya memakai alat AI (Thomson Reuters Institute 2025 State Courts Survey).
- Pengadilan Filipina memangkas waktu transkripsi rata-rata 50%, hingga 80%, dalam uji coba AI (Mahkamah Agung Filipina, 2025).
- Sekitar 1% transkripsi Whisper memuat frasa halusinasi, dan 38% di antaranya merugikan (Koenecke dkk., ACM FAccT 2024).
- Gugus tugas federal beranggotakan 15 orang untuk speech-to-text di ruang sidang diusulkan dalam S. 4154 pada 19 Maret 2026 (Senat AS).
1. Word Error Rate ASR menurut Ras, Dialek, dan Gender
Masalah akurasi inti pada pengenalan ucapan di ruang sidang bukanlah kinerja rata-rata, melainkan variasi antarpenutur. Kelima sistem yang diuji membuat kesalahan hampir dua kali lebih banyak untuk penutur kulit hitam dibandingkan penutur kulit putih, bahkan pada frasa identik lima hingga delapan kata, yang menunjuk ke model akustik, bukan kosakata. Di ruang sidang, tempat catatan harus sama andalnya bagi setiap saksi, alat yang akurat secara rata-rata tetapi tidak setara antarpenutur gagal dalam ujian keadilan paling dasar.
Data terbaru yang tersedia: Koenecke dkk., Racial disparities in automated speech recognition, PNAS 2020. Sejak itu belum ada studi dengan skala dan rancangan sebanding yang diterbitkan, yang dengan sendirinya merupakan temuan: dasar bukti di balik pengadaan ASR untuk pengadilan sudah berusia enam tahun.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| WER rata-rata pada 5 sistem ASR, penutur kulit hitam | 0,35 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER rata-rata pada 5 sistem ASR, penutur kulit putih | 0,19 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER Apple (kinerja terburuk), penutur kulit hitam vs kulit putih | 0,45 vs 0,23 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER Microsoft (kinerja terbaik), penutur kulit hitam vs kulit putih | 0,27 vs 0,15 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER rata-rata, pria kulit hitam vs wanita kulit hitam | 0,41 vs 0,30 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER rata-rata, pria kulit putih vs wanita kulit putih | 0,21 vs 0,17 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| Potongan audio dengan WER di atas 0,5 (tidak dapat dipakai), penutur kulit hitam vs kulit putih | 23% vs 1,6% | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER pada frasa identik, Microsoft, penutur kulit hitam vs kulit putih | 0,13 vs 0,07 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
Konteks: studi ini mencocokkan 2.141 potongan audio dari tiap kelompok (19,8 jam dari 73 penutur kulit hitam dan 42 penutur kulit putih). WER median adalah 0,38 di Princeville, NC dan 0,31 di Washington, DC, dibandingkan 0,18 di Sacramento dan 0,15 di Humboldt County, dan tingkat kesalahan naik seiring kepadatan fitur bahasa Inggris Vernakular Afrika-Amerika. Kosakata bukan penyebabnya: sistem Google memiliki 98,7% kata yang diucapkan peserta kulit hitam dalam kosakatanya, dibandingkan 98,6% untuk peserta kulit putih. Seperti dicatat dalam ringkasan Stanford Engineering, para penulis secara khusus menandai lembaga peradilan pidana yang mentranskripsikan persidangan sebagai lingkungan tempat kesenjangan ini dapat menimbulkan kerugian.
Penelitian yang lebih baru mengonfirmasi mekanismenya tanpa menggantikan angka utamanya. Makalah Interspeech 2025 oleh Mojarad dan Tang menemukan efek kecil tetapi signifikan dari reduksi gugus konsonan dan reduksi ING terhadap WER untuk bahasa Inggris Afrika-Amerika, dan tolok ukur Fair-Speech yang dirilis pada 2024 mengumpulkan sekitar 26,5 ribu ujaran dari 593 peserta AS khusus untuk mengukur keadilan demografis (Veliche dkk., 2024). Pembaca yang membandingkan akurasi antaralat dapat menemukan tolok ukur umum di statistik speech-to-text kami.
