Pięć wiodących komercyjnych systemów rozpoznawania mowy uzyskało średni współczynnik błędów słów 0,35 dla czarnoskórych mówców wobec 0,19 dla białych, a 23% nagrań czarnoskórych mówców dało transkrypcje tak obarczone błędami, że nie nadawały się do użytku, wobec zaledwie 1,6% dla białych mówców (Koenecke i in., PNAS 2020). Transkrypcja wykonywana przez ludzi też nie jest czystym punktem odniesienia: certyfikowani stenografowie sądowi z Filadelfii transkrybowali afroamerykański angielski z dokładnością słów 82,9%, czyli ponad 12 punktów poniżej standardu 95%, przy którym uzyskują certyfikat (Jones i in., Language 2019). Tymczasem ludzie, którzy tworzą zapis, znikają: pozostało około 23.000 stenografów po spadku o 21% w ciągu dekady (AAERT, trendy w branży stenografii sądowej 2025), a 71,3% rozpraw rodzinnych, spadkowych i cywilnych w Kalifornii na przestrzeni trzech lat nie miało żadnego zapisu dosłownego (Rada Sądownicza Kalifornii, 2026). Zebraliśmy dane z PNAS, czasopisma Language Towarzystwa Lingwistycznego Ameryki, Krajowego Stowarzyszenia Stenografów Sądowych, Rady Sądowniczej Kalifornii, Thomson Reuters Institute i Krajowego Centrum Sądów Stanowych, Sądu Najwyższego Filipin, brytyjskiego Ministerstwa Sprawiedliwości oraz recenzowanych audytów AI, aby pokazać, jak naprawdę wygląda dokładność transkrypcji w sądach w 2026 roku. Szerszy obraz zasobów kadrowych znajdziesz w naszych statystykach stenografii sądowej.
TL;DR
- Komercyjne systemy ASR uzyskały średni współczynnik błędów słów 0,35 dla czarnoskórych mówców wobec 0,19 dla białych (Koenecke i in., PNAS 2020).
- 23% nagrań czarnoskórych mówców wobec 1,6% nagrań białych przekroczyło próg WER 0,5, który autorzy uznają za bezużyteczny (PNAS 2020).
- Czarnoskórzy mężczyźni mieli średni WER 0,41, dwukrotnie więcej niż 0,21 u białych mężczyzn (PNAS 2020).
- Stenografowie sądowi z Filadelfii osiągnęli 82,9% dokładności słów i 59,5% dokładności zdań w afroamerykańskim angielskim (Jones i in., Language 2019).
- 31% transkrypcji stenografów zmieniło to, kto, co, kiedy, gdzie lub z jaką siłą powiedział (Language 2019).
- Pozostało około 23.000 stenografów po dziesięcioletnim spadku o 21%; liczba uczących się spadła o 74% (AAERT 2025).
- Liczba nowo certyfikowanych członków NCRA spadła z 243 (2023) do 205 (2025); średni wiek stenografa sądowego to 56 lat (statystyki NCRA, marzec 2026).
- 72,4% rozpraw rodzinnych, spadkowych i cywilnych w Kalifornii w I kwartale 2026 roku nie miało zapisu dosłownego (Rada Sądownicza Kalifornii 2026).
- Tylko 17% sądów stanowych korzysta z generatywnej AI, a 70% zabrania pracownikom używania narzędzi AI (badanie sądów stanowych Thomson Reuters Institute 2025).
- Sądy filipińskie skróciły czas transkrypcji średnio o 50%, a w najlepszych przypadkach o 80%, w pilotażu AI (Sąd Najwyższy Filipin, 2025).
- Około 1% transkrypcji Whisper zawierało zhalucynowane frazy, a 38% z nich było szkodliwych (Koenecke i in., ACM FAccT 2024).
- 15-osobowy federalny zespół zadaniowy ds. zamiany mowy na tekst w sądach zaproponowano w S. 4154 dnia 19 marca 2026 roku (Senat USA).
