Sprachmodelle mit Akzent: Warum KI Lettisch, Irisch und Slowenisch links liegen lässt

Es ist ein Dienstagabend im November 2026, irgendwo zwischen Berlin-Neukölln und einem Videoanruf nach Riga. Eine Lettin, die seit acht Jahren in Deutschland lebt, bittet den Chatbot auf ihrem Handy, eine kurze Nachricht an ihre Mutter zu glätten. Der Bot antwortet – auf Englisch. Mit lettischen Wörtern, die klingen, als hätte jemand sie durch drei Übersetzungsmaschinen geschickt. Die Frau seufzt, tippt selbst weiter und denkt sich: Für Deutsch reicht ein Satz, für meine Muttersprache brauche ich Geduld.

Das ist kein Einzelfall, sondern ein Muster. Wer in Europa mit großen Sprachmodellen arbeitet, merkt schnell: Die digitalen Assistenten sind erstaunlich redegewandt – solange man Englisch, Deutsch, Französisch oder Spanisch spricht. Bei Lettisch, Irisch, Slowenisch, Maltesisch oder Estnisch wird es dagegen oft dünn. Nicht weil diese Sprachen weniger wertvoll wären, sondern weil sie in den Datensätzen der KI-Welt schlicht seltener auftauchen. Und was selten ist, wird von Algorithmen gern übersehen.

Wenn die Tastatur die Muttersprache vergisst

Man muss nicht in die Forschung gehen, um das Problem zu sehen. Es reicht ein Blick auf alltägliche Kleinigkeiten. Eine Irin in Hamburg schreibt eine Nachricht auf Irisch, und die Autokorrektur macht daraus englische Wörter, die niemand gemeint hat. Eine Slowenin in München fragt ihren Sprachassistenten nach dem Wetter in Ljubljana – und bekommt eine Antwort auf Deutsch, weil das System die Anfrage lieber umleitet, als sich an die slowenische Aussprache zu wagen. Ein Expat aus Litauen will seinem Kind abends ein litauisches Kinderlied vorlesen lassen; die KI findet den Text, aber die Betonung sitzt falsch.

Das sind kleine Ärgernisse, könnte man sagen. Doch sie summieren sich. Sprache ist im Alltag nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Stück Zugehörigkeit. Wer die Muttersprache pflegen will, greift heute oft zu genau jenen digitalen Tools, die bei großen Sprachen selbstverständlich funktionieren. Für kleine Sprachen werden dieselben Tools zur Geduldsprobe. Das betrifft nicht nur Expats, sondern auch Familien, die zwischen zwei Ländern leben, Studierende, die in ihrer Herkunftssprache schreiben, und ältere Menschen, die Sprachtechnik eher ausprobieren, wenn sie sich nicht wie ein Fremdkörper anfühlt.

Warum Englisch so billig gewinnt

Die Erklärung ist weniger geheimnisvoll, als sie klingt. Große Sprachmodelle lernen aus Textmengen, die im Netz verfügbar sind. Englisch dominiert dort seit Jahren, Deutsch und einige andere europäische Sprachen folgen mit großem Abstand. Für Lettisch oder Irisch gibt es zwar digitale Texte, aber oft in kleineren Mengen, in verstreuten Archiven oder in Formen, die für Maschinen schwer zu verwerten sind. Dazu kommt: Gute Sprachtechnologie braucht nicht nur Daten, sondern auch Menschen, die sie prüfen, kuratieren und weiterentwickeln. Das kostet Zeit und Geld – und der Markt allein hat wenig Interesse an einer Sprache mit vergleichsweise wenigen zahlenden Nutzer:innen.