2. Akurasi Stenografer Pengadilan Manusia pada Ucapan Dialek
Pembanding yang adil untuk ASR di ruang sidang bukanlah transkrip sempurna, melainkan dasar acuan manusia, dan acuan itu lebih lemah daripada yang tersirat dari sertifikasi. Stenografer pengadilan bersertifikat salah dengan satu atau lain cara pada 40,5% kalimat bahasa Inggris Afrika-Amerika, dalam kondisi yang lebih baik daripada ruang sidang: ruangan sunyi, audio berkualitas tinggi, setiap ujaran diputar dua kali, dan waktu revisi tanpa batas. Kesenjangan antara sertifikasi dan kinerja dialek di dunia nyata adalah angka yang paling jarang dilaporkan dalam transkripsi pengadilan.
Studi ini, Testifying while black (Jones, Kalbfeld, Hancock, dan Clark, Language 2019), menguji 27 stenografer pengadilan yang bekerja di pengadilan Philadelphia, sekitar sepertiga dari kumpulan stenografer resmi kota itu, pada 83 ujaran alami, menghasilkan 2.241 transkripsi.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Standar akurasi sertifikasi untuk stenografer pengadilan | 95% atau 98% | Jones dkk., Language 2019 |
| Akurasi transkripsi tingkat kalimat rata-rata | 59,5% | Jones dkk., Language 2019 |
| Akurasi tingkat kalimat terbaik vs terburuk | 77% vs 18% | Jones dkk., Language 2019 |
| Akurasi tingkat kata rata-rata | 82,9% (12,1 poin di bawah standar) | Jones dkk., Language 2019 |
| Akurasi tingkat kata terbaik vs terburuk | 91,2% vs 58,4% | Jones dkk., Language 2019 |
| Transkripsi yang mengubah siapa, apa, kapan, di mana, atau kekuatan ujaran | 31% (701 dari 2.241) | Jones dkk., Language 2019 |
| Transkripsi yang akan memasukkan teks tak bermakna ke dalam catatan | 11% (248) | Jones dkk., Language 2019 |
| Akurasi parafrase (pemahaman) rata-rata | 33% | Jones dkk., Language 2019 |
Catatan temuan menyimpang: pada tahap uji awal, pengacara yang mengidentifikasi diri sebagai penutur bahasa Inggris Afrika-Amerika mencapai akurasi transkripsi 90%, dibandingkan 64,2% untuk pengacara penutur bahasa Inggris Amerika Standar. Stenografer pengadilan kulit hitam memparafrasekan 52,5% ujaran dengan benar dibandingkan 33,7% untuk stenografer nonkulit hitam, dan 70% dari seluruh stenografer peserta belum pernah mendengar istilah bahasa Inggris Afrika-Amerika. Pelajaran untuk pengadaan AI: vendor yang hanya menguji pada kumpulan data bahasa Inggris Standar mengukur hal yang salah, dan hal yang sama berlaku untuk sertifikasi manusia. Kami membahas masalah paralel di dunia kerja dalam statistik bias aksen kami.
