Wer sein elektronisches Maker-Projekt in Europa verkaufen möchte, kommt meist nicht um die CE-Kennzeichnung (Conformité Européenne) herum. Ein Ausweg mag es sein, Bausätze zu verkaufen, aber dies ist oft nur eine Lösung für Kunden, die ebenfalls Maker und Bastler sind. Professionelle Zertifizierungen kosten schnell 5000 Euro aufwärts – ein Betrag, der viele Maker abschreckt. Das österreichische Start-up „Smander“ bietet mit „GetSmandered“ nun einen innovativen Ansatz: Gruppenzertifizierung zu deutlich reduzierten Kosten.

Das Prinzip: Gemeinsam günstiger

GetSmandered funktioniert nach einem einfachen Prinzip: Je mehr Maker sich für eine Zertifizierungsrunde anmelden, desto geringer werden die Kosten für alle Teilnehmer. Durch die Bündelung typischer Maker-Produkte und einen optimierten Prozess sollen Overheadkosten geteilt werden. Aktuell startet die „Round 0“ – Bewerbungen sind kostenlos und unverbindlich. Voraussetzung: Das Produkt muss Open Source sein. Diese Einschränkung ermöglicht auch Kosteneinsparungen bei der Dokumentation und Datenverarbeitung.

Was Maker bekommen

Im Basispaket sind:

• Produktanalyse durch zertifizierte CE-Produktkoordinatoren
• Regulatorische Recherche: Welche Richtlinien und Normen gelten für mein Produkt?
• To-Do-Sheet: Konkrete Schritt-für-Schritt-Anleitung in verständlicher Sprache statt juristischem Kauderwelsch
• Eine Stunde Beratung inklusive zur Erklärung aller Aufgaben
• Finale Dokumentation: „Declaration of Conformity“, Sicherheitshinweise, technische Dokumentation

Optional buchbar:

• Komplette Risikoanalyse (sonst nur Template zum Selbstausfüllen)
• Zusätzliche Beratungssessions
• Gebundene Druckversion der CE-Dokumentation
• EU-REP-Service für Hersteller außerhalb der EU

Der Prozess

1. Bewerbung über die Website bis zum Stichtag (derzeit keine Bewerbungsgebühr)
2. Prüfung der Eignung und Benachrichtigung mit Preisangabe
3. Produkteinsendung nach Österreich für die Analyse
4. Erhalt des To-do-Sheets mit konkreten Anweisungen
5. Bearbeitung der Aufgaben (Labortests, Lieferantendaten, etc.)
6. Finale Dokumentation zum Unterzeichnen

Der 3. Punkt ist wichtig: Ein physisches Muster muss eingeschickt werden – idealerweise professionell bestückte Platinen, da die Fertigungsqualität Teil der Risikoanalyse ist.

Was spart man konkret?

Während klassische CE-Assessments bei etwa 5000 Euro starten, verspricht GetSmandered durch die Gruppenzertifizierung deutlich niedrigere Kosten. Der genaue Preis wird erst nach Bewerbungsschluss bekannt gegeben und hängt von der Teilnehmerzahl ab. Ein garantierter Maximalpreis wird jedoch vorab kommuniziert.

Zusätzliche Einsparungen:

• Vermeidung kostspieliger Fehlversuche bei Labortests durch Vorabanalyse
• Zeitersparnis durch klare Handlungsanweisungen statt aufwendiger Eigenrecherche
• Keine Notwendigkeit, externe Berater zu beauftragen

Auch für Privatpersonen

Anders als viele B2B-Services richtet sich Smander auch an Maker ohne eingetragenes Unternehmen. Wer später eine Firma gründet, kann die Dokumentation gegen eine Bearbeitungsgebühr aktualisieren lassen.

Die Experten warnen eindringlich davor, einfach ein CE-Zeichen auf das Produkt zu kleben, ohne ordnungsgemäße Zertifizierung. Dies stellt eine ernsthafte Rechtsverletzung dar und kann zu erheblichen Konsequenzen führen. Mehr Informationen und eine FAQ stehen auf der Website zur Verfügung, Kontakt direkt am besten per Discord.

Hinweis: Der Service befindet sich aktuell in der Startphase. Interessierte sollten sich frühzeitig unverbindlich registrieren, da mehr Teilnehmer niedrigere Preise für alle bedeuten.

(caw)

Das von der US-Regierung verhängte Einreiseverbot wegen angeblicher Zensur amerikanischer Online-Plattformen betrifft auch die Leiterinnen der deutschen Organisation HateAid, die sich gegen Hass im Netz engagiert. Betroffen sind die beiden Geschäftsführerinnen Anna-Lena von Hodenberg und Josephine Ballon, wie das US-Außenministerium auf X mitteilte.