1. Współczynniki błędów słów w ASR według rasy, dialektu i płci
Podstawowy problem dokładności rozpoznawania mowy w sądach to nie średnia skuteczność, lecz zróżnicowanie między mówcami. Każdy z pięciu przetestowanych systemów popełniał niemal dwukrotnie więcej błędów w przypadku czarnoskórych mówców niż białych, nawet przy identycznych frazach liczących od pięciu do ośmiu słów, co wskazuje na model akustyczny, a nie słownictwo. Na sali sądowej, gdzie zapis musi być równie wiarygodny dla każdego świadka, narzędzie dokładne średnio, ale nierówne wobec poszczególnych mówców, nie zdaje podstawowego testu sprawiedliwości.
Najnowsze dostępne dane: Koenecke i in., Racial disparities in automated speech recognition (Rasowe nierówności w automatycznym rozpoznawaniu mowy), PNAS 2020. Od tamtej pory nie opublikowano badania o porównywalnej skali i konstrukcji, co samo w sobie jest wnioskiem: baza dowodowa stojąca za zakupami ASR dla sądów ma sześć lat.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Średni WER w 5 systemach ASR, czarnoskórzy mówcy | 0,35 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| Średni WER w 5 systemach ASR, biali mówcy | 0,19 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| WER Apple (najgorszy wynik), czarnoskórzy wobec białych mówców | 0,45 wobec 0,23 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| WER Microsoft (najlepszy wynik), czarnoskórzy wobec białych mówców | 0,27 wobec 0,15 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| Średni WER, czarnoskórzy mężczyźni wobec czarnoskórych kobiet | 0,41 wobec 0,30 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| Średni WER, biali mężczyźni wobec białych kobiet | 0,21 wobec 0,17 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| Nagrania z WER powyżej 0,5 (bezużyteczne), czarnoskórzy wobec białych mówców | 23% wobec 1,6% | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| WER dla identycznych fraz, Microsoft, czarnoskórzy wobec białych mówców | 0,13 wobec 0,07 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
Kontekst: badanie dopasowało 2.141 nagrań z każdej grupy (19,8 godziny od 73 czarnoskórych i 42 białych mówców). Mediana WER wyniosła 0,38 w Princeville w Karolinie Północnej i 0,31 w Waszyngtonie, wobec 0,18 w Sacramento i 0,15 w hrabstwie Humboldt, a wskaźniki błędów rosły wraz z nasileniem cech afroamerykańskiego angielskiego potocznego. Przyczyną nie było słownictwo: system Google miał w słowniku 98,7% słów wypowiedzianych przez czarnoskórych uczestników wobec 98,6% w przypadku białych. Jak zauważa podsumowanie Stanford Engineering, autorzy wprost wskazali organy wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych, które transkrybują postępowania sądowe, jako środowisko, w którym te luki mogą wyrządzić szkodę.
Nowsze prace potwierdzają mechanizm, nie zastępując głównych liczb. Artykuł Mojarada i Tanga z Interspeech 2025 wykazał niewielki, ale istotny wpływ redukcji zbitek spółgłoskowych i redukcji końcówki ING na WER w afroamerykańskim angielskim, a benchmark Fair-Speech opublikowany w 2024 roku zebrał około 26,5 tys. wypowiedzi od 593 uczestników z USA właśnie po to, by mierzyć sprawiedliwość demograficzną (Veliche i in., 2024). Osoby porównujące dokładność różnych narzędzi znajdą ogólne benchmarki w naszych statystykach zamiany mowy na tekst.
2. Dokładność stenografów sądowych w mowie dialektalnej
Uczciwym punktem odniesienia dla ASR w sądach nie jest doskonała transkrypcja, lecz poziom ludzki, a ten jest słabszy, niż sugeruje certyfikacja. Certyfikowani stenografowie sądowi w jakiś sposób błędnie zapisali 40,5% zdań w afroamerykańskim angielskim, i to w warunkach lepszych niż na sali sądowej: w cichym pomieszczeniu, przy wysokiej jakości dźwięku, z każdą wypowiedzią odtwarzaną dwukrotnie i z nieograniczonym czasem na poprawki. Rozbieżność między certyfikacją a rzeczywistą skutecznością w mowie dialektalnej to najrzadziej omawiana liczba w transkrypcji sądowej.
