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206 B Anwendung hat, kann er die Problematik „Sprache“ komplett ausblenden und sich auf seine Handlungen konzentrieren. Als ein englischsprachiger Google-Manager und seine schwedische Kollegin sich im Herbst 2017 bei einer Presseveranstaltung Googles neue In-Ear-Kopfhörer ins Ohr steckten und begannen, sich miteinander in ihrer jeweiligen Sprache zu unterhalten, lag in den Medien der Vergleich mit dem Babel- fisch nahe. Was tatsächlich passierte, war, dass die Bluetooth-Kopfhörer mit einem Smartphone verbunden waren, auf dem die App Google Translate lief. Die App über- trug über den Cloud-Service die gesprochene englische Sprache in englischen Text, übersetzte diesen ins Schwedische und verwandelte den schwedischen Text wieder in eine schwedische Sprachausgabe. Weil das drahtlose Netzwerk bei der Presskon- ferenz offensichtlich eine hohe Datenrate unterstützte, konnte das Ganze fast in Echtzeit geschehen. Damit wir die Sprachbarriere tatsächlich ignorieren können, muss die Übersetzung vollständig in unsere Umgebung integriert werden. Im ausschließlich textlich digita- len Umfeld ist das bereits gut umgesetzt. Google Translate kann mittlerweile in jeder anderen App genutzt werden, Webseiten können aus der Suchergebnisliste direkt in der automatisch übersetzten Version aufgerufen werden, Facebook zeigt Neuigkei- ten auf Wunsch direkt zusammen mit der Übersetzung an. Sprache-zu-Sprache- Übersetzungsdienste hingegen gibt es zwar – neben Google bietet dies zum Beispiel auch Microsoft im Skype Translator an – die derzeitige Qualität lässt jedoch zu wün- schen übrig. Das maschinelle Verstehen von gesprochener Sprache ist eine immense Herausforderung und auch nur durch das exzessive Training einer Künstlichen Intelli- genz mit einer riesigen Datenmenge zu erreichen. Ob individuelle Stimmlagen, Dia- lekte, Akzente, Sprachfehler, undeutliche Aussprache oder Hintergrundgeräusche: die vielfältigen akustischen Variationen machen das Training eines Spracherken- nungsalgorithmus zu einer Herkulesaufgabe. In der Verkettung der Spracherken- nung mit einem Übersetzungsprogramm, das mit unsauberen Formulierungen, unvollständigen Sätzen, Slang und Umgangsvokabular noch einmal besonders her- ausgefordert wird, addieren sich die Fehler. Trotz dieser nachvollziehbaren Herausforderungen funktionieren die existierenden Apps in überschaubaren Alltagssituation überraschend gut und lassen gespannt auf die Entwicklungen der nächsten Jahre blicken. Allein das kontinuierliche Anwachsen der Datenbasis, z.  B. von Google, trainiert die Künstliche Intelligenz ständig weiter, sodass sogar ohne sonstiges Zutun immer mehr Sprachnuancen unterschieden und erkannt werden können. Im Jahr 2006 urteilte die britische Wochenzeitung Economist mit Recht: „Translation systems are of limited use if they cannot be used by people on the move“ (Überset- zung mit DeepL: „Übersetzungssysteme sind nur begrenzt nutzbar, wenn sie von Personen, die unterwegs sind, nicht genutzt werden können.“; The Economist 2006).