3. Tenaga Kerja Stenografer di Balik Catatan Persidangan
Perdebatan akurasi menjadi semakin penting karena pasokan tenaga manusia menyusut. Sertifikasi NCRA baru turun untuk tahun kedua berturut-turut, menjadi 205 pada 2025, sementara usia rata-rata stenografer pengadilan kini 56 tahun. Pengadilan tidak memilih antara stenografer dan perangkat lunak secara abstrak; mereka sedang memutuskan apa yang akan mengisi kursi yang sudah kosong.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Stenografer bersertifikat yang tersisa di AS | Sekitar 23.000 | AAERT, 2025 Court Reporting Industry Trends |
| Penurunan stenografer bersertifikat dalam satu dekade terakhir | 21% | AAERT, 2025 Court Reporting Industry Trends |
| Penurunan pendaftaran sekolah stenografi (3.083 pada 2015 menjadi 790 pada 2024) | 74% | AAERT, 2025 Court Reporting Industry Trends |
| Program atau sekolah stenografi yang ditutup dalam satu dekade | Sekitar 42% | AAERT, 2025 Court Reporting Industry Trends |
| Anggota bersertifikat baru NCRA, 2023 / 2024 / 2025 | 243 / 211 / 205 | Statistik NCRA, Maret 2026 |
| Usia rata-rata anggota stenografer pengadilan NCRA | 56 | Statistik NCRA, Maret 2026 |
| Lowongan stenografer pengadilan dan pembuat teks simultan, 2025 | 19.900 | BLS Occupational Outlook Handbook |
| Perkiraan perubahan lapangan kerja, 2025-35 | 0% (sekitar 1.800 lowongan per tahun) | BLS Occupational Outlook Handbook |
Survei pengguna akhir AAERT (550+ responden, dilaksanakan pada kuartal keempat 2024) mengukur dampak hilirnya: 76% melaporkan kesulitan menjadwalkan persidangan, 55% melaporkan biaya lebih tinggi, 39% melaporkan penundaan, dan 26% mengatakan menerima transkrip berkualitas lebih rendah. Dan 96% menyebut akurasi sebagai indikator kinerja paling signifikan. Sumber: laporan industri AAERT, Statistik NCRA, dan profil stenografer pengadilan BLS, yang secara eksplisit memperkirakan alat transkripsi AI akan membatasi pertumbuhan lapangan kerja di masa depan sementara stenografer tetap dibutuhkan untuk meninjau dan menyunting catatan yang dibuat secara digital. Catatan penting: AAERT mewakili stenografer dan transkriber elektronik serta menugaskan studi ini, sehingga pembingkaiannya condong ke pencatatan digital meskipun angka tenaga kerjanya bersumber dari data NCRA dan BLS.
4. Persidangan Tanpa Catatan Verbatim Sama Sekali
Akurasi transkripsi terburuk adalah tidak adanya transkrip. California, yang membatasi perekaman elektronik di sebagian besar jenis perkara, menerbitkan data publik paling rinci di AS tentang apa yang terjadi ketika stenografer tidak tersedia. Selama tiga tahun, 3.007.651 sidang perkara keluarga, waris, dan perdata tak terbatas berlangsung tanpa catatan verbatim, yang menurut lembar fakta negara bagian itu sendiri akan sering berakibat fatal bagi banding.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Sidang tanpa catatan verbatim, kuartal 1 2026 | 303.430 dari 418.985 (72,4%) | Judicial Council of California, 2026 |
| Sidang tanpa catatan verbatim, April 2023 hingga Maret 2026 | 3.007.651 dari 4.214.365 (71,3%) | Judicial Council of California, 2026 |
| Stenografer yang dipekerjakan pengadilan vs FTE tambahan yang dibutuhkan | 1.101 vs 458 lagi | Judicial Council of California, 2026 |
| FTE stenografer yang direkrut vs yang keluar, April 2023 hingga Maret 2026 | 381,8 vs 366,3 (kenaikan bersih 15,5) | Judicial Council of California, 2026 |
| Porsi rekrutan baru yang berstatus voice writer | 48,1% (183,5 FTE) | Judicial Council of California, 2026 |
| Penurunan pemegang lisensi California, tahun fiskal 2013-14 hingga tahun fiskal 2022-23 | 20,9% (aplikasi baru turun 42,9%) | Judicial Council of California Fact Sheet, Jan 2025 |
| Pengeluaran pengadilan California untuk transkrip, tahun fiskal 2023-24 | USD 23,7 juta | Judicial Council of California Fact Sheet, Jan 2025 |
| Biaya harian stenografer swasta, deposisi vs persidangan | USD 2.580 vs USD 3.300 | Judicial Council of California Fact Sheet, Jan 2025 |
Konteks: jalur pasokan membaik di pinggiran, dengan 176 lisensi baru diterbitkan pada tahun fiskal 2024-25 dibandingkan 68 pada 2022-23, dan tingkat kelulusan 52,7% di antara 294 peserta ujian terbaru. Namun hampir setengah rekrutan baru adalah voice writer, yang dengan sendirinya merupakan alur kerja pengenalan ucapan: stenografer mengucapkan ulang kesaksian ke mikrofon yang terpasang pada masker dan perangkat lunak mengonversinya. Data langsungnya ada di dasbor kekurangan Judicial Council, dan angka biayanya berasal dari lembar fakta Januari 2025.