Badanie Testifying while black (Zeznając jako czarnoskóry; Jones, Kalbfeld, Hancock i Clark, Language 2019) objęło 27 stenografów pracujących w sądach Filadelfii, czyli mniej więcej jedną trzecią oficjalnej puli stenografów w mieście, na 83 naturalnych wypowiedziach, co dało 2.241 transkrypcji.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Standard dokładności wymagany do certyfikacji stenografów | 95% lub 98% | Jones i in., Language 2019 |
| Średnia dokładność transkrypcji na poziomie zdań | 59,5% | Jones i in., Language 2019 |
| Najlepsza wobec najgorszej dokładności na poziomie zdań | 77% wobec 18% | Jones i in., Language 2019 |
| Średnia dokładność na poziomie słów | 82,9% (12,1 punktu poniżej standardu) | Jones i in., Language 2019 |
| Najlepsza wobec najgorszej dokładności na poziomie słów | 91,2% wobec 58,4% | Jones i in., Language 2019 |
| Transkrypcje, które zmieniły to, kto, co, kiedy, gdzie lub z jaką siłą powiedział | 31% (701 z 2.241) | Jones i in., Language 2019 |
| Transkrypcje, które wprowadziłyby do zapisu bezsensowny tekst | 11% (248) | Jones i in., Language 2019 |
| Średnia dokładność parafrazy (rozumienia) | 33% | Jones i in., Language 2019 |
Uwaga o wartościach odstających: w fazie pilotażowej prawnicy, którzy określili się jako użytkownicy afroamerykańskiego angielskiego, osiągnęli 90% dokładności transkrypcji, wobec 64,2% u prawników mówiących standardowym amerykańskim angielskim. Czarnoskórzy stenografowie sądowi poprawnie sparafrazowali 52,5% wypowiedzi wobec 33,7% u stenografów niebędących osobami czarnoskórymi, a 70% wszystkich uczestniczących stenografów nigdy nie słyszało terminu afroamerykański angielski. Wniosek dla zakupów AI: dostawca, który porównuje się wyłącznie ze standardowymi zbiorami testowymi języka angielskiego, mierzy nie to, co trzeba, i to samo dotyczy certyfikacji ludzi. Równoległy problem w zatrudnieniu omawiamy w naszych statystykach uprzedzeń wobec akcentu.
3. Kadry stenograficzne stojące za zapisem
Debaty o dokładności mają większe znaczenie, ponieważ ludzka podaż się kurczy. Liczba nowych certyfikatów NCRA spadła drugi rok z rzędu, do 205 w 2025 roku, a średni wiek stenografa sądowego wynosi dziś 56 lat. Sądy nie wybierają między stenografami a oprogramowaniem w sensie abstrakcyjnym; decydują, czym zapełnić stanowiska, które już są puste.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Pozostali w USA certyfikowani stenografowie | Około 23.000 | AAERT, trendy w branży stenografii sądowej 2025 |
| Spadek liczby certyfikowanych stenografów w ostatniej dekadzie | 21% | AAERT, trendy w branży stenografii sądowej 2025 |
| Spadek liczby uczących się w szkołach stenografii (z 3.083 w 2015 do 790 w 2024) | 74% | AAERT, trendy w branży stenografii sądowej 2025 |
| Programy lub szkoły stenografii zamknięte w ciągu dekady | Około 42% | AAERT, trendy w branży stenografii sądowej 2025 |
| Nowo certyfikowani członkowie NCRA, 2023 / 2024 / 2025 | 243 / 211 / 205 | Statystyki NCRA, marzec 2026 |
| Średni wiek stenografów sądowych, członków NCRA | 56 | Statystyki NCRA, marzec 2026 |
| Miejsca pracy stenografów sądowych i napisowców symultanicznych, 2025 | 19.900 | BLS, Occupational Outlook Handbook (Podręcznik perspektyw zawodowych) |
| Prognozowana zmiana zatrudnienia, 2025-35 | 0% (około 1.800 ofert pracy rocznie) | BLS, Occupational Outlook Handbook (Podręcznik perspektyw zawodowych) |
Badanie AAERT wśród użytkowników końcowych (ponad 550 respondentów, przeprowadzone w IV kwartale 2024 roku) ilościowo pokazuje skutki dalsze: 76% zgłasza trudności z planowaniem postępowań, 55% wyższe koszty, 39% opóźnienia, a 26% przyznaje, że akceptuje transkrypcje niższej jakości. Z kolei 96% wskazało dokładność jako najważniejszy wskaźnik skuteczności. Źródła: raport branżowy AAERT, statystyki NCRA oraz profil stenografów sądowych BLS, który wprost przewiduje, że narzędzia transkrypcji AI ograniczą przyszły wzrost zatrudnienia, choć stenografowie nadal będą potrzebni do przeglądu i redakcji cyfrowo tworzonych zapisów. Zastrzeżenie: AAERT reprezentuje stenografów elektronicznych i transkrybentów oraz zleciła to badanie, więc jego ujęcie sprzyja zapisowi cyfrowemu, choć dane o kadrach opiera na danych NCRA i BLS.
