Sprachmaschinen: Übersetzung und Schweizerdeutsch

Teil J hat gezeigt, dass Basel eine mehrsprachige Stadt ist, in der sich Hochdeutsch, Baseldytsch, Französisch und Englisch täglich begegnen. Die Sprachtechnologie ist für ihre Institutionen deshalb von besonderer Bedeutung. Die neuronale maschinelle Übersetzung, die Teil J, Kapitel IV im Zusammenhang mit der Vertragsgestaltung erörtert hat, ist in Banken, Versicherungen und Pharmakonzernen zu einem Routinewerkzeug geworden. Sie dient dazu, Dokumente in Sprachen zu verstehen, welche die Mitarbeitenden nicht lesen, erste Entwürfe der Kundenkorrespondenz zu erstellen und die Übereinstimmung mehrerer Sprachfassungen zu prüfen.¹ Grosse Sprachmodelle haben diese Fähigkeiten erweitert, weil sie unter Berücksichtigung von Kontext und Terminologie übersetzen und angewiesen werden können, einem Glossar zu folgen.

Die Spracherkennung, das zweite Gebiet, stellt in der Deutschschweiz besondere Probleme. Teil J, Kapitel I hat beschrieben, wie das Fehlen einer einheitlichen Schreibweise und die Vielfalt der Dialekte das Schweizerdeutsche für Systeme, die auf Hochdeutsch trainiert wurden, schwer zugänglich machten. Forschungsgruppen an Schweizer Universitäten und Fachhochschulen haben Korpora gesprochenen Schweizerdeutschs aufgebaut. Seit 2022 haben sich Systeme, die Dialekt in hochdeutschen Text transkribieren, erheblich verbessert.² Für die Basler Banken und Versicherer, die ihre Kundschaft telefonisch und zunehmend über Sprachassistenten betreuen, hat diese Verbesserung praktische Folgen. Gespräche lassen sich transkribieren und zusammenfassen, das Anliegen der Kundin oder des Kunden kann automatisch weitergeleitet werden, und die nach dem Finanzdienstleistungsrecht erforderlichen Aufzeichnungen lassen sich mit geringerem Aufwand erstellen.

Der Einsatz von Sprachtechnologie in Kundenbeziehungen wirft eigene rechtliche Fragen auf. Die Aufnahme von Telefongesprächen erfordert nach Artikel 179bis ff. des Strafgesetzbuches die Einwilligung der Gesprächsteilnehmer, sofern das Gesetz nichts anderes vorsieht, während Effektenhändler nach dem Finanzmarktrecht besonderen Aufzeichnungspflichten unterliegen. Die Stimmbiometrie, mit der einige Institute Anrufende authentifizieren, bearbeitet biometrische Daten, die das Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) als besonders schützenswerte Personendaten behandelt.³ Das Aufkommen des Klonens von Stimmen, auf das weiter unten eingegangen wird, hat die Authentifizierung per Stimme zudem weniger zuverlässig gemacht, als sie einst schien.

Die Sprachtechnologie könnte die Stellung der Sprachen auf dem Finanzplatz auf subtilere Weise verändern. Wenn Maschinen zuverlässig zwischen Deutsch, Französisch und Englisch übersetzen, könnte der Druck nachlassen, Englisch als einzige Arbeitssprache zu verwenden, wie es Teil J, Kapitel III beschrieben hat. Mitarbeitende könnten in ihrer eigenen Sprache schreiben und sprechen, während Kolleginnen, Kollegen und Kundschaft es in der ihren lesen und hören. Die gegenteilige Wirkung ist ebenso plausibel, da Modelle, die überwiegend mit englischen Texten trainiert wurden, auf Englisch am besten abschneiden und dessen Vorherrschaft verstärken könnten.⁴ Welche dieser Wirkungen sich durchsetzt, wird von der Qualität der Modelle auf Deutsch, Französisch und Schweizerdeutsch abhängen – ein Gebiet, an dem Schweizer Forschungseinrichtungen ein unmittelbares Interesse haben.

Anmerkungen

1. Vgl. Teil J, Kapitel IV, Abschnitt zu maschineller Übersetzung, KI und Berufsgeheimnis. ↩
2. Vgl. Teil J, Kapitel I, Abschnitt zu Schulpolitik, Medien und digitaler Kommunikation; zu Korpora gesprochenen Schweizerdeutschs wie dem Swiss Parliaments Corpus und STT4SG-350 vgl. die Tagungsbände der SwissText-Konferenzen. ↩
3. Art. 179bis bis 179quater des Strafgesetzbuches; Art. 5 Bst. c Ziff. 4 DSG zu biometrischen Daten, die eine natürliche Person eindeutig identifizieren, als besonders schützenswerte Personendaten. ↩
4. Zur Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen in verschiedenen Sprachen und zur Vorherrschaft des Englischen in den Trainingsdaten vgl. die technischen Berichte der Modellanbieter und die Forschung zu mehrsprachigen Sprachmodellen seit 2023. ↩

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