5. Adopsi Transkripsi AI dan Uji Coba di Pengadilan
Pengadilan negara bagian AS berhati-hati, dan angka-angkanya menunjukkan jurang lebar antara ekspektasi dan izin. 91% profesional pengadilan negara bagian memperkirakan AI akan berdampak setidaknya sedang pada operasional pengadilan, namun 70% mengatakan pengadilannya sama sekali tidak mengizinkan karyawan memakai alat berbasis AI. Penerapan yang paling maju ada di luar AS, tempat sistem peradilan nasional dapat menstandarkan satu platform.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Pengadilan negara bagian yang saat ini memakai AI generatif | 17% | Thomson Reuters Institute, 2025 State Courts Survey |
| Pengadilan yang tidak mengizinkan karyawan memakai alat berbasis AI | 70% | Thomson Reuters Institute, 2025 State Courts Survey |
| Responden yang menilai AI sebagai tren paling signifikan | 55% | Thomson Reuters Institute, 2025 State Courts Survey |
| Sistem pengadilan yang telah menawarkan pelatihan AI | 25% | NCSC, Preparing for Future Workforce Needs 2025 |
| Responden yang memperkirakan kekurangan staf akan berlanjut | 61% | NCSC, Preparing for Future Workforce Needs 2025 |
| Cakupan uji coba transkripsi AI di Filipina (Juli 2023 hingga September 2024) | Sandiganbayan + 41 pengadilan tingkat pertama | Mahkamah Agung Filipina, 2025 |
| Pengurangan waktu transkripsi dalam uji coba Filipina | Rata-rata 50%, hingga 80% | Mahkamah Agung Filipina, 2025 |
| Akurasi yang dilaporkan sepanjang uji coba Filipina | Meningkat dari 70% menjadi 90-95% | Mahkamah Agung Filipina, 2025 |
Survei ini mencakup 443 hakim dan profesional pengadilan negara bagian, kabupaten, dan kota pada Maret dan April 2025 (Thomson Reuters Institute; ringkasan NCSC). Hasil dari Filipina, yang dipaparkan Ketua Mahkamah Agung Alexander Gesmundo, berasal dari platform Scriptix dengan model bahasa kustom Filipino dan Taglish, dan Mahkamah Agung menyetujui penerapan nasional pada November 2024 (Mahkamah Agung Filipina). Perlu dicatat bahwa akurasi awal 70% tidak akan dapat diterima untuk catatan resmi apa pun; peningkatannya datang dari penggunaan berkelanjutan dan penyuntingan oleh manusia, bukan dari sekadar menyalakan alatnya.
Inggris menawarkan titik data volume terbesar sejauh ini, meski berasal dari pembinaan pemasyarakatan (probation), bukan ruang sidang: Kementerian Kehakiman melaporkan bahwa lebih dari 1.600.000 pertemuan diringkas dengan alat internalnya, Justice Transcribe, antara 7 Oktober 2025 dan 14 September 2026, penghematan ilustratif sekitar 266.667 jam dengan asumsi 10 menit per pertemuan (data Justice Transcribe di GOV.UK). Pengumuman kementerian itu memproyeksikan 18.750 hari kalender terbebaskan setiap tahun, dan HM Courts and Tribunals Service kini menguji alat yang sama dibandingkan transkriber manusia kontrak untuk transkrip Crown Court. Untuk gambaran adopsi AI di sektor hukum yang lebih luas, lihat statistik AI di bidang hukum kami.