4. Postępowania bez żadnego zapisu dosłownego
Najgorszą dokładnością transkrypcji jest brak transkrypcji. Kalifornia, która ogranicza zapis elektroniczny w większości rodzajów spraw, publikuje najbardziej szczegółowe jawne dane w USA o tym, co się dzieje, gdy brakuje stenografów. W ciągu trzech lat 3.007.651 rozpraw w sprawach rodzinnych, spadkowych i cywilnych o nieograniczonej wartości odbyło się bez zapisu dosłownego, co według własnej noty informacyjnej stanu będzie często fatalne dla apelacji.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Rozprawy bez zapisu dosłownego, I kwartał 2026 | 303.430 z 418.985 (72,4%) | Rada Sądownicza Kalifornii, 2026 |
| Rozprawy bez zapisu dosłownego, kwiecień 2023 do marzec 2026 | 3.007.651 z 4.214.365 (71,3%) | Rada Sądownicza Kalifornii, 2026 |
| Stenografowie zatrudnieni w sądach wobec dodatkowych potrzebnych etatów (FTE) | 1.101 wobec 458 więcej | Rada Sądownicza Kalifornii, 2026 |
| Etaty (FTE) stenografów zatrudnionych wobec odchodzących, kwiecień 2023 do marzec 2026 | 381,8 wobec 366,3 (przyrost netto 15,5) | Rada Sądownicza Kalifornii, 2026 |
| Udział nowo zatrudnionych, którzy byli stenografami głosowymi | 48,1% (183,5 FTE) | Rada Sądownicza Kalifornii, 2026 |
| Spadek liczby licencjonowanych w Kalifornii, rok budżetowy 2013-14 do 2022-23 | 20,9% (nowe wnioski spadły o 42,9%) | Nota informacyjna Rady Sądowniczej Kalifornii, styczeń 2025 |
| Wydatki sądów Kalifornii na transkrypcje, rok budżetowy 2023-24 | 23,7 mln USD | Nota informacyjna Rady Sądowniczej Kalifornii, styczeń 2025 |
| Dzienny koszt prywatnego stenografa, deponowanie zeznań wobec procesu | 2.580 USD wobec 3.300 USD | Nota informacyjna Rady Sądowniczej Kalifornii, styczeń 2025 |
Kontekst: ścieżka kształcenia nieco się poprawia, bo w roku budżetowym 2024-25 wydano 176 nowych licencji wobec 68 w 2022-23, a zdawalność egzaminu wyniosła 52,7% wśród 294 ostatnich zdających. Ale prawie połowa nowo zatrudnionych to stenografowie głosowi, co samo w sobie jest procesem opartym na rozpoznawaniu mowy: stenograf powtarza zeznania do mikrofonu zamontowanego w masce, a oprogramowanie zamienia je na tekst. Dane na żywo znajdziesz na panelu niedoborów Rady Sądowniczej, a dane o kosztach pochodzą z jej noty informacyjnej ze stycznia 2025.
