20 Prozent Fehlerquote bei Sprachidentifikation von Asylbewerbern

Berlin, 12. Dezember 2017 (ADN). Aus der Antwort auf eine kleine Anfrage der Bundestagsabgeordneten Petra Sitte an die Bundesregierung geht hervor, dass die Fehlerquote beim automatisierten Verfahren der sprachlichen Identifizierung von Asyylbewerbern 20 Prozent beträgt. Darüber berichtet am Dienstag aus Berlin Anna Biselli vom Nachrichtenportal netzpolitik.org. Bisher könne die Software die arabischen Dialekte Ägyptisch, Irakisch, Levantinisch und Golf-Arabisch erkennen. Für das erste Quartal des nächsten Jahres werde derzeit ein Ausbau um Arabisch-Maghrebisch und Kurdisch geprüft.

Welche Software das Bundesamt für Migration und Flüchtlinge (BAMF) konkret benutzt und welche Algorithmen hinter den Entscheidungen stecken, verrät die Regierung nicht, so Biselli. Sie spreche lediglich von einem „führenden Hersteller für Sprachsoftware“. Der Auftrag sei aus einem „bestehenden Rahmenvertrag“ ohne Ausschreibung erfolgt.

Petra Sitte kritisierte, dass die eingesetzten Algorithmen weder für die Betroffenen noch für die Öffentlichkeit nachvollziehbar sind. Es werde ein bedenklicher Präzedenzfall geschaffen. ++ (fl/mgn/12.12.17 – 357)

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