6. Halusinasi, Transkrip Polisi, dan Celah Pengawasan
Word error rate meremehkan risiko hukum transkripsi AI, karena sebuah transkrip juga dapat memuat kata-kata yang tidak diucapkan siapa pun. 38% bagian halusinasi Whisper memuat dampak merugikan eksplisit seperti kekerasan, asosiasi keliru, atau otoritas yang tersirat, jenis konten yang dapat mengubah cara hakim atau juri membaca kesaksian. Audio ruang sidang penuh jeda panjang, dan rentang tanpa suara yang panjang itulah yang oleh para peneliti dikaitkan dengan halusinasi.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Transkripsi Whisper dengan frasa atau kalimat yang sepenuhnya halusinasi | Sekitar 1% (rata-rata 1,4%) | Koenecke dkk., ACM FAccT 2024 |
| Halusinasi yang memuat setidaknya satu dampak merugikan eksplisit | 38% | Koenecke dkk., ACM FAccT 2024 |
| Halusinasi yang melanggengkan kekerasan | 19% | Koenecke dkk., ACM FAccT 2024 |
| Halusinasi yang membuat asosiasi tidak akurat / menyiratkan otoritas palsu | 13% / 8% | Koenecke dkk., ACM FAccT 2024 |
| Uji coba laporan polisi AI Draft One: petugas dan laporan | 85 petugas, 755 laporan | Adams dkk., Journal of Experimental Criminology 2025 |
| Efek Draft One pada waktu penulisan laporan | Tidak ada pengurangan yang signifikan secara statistik | Adams dkk., Journal of Experimental Criminology 2025 |
| Durasi dan hasil uji coba laporan AI Anchorage Police Department | 3 bulan, tidak ada penghematan waktu yang signifikan | Anchorage Police Department melalui EFF, 2025 |
| Gugus tugas federal yang diusulkan untuk speech-to-text di pengadilan | 15 anggota, melapor dalam 18 bulan | S. 4154, Research and Oversight of AI in Courts Act of 2026 |
Konteks: studi halusinasi (ACM FAccT 2024) menemukan bahwa halusinasi terjadi secara tidak proporsional pada penutur dengan afasia, yang memiliki jeda tanpa suara lebih panjang. Audio kamera tubuh sudah masuk ke catatan pidana melalui laporan polisi yang disusun AI; uji coba acak yang diregistrasi sebelumnya atas Axon Draft One (Springer) tidak menemukan penghematan waktu karena petugas menghabiskan waktu yang dihemat untuk menyunting kesalahan dan menambahkan fakta yang terlewat, padahal vendor sempat memasarkan pengurangan 50% (EFF). RUU federal yang sedang dibahas, yang diperkenalkan pada 19 Maret 2026, akan mewajibkan gugus tugas memeriksa akurasi transkripsi, dampak pada penutur beraksen atau berdialek, dan tanda air untuk catatan yang diubah AI (teks S. 4154, GovInfo). Pertanyaan bagi pengadilan bukan lagi apakah pengenalan ucapan cukup baik secara rata-rata; melainkan apakah ada yang mengukurnya untuk para penutur yang paling membutuhkan catatan yang akurat.
Ringkasan: Akurasi Pengenalan Ucapan di Ruang Sidang dalam Angka
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| WER ASR rata-rata, penutur kulit hitam vs kulit putih | 0,35 vs 0,19 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| Potongan dengan transkrip tidak dapat dipakai (WER di atas 0,5), kulit hitam vs kulit putih | 23% vs 1,6% | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER ASR, pria kulit hitam vs pria kulit putih | 0,41 vs 0,21 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| WER ASR Apple, penutur kulit hitam vs kulit putih | 0,45 vs 0,23 | Koenecke dkk., PNAS 2020 |
| Akurasi tingkat kata stenografer pengadilan pada bahasa Inggris Afrika-Amerika | 82,9% | Jones dkk., Language 2019 |
| Akurasi tingkat kalimat stenografer pengadilan pada bahasa Inggris Afrika-Amerika | 59,5% | Jones dkk., Language 2019 |
| Transkripsi stenografer pengadilan yang mengubah makna | 31% | Jones dkk., Language 2019 |
| Standar sertifikasi stenografer pengadilan | 95% hingga 98% | Jones dkk., Language 2019 |
| Stenografer AS yang tersisa | Sekitar 23.000 | AAERT 2025 |
| Penurunan pendaftaran stenografi, 2015 hingga 2024 | 74% | AAERT 2025 |
| Anggota bersertifikat baru NCRA, 2025 | 205 | Statistik NCRA, Maret 2026 |