5. Wdrażanie transkrypcji AI i pilotaże sądowe
Sądy stanowe w USA są ostrożne, a liczby pokazują dużą różnicę między oczekiwaniami a zgodą. 91% pracowników sądów stanowych spodziewa się co najmniej umiarkowanego wpływu AI na działanie sądów, a jednocześnie 70% twierdzi, że ich sąd w ogóle nie pozwala pracownikom używać narzędzi opartych na AI. Najdalej posunięte wdrożenia są poza USA, gdzie krajowe sądownictwa mogą ujednolicić jedną platformę.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Sądy stanowe obecnie korzystające z generatywnej AI | 17% | Thomson Reuters Institute, badanie sądów stanowych 2025 |
| Sądy, które nie pozwalają pracownikom używać narzędzi AI | 70% | Thomson Reuters Institute, badanie sądów stanowych 2025 |
| Respondenci oceniający AI jako najważniejszy trend | 55% | Thomson Reuters Institute, badanie sądów stanowych 2025 |
| Systemy sądowe, które zaoferowały szkolenia z AI | 25% | NCSC, Przygotowanie na przyszłe potrzeby kadrowe 2025 |
| Respondenci spodziewający się utrzymania niedoborów kadrowych | 61% | NCSC, Przygotowanie na przyszłe potrzeby kadrowe 2025 |
| Zakres filipińskiego pilotażu transkrypcji AI (lipiec 2023 do wrzesień 2024) | Sandiganbayan + 41 sądów pierwszej instancji | Sąd Najwyższy Filipin, 2025 |
| Skrócenie czasu transkrypcji w pilotażu filipińskim | średnio 50%, do 80% | Sąd Najwyższy Filipin, 2025 |
| Raportowana dokładność w trakcie pilotażu filipińskiego | Wzrost z 70% do 90-95% | Sąd Najwyższy Filipin, 2025 |
Badanie objęło 443 sędziów i pracowników sądów stanowych, hrabstw i gmin w marcu i kwietniu 2025 roku (Thomson Reuters Institute; podsumowanie NCSC). Wyniki filipińskie, przedstawione przez prezesa Sądu Najwyższego Alexandra Gesmundo, pochodziły z platformy Scriptix z własnym modelem językowym dla filipińskiego i taglishu, a Sąd Najwyższy zatwierdził ogólnokrajowe wdrożenie w listopadzie 2024 roku (Sąd Najwyższy Filipin). Warto pamiętać, że początkowa dokładność 70% byłaby niedopuszczalna dla jakiegokolwiek oficjalnego zapisu; poprawa wynikała z dalszego użytkowania i redakcji przez ludzi, a nie z samego włączenia narzędzia.
Wielka Brytania dostarcza dotąd największego punktu danych pod względem wolumenu, choć z obszaru kurateli sądowej, a nie sal sądowych: Ministerstwo Sprawiedliwości podaje, że ponad 1.600.000 spotkań zostało streszczonych za pomocą własnego narzędzia Justice Transcribe między 7 października 2025 a 14 września 2026 roku, co daje ilustracyjną oszczędność około 266.667 godzin przy założeniu 10 minut na spotkanie (dane Justice Transcribe w GOV.UK). Własne ogłoszenie resortu zakłada uwolnienie 18.750 dni kalendarzowych rocznie, a brytyjska służba sądów i trybunałów (HMCTS) testuje obecnie to samo narzędzie w porównaniu z kontraktowymi transkrybentami ludzkimi w transkrypcjach Crown Court. O tym, jak szerszy sektor prawny wdraża AI, piszemy w naszych statystykach AI w prawie.
6. Halucynacje, policyjne transkrypcje i luka w nadzorze
Współczynnik błędów słów niedoszacowuje ryzyka prawnego związanego z transkrypcją AI, ponieważ transkrypcja może też zawierać słowa, których nikt nie powiedział. 38% zhalucynowanych fragmentów Whisper zawierało wyraźne szkody, takie jak przemoc, fałszywe skojarzenia czy sugerowanie autorytetu, czyli treści, które mogłyby zmienić sposób, w jaki sędzia lub ława przysięgłych odczytuje zeznania. Nagrania z sal sądowych są pełne długich pauz, a długie odcinki bez mowy to dokładnie to, co badacze powiązali z halucynacjami.