Das ist die unromantische Seite der digitalen Sprachenvielfalt: Sie ist auch eine Infrastrukturfrage. Wer eine Brücke baut, fragt nicht, ob sich das für jede kleine Gemeinde lohnt. Bei Sprachmodellen ist das anders. Da entscheidet oft der Business Case, und kleine Sprachen fallen hinten runter. Dabei wäre es gar nicht nötig, für jede Sprache ein eigenes Mega-Modell zu bauen. Schon bessere Daten, faire Bewertungsmaßstäbe und mehr öffentliche Ressourcen könnten viel bewirken.

Brüssel fördert – aber nicht im Takt der Communitys

Die EU hat das Thema durchaus auf dem Schirm. Programme wie Digital Europe oder Horizon Europe fördern Sprachtechnologie, die European Language Grid sammelt Werkzeuge und Ressourcen, und Netzwerke zur europäischen Sprachengerechtigkeit mahnen seit Jahren mehr Tempo an. Auch die KI-Verordnung der EU setzt Transparenzpflichten – aber keine Sprachquote. Das heißt: Es gibt Förderung, es gibt Absichtserklärungen, es gibt Pilotprojekte. Was oft fehlt, ist der direkte Draht zu den Menschen, die die Sprachen täglich leben.

Und genau dort wird es politisch. Sprachtechnologie ist kein Nischenthema für Linguistinnen und Informatiker. Sie entscheidet mit darüber, welche Sprachen im digitalen Raum selbstverständlich vorkommen – und welche nur als folkloristische Beigabe erscheinen. Wer Irisch, Lettisch oder Slowenisch spricht, will nicht jedes Mal beweisen, dass die Sprache „relevant“ ist. Sie ist es, weil Menschen sie sprechen. Punkt.

Was das für Expats bedeutet

Für viele Deutsche im Ausland und für Zugewanderte in Deutschland ist die Sache doppelt vertrackt. Auf der einen Seite hilft KI beim Übersetzen, beim Lernen und beim Kontakthalten. Auf der anderen Seite merkt man schnell, wo die Grenzen liegen. Ein deutschsprachiger Expat in Portugal kann mit einem Chatbot problemlos Behördenbriefe vorsortieren. Eine portugiesische Familie in Berlin stößt bei derselben Technik schneller an Grenzen, wenn es um portugiesische Nuancen geht. Die digitale Kluft verläuft also nicht nur zwischen Arm und Reich oder Stadt und Land, sondern auch zwischen Sprachen.

Dabei wäre gerade hier viel gewonnen. Schulen, Bibliotheken und Communitys könnten Sprachdaten sammeln, prüfen und für öffentliche Modelle bereitstellen. Kommunen könnten mehrsprachige Assistenten ausschreiben, die nicht nur Englisch können. Und Unternehmen könnten begreifen, dass Mehrsprachigkeit kein Kostenfaktor ist, sondern ein Marktvorteil in einem Europa, in dem Menschen ständig zwischen Sprachen pendeln.

Rettet KI die Vielfalt – oder beschleunigt sie das Aus?

Beides ist möglich. Multilinguale Modelle werden besser, und schon heute gibt es erstaunlich gute Übersetzungen für Sprachen, die vor zehn Jahren digital kaum sichtbar waren. Doch Technologie allein rettet keine Sprache. Wenn kleine Sprachen nur als Testfall in Forschungsprojekten auftauchen, bleiben sie digitale Nebenstraßen. Wenn sie dagegen in Alltagsprodukten, in Behörden, in Schulen und in der Unterhaltung vorkommen, verändert sich etwas.

Die eigentliche Frage ist also nicht, ob KI Englisch besser kann als Lettisch. Die Frage ist, ob Europa Sprachvielfalt als gemeinsame Infrastruktur begreift – oder ob es zulässt, dass der digitale Raum leiser wird als der reale. Noch ist beides möglich. Der Chatbot in Berlin-Neukölln wird in dieser Nacht jedenfalls wieder auf Englisch antworten. Die Lettin tippt weiter. Ihre Muttersprache ist nicht verschwunden. Sie ist nur im digitalen Raum noch nicht richtig angekommen.