| Usia rata-rata stenografer pengadilan | 56 | Statistik NCRA, Maret 2026 |
| Sidang California tanpa catatan verbatim, April 2023 hingga Maret 2026 | 71,3% (3.007.651) | Judicial Council of California 2026 |
| Stenografer pengadilan tambahan yang dibutuhkan California | 458 FTE | Judicial Council of California 2026 |
| Pengadilan negara bagian yang memakai AI generatif | 17% | Thomson Reuters Institute 2025 |
| Pengadilan yang melarang staf memakai alat berbasis AI | 70% | Thomson Reuters Institute 2025 |
| Pengurangan waktu transkripsi uji coba AI Filipina | Rata-rata 50%, hingga 80% | Mahkamah Agung Filipina 2025 |
| Pertemuan di Inggris yang diringkas dengan Justice Transcribe, Oktober 2025 hingga September 2026 | 1.600.000+ | Kementerian Kehakiman Inggris 2026 |
| Halusinasi Whisper yang memuat dampak merugikan eksplisit | 38% | Koenecke dkk., ACM FAccT 2024 |
Metodologi dan Sumber
- Koenecke dkk., Racial disparities in automated speech recognition, PNAS 2020, beserta ringkasan Stanford Engineering
- Jones, Kalbfeld, Hancock, dan Clark, Testifying while black, Language 95(2), 2019
- Mojarad dan Tang, Automatic Speech Recognition of African American English, Interspeech 2025
- Veliche dkk., Fair-Speech dataset, 2024
- AAERT, 2025 Court Reporting Industry Trends (dilakukan oleh The Brand Consultancy; 27 wawancara dan 550+ tanggapan survei)
- National Court Reporters Association, Statistik NCRA (Maret 2026)
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: Court Reporters and Simultaneous Captioners
- Judicial Council of California, dasbor Shortage of Court Reporters in California dan Fact Sheet, Januari 2025
- Thomson Reuters Institute, Staffing, Operations and Technology: A 2025 Survey of State Courts
- National Center for State Courts, Preparing for Future Workforce Needs
- Mahkamah Agung Filipina, hasil transkripsi berbasis AI
- Kementerian Kehakiman Inggris, data Justice Transcribe, Oktober 2025 hingga September 2026 dan pengumuman AI tech ambition
- Koenecke dkk., Careless Whisper: Speech-to-Text Hallucination Harms, ACM FAccT 2024
- Adams dkk., uji coba acak penulisan laporan polisi berbantuan AI, Journal of Experimental Criminology 2025 dan EFF tentang uji coba Anchorage Police Department, 2025
- S. 4154, Research and Oversight of AI in Courts Act of 2026 (GovInfo)
- Catatan data: dua studi akurasi yang menjadi fondasi (PNAS 2020, Language 2019) berusia lebih dari tiga tahun dan menguji sistem komersial serta stenografer sebagaimana adanya pada masa itu; keduanya tetap menjadi pengukuran terkontrol terbaru dari jenisnya, dan model ASR yang lebih baru mungkin berkinerja berbeda. Tidak satu pun studi menguji audio ruang sidang langsung. Ringkasan NCSC melaporkan bahwa lebih dari 70% responden menghadapi kekurangan staf, sementara artikel Thomson Reuters Institute tentang survei 2025 yang sama menyebut 68%; kami memakai angka 61% kekurangan yang berlanjut yang disepakati kedua sumber. Jumlah stenografer AS berbeda menurut metode: AAERT memperkirakan sekitar 23.000 stenografer, sedangkan BLS menghitung 19.900 lowongan stenografer pengadilan dan pembuat teks pada 2025. Rentang akurasi Filipina (70% hingga 90-95%) dilaporkan sendiri oleh pengadilan, tidak diaudit secara independen, dan angka jam Justice Transcribe di Inggris adalah estimasi ilustratif berdasarkan asumsi penghematan 10 menit per pertemuan. Gugus tugas federal yang diusulkan akan menghasilkan penilaian akurasi pertama dari pemerintah AS tentang speech-to-text di ruang sidang jika S. 4154 disahkan.
Terakhir diperbarui: 3 Oktober 2026. Kami memperbarui rangkuman ini setiap kuartal, dan pembaruan berikutnya diperkirakan terjadi ketika Judicial Council of California menerbitkan pembaruan kekurangan stenografer pengadilan kuartal 2 2026 dan HMCTS melaporkan hasil studi transkrip Crown Court dengan Justice Transcribe.