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Transkrypcje Whisper z całkowicie zhalucynowanymi frazami lub zdaniami | Około 1% (średnio 1,4%) | Koenecke i in., ACM FAccT 2024 |
| Halucynacje zawierające co najmniej jedną wyraźną szkodę | 38% | Koenecke i in., ACM FAccT 2024 |
| Halucynacje utrwalające przemoc | 19% | Koenecke i in., ACM FAccT 2024 |
| Halucynacje tworzące niedokładne skojarzenia / sugerujące fałszywy autorytet | 13% / 8% | Koenecke i in., ACM FAccT 2024 |
| Próba policyjnych raportów AI Draft One: funkcjonariusze i raporty | 85 funkcjonariuszy, 755 raportów | Adams i in., Journal of Experimental Criminology (Czasopismo kryminologii eksperymentalnej) 2025 |
| Wpływ Draft One na czas pisania raportów | Brak statystycznie istotnego skrócenia | Adams i in., Journal of Experimental Criminology (Czasopismo kryminologii eksperymentalnej) 2025 |
| Długość próby raportów AI w policji w Anchorage i wynik | 3 miesiące, brak istotnej oszczędności czasu | Policja w Anchorage za EFF, 2025 |
| Proponowany federalny zespół zadaniowy ds. zamiany mowy na tekst w sądach | 15 członków, raport w ciągu 18 miesięcy | S. 4154, ustawa o badaniu i nadzorze nad AI w sądach z 2026 roku |
Kontekst: badanie halucynacji (ACM FAccT 2024) wykazało, że halucynacje występowały nieproporcjonalnie często u osób z afazją, które mają dłuższe pauzy bez mowy. Nagrania z kamer nasobnych już zasilają zapis kryminalny poprzez raporty policyjne tworzone z pomocą AI; wstępnie zarejestrowana randomizowana próba Axon Draft One (Springer) nie wykazała oszczędności czasu, ponieważ funkcjonariusze zużyli zysk na usuwanie błędów i dopisywanie pominiętych faktów, a dostawca reklamował skrócenie o 50% (EFF). Oczekująca ustawa federalna, wniesiona 19 marca 2026 roku, zobowiązałaby zespół zadaniowy do zbadania dokładności transkrypcji, wpływu na osoby z akcentem lub dialektem oraz znaków wodnych dla zapisów zmodyfikowanych przez AI (tekst S. 4154, GovInfo). Pytanie dla sądów nie brzmi już, czy rozpoznawanie mowy jest wystarczająco dobre średnio; brzmi, czy ktokolwiek mierzy je dla mówców, którzy najbardziej potrzebują dokładnego zapisu.
Podsumowanie: dokładność rozpoznawania mowy w sądach w liczbach
| Metryka | Wartość | Źródło |
|---|---|---|
| Średni WER ASR, czarnoskórzy wobec białych mówców | 0,35 wobec 0,19 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| Nagrania z bezużytecznymi transkrypcjami (WER powyżej 0,5), czarnoskórzy wobec białych | 23% wobec 1,6% | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| WER ASR, czarnoskórzy mężczyźni wobec białych mężczyzn | 0,41 wobec 0,21 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| WER ASR Apple, czarnoskórzy wobec białych mówców | 0,45 wobec 0,23 | Koenecke i in., PNAS 2020 |
| Dokładność stenografów sądowych na poziomie słów w afroamerykańskim angielskim | 82,9% | Jones i in., Language 2019 |
| Dokładność stenografów sądowych na poziomie zdań w afroamerykańskim angielskim | 59,5% | Jones i in., Language 2019 |
| Transkrypcje stenografów, które zmieniły znaczenie | 31% | Jones i in., Language 2019 |
| Standard certyfikacji stenografów sądowych | 95% do 98% | Jones i in., Language 2019 |
| Pozostali w USA stenografowie | Około 23.000 | AAERT 2025 |
| Spadek liczby uczących się stenografii, 2015 do 2024 | 74% | AAERT 2025 |
| Nowo certyfikowani członkowie NCRA, 2025 | 205 | Statystyki NCRA, marzec 2026 |
| Średni wiek stenografa sądowego | 56 | Statystyki NCRA, marzec 2026 |
| Rozprawy w Kalifornii bez zapisu dosłownego, kwiecień 2023 do marzec 2026 | 71,3% (3.007.651) | Rada Sądownicza Kalifornii 2026 |
| Dodatkowi stenografowie sądowi potrzebni w Kalifornii | 458 FTE | Rada Sądownicza Kalifornii 2026 |
| Sądy stanowe korzystające z generatywnej AI | 17% | Thomson Reuters Institute 2025 |