Für ihren Einsatz gegen digitale Gewalt war von Hodenberg im Oktober mit dem Bundesverdienstorden ausgezeichnet worden. Damals hieß es, von Hodenberg habe 2018 mit der Gründung von HateAid Pionierarbeit geleistet: Die Organisation sei die erste bundesweite Beratungsstelle, an die sich Menschen bei Fällen von Gewalt im Netz wenden können. HateAid bietet Hilfe an, wenn sich jemand im Internet mit beleidigenden und diskriminierenden Aussagen konfrontiert sieht.

Josephine Ballon und Anna-Lena von Hodenberg teilten auf Anfrage der Deutschen Presse-Agentur mit: „Wir sind nicht überrascht. Es ist ein Akt der Repression einer Regierung, die zunehmend Rechtsstaatlichkeit missachtet und versucht, ihre Kritiker mit aller Härte zum Schweigen zu bringen.“

US-Sanktionen betreffen fünf Personen

Die von der US-Regierung verhängten Einreiseverbote betreffen auch den früheren französischen EU-Kommissar Thierry Breton, der als Architekt des EU-Gesetzespakets Digital Services Act gilt, der Online-Plattformen reguliert. Außerdem nannte das US-Außenministerium zwei weitere Betroffene: Den Gründer der Organisation Center for Countering Digital Hate, Imran Ahmed, und die Gründerin der Organisation Global Disinformation Index, Clare Melford – beide setzen sich gegen Hass im Netz und gegen Desinformation ein.

Das Ministerium hatte die Namen der fünf Betroffenen nicht sofort mitgeteilt. Die Rede war zunächst bloß von „radikalen Aktivisten“ und „instrumentalisierten“ Nichtregierungsorganisationen, die Zensurmaßnahmen durch ausländische Staaten vorangetrieben hätten. Sie sollen versucht haben, US-Plattformen zu zwingen, „amerikanische Standpunkte“ zu unterdrücken, die sie ablehnten.

Breton verglich die Sanktionen mit der „Hexenjagd“ auf vermeintliche Kommunisten zu Zeiten der McCarthy-Ära in den USA. Auf der Plattform X schrieb er: „An unsere amerikanischen Freunde: Die Zensur findet nicht dort statt, wo ihr sie wähnt.“

US-Außenminister kritisiert „Ideologen in Europa“

US-Außenminister Marco Rubio hatte zuvor auf X geschrieben: „Viel zu lange haben Ideologen in Europa organisierte Bemühungen angeführt, um amerikanische Plattformen dazu zu zwingen, amerikanische Standpunkte zu bestrafen, die ihnen nicht passen.“ Unter Präsident Donald Trump werde die US-Regierung „exterritoriale Zensur“ nicht länger tolerieren und Einreiseverbote gegen „führende Persönlichkeiten des globalen Zensur-Industrie-Komplexes“ ein. Man sei bereit, die Liste zu erweitern, wenn es keine Kurskorrektur gebe.

Rubio und andere US-Regierungsvertreter hatten in der Vergangenheit schon mehrfach angebliche Internetzensur in Europa kritisiert. Hintergrund war eine Entscheidung der EU-Kommission, wonach die Plattform X des Milliardärs Elon Musk wegen Transparenzmängeln eine Strafe von 120 Millionen Euro zahlen muss. Die Entscheidung löste in den Vereinigten Staaten heftige Reaktionen aus. Rubio sprach auf X von einer „Attacke auf alle amerikanischen Tech-Plattformen und das amerikanische Volk durch ausländische Regierungen“. Die Tage der Online-Zensur für Amerikaner seien vorbei.

(mho)

Mitten im Meeting Englisch sprechen, während das Gegenüber die Worte in perfektem Spanisch hört – in Echtzeit. Was lange als Science-Fiction galt, rollt Google nun mit Meet und auf Pixel-Geräten aus. Hinter der Funktion steckt dieselbe KI, die auch Gemini antreibt – und ein komplexes Zusammenspiel spezialisierter Übersetzungsmodelle und generativer Sprach-Module.

Wir haben mit Googles Director Product Management, Niklas Blum, über die zugrunde liegende Technik gesprochen: Wie funktioniert die End-to-End-Sprachübersetzung, die sogar die Originalstimme erhält? Wie arbietet das internationale Team? Und wo liegen die größten Hürden bei der Übersetzung von gesprochener Sprache?

Mit Google Meet kann jeder in einer anderen Sprache sprechen – in Echtzeit. Das klappt mittels KI, konkret ist es derselbe Übersetzer wie in Gemini. Wie funktioniert das? Was passiert in dem Modell?

Aktuell setzen wir spezialisierte Modelle für die Übersetzung und Gemini für die Sprachgenerierung ein. Diese Architektur setzt auf das AudioLM-Framework sowie Transformer-Blöcke und ist darauf ausgelegt, kontinuierliche Audioströme zu verarbeiten. Das ermöglicht es dem Modell, selbstständig zu entscheiden, wann die Übersetzung ausgegeben wird. Wir haben dazu kürzlich einen technischen Research-Blogpost veröffentlicht, der die Funktionsweise dieser End-to-