| Sądy zabraniające pracownikom używania narzędzi AI | 70% | Thomson Reuters Institute 2025 |
| Skrócenie czasu transkrypcji w pilotażu AI na Filipinach | średnio 50%, do 80% | Sąd Najwyższy Filipin 2025 |
| Spotkania w Wielkiej Brytanii streszczone za pomocą Justice Transcribe, październik 2025 do wrzesień 2026 | Ponad 1.600.000 | Ministerstwo Sprawiedliwości Wielkiej Brytanii 2026 |
| Halucynacje Whisper zawierające wyraźne szkody | 38% | Koenecke i in., ACM FAccT 2024 |
Metodologia i źródła
- Koenecke i in., Racial disparities in automated speech recognition (Rasowe nierówności w automatycznym rozpoznawaniu mowy), PNAS 2020, wraz z podsumowaniem Stanford Engineering
- Jones, Kalbfeld, Hancock i Clark, Testifying while black (Zeznając jako czarnoskóry), Language 95(2), 2019
- Mojarad i Tang, Automatic Speech Recognition of African American English (Automatyczne rozpoznawanie mowy afroamerykańskiego angielskiego), Interspeech 2025
- Veliche i in., zbiór danych Fair-Speech, 2024
- AAERT, trendy w branży stenografii sądowej 2025 (zrealizowane przez The Brand Consultancy; 27 wywiadów i ponad 550 odpowiedzi w ankiecie)
- Krajowe Stowarzyszenie Stenografów Sądowych, statystyki NCRA (marzec 2026)
- Amerykański Urząd Statystyki Pracy, Occupational Outlook Handbook (Podręcznik perspektyw zawodowych): stenografowie sądowi i napisowcy symultaniczni
- Rada Sądownicza Kalifornii, panel niedoboru stenografów sądowych w Kalifornii oraz nota informacyjna, styczeń 2025
- Thomson Reuters Institute, kadry, operacje i technologia: badanie sądów stanowych 2025
- Krajowe Centrum Sądów Stanowych, przygotowanie na przyszłe potrzeby kadrowe
- Sąd Najwyższy Filipin, wyniki transkrypcji opartej na AI
- Ministerstwo Sprawiedliwości Wielkiej Brytanii, dane Justice Transcribe, październik 2025 do wrzesień 2026 oraz ogłoszenie o ambicjach technologicznych w zakresie AI
- Koenecke i in., Careless Whisper: szkody halucynacji zamiany mowy na tekst, ACM FAccT 2024
- Adams i in., randomizowana próba pisania raportów policyjnych z pomocą AI, Journal of Experimental Criminology (Czasopismo kryminologii eksperymentalnej) 2025 oraz EFF o próbie policji w Anchorage, 2025
- S. 4154, ustawa o badaniu i nadzorze nad AI w sądach z 2026 roku (GovInfo)
- Uwaga o danych: dwa podstawowe badania dokładności (PNAS 2020, Language 2019) mają ponad trzy lata i testowały komercyjne systemy oraz stenografów w stanie z tamtego czasu; pozostają najnowszymi kontrolowanymi pomiarami tego rodzaju, a nowsze modele ASR mogą działać inaczej. Żadne z badań nie testowało nagrań z rzeczywistych sal sądowych. Podsumowanie NCSC podaje, że ponad 70% respondentów zmagało się z niedoborami kadrowymi, a artykuł Thomson Reuters Institute o tym samym badaniu z 2025 roku podaje 68%; stosujemy wartość 61% dotyczącą utrzymywania się niedoborów, co do której oba źródła są zgodne. Liczby stenografów w USA różnią się zależnie od metody: AAERT szacuje około 23.000 stenografów, podczas gdy BLS wylicza 19.900 miejsc pracy stenografów sądowych i napisowców w 2025 roku. Zakres dokładności na Filipinach (od 70% do 90-95%) jest raportowany przez sam sąd i nie został niezależnie zweryfikowany, a brytyjska liczba godzin Justice Transcribe to szacunek ilustracyjny oparty na założeniu 10 minut oszczędności na spotkanie. Proponowany federalny zespół zadaniowy przygotowałby pierwszą rządową ocenę dokładności zamiany mowy na tekst w sądach USA, jeśli S. 4154 zostanie uchwalona.
Ostatnia aktualizacja: 3 października 2026 roku. Aktualizujemy to zestawienie kwartalnie, a kolejnej aktualizacji można się spodziewać, gdy Rada Sądownicza Kalifornii opublikuje aktualizację o niedoborach stenografów sądowych za II kwartał 2026 roku, a HMCTS przedstawi wyniki badania transkrypcji Justice Transcribe dla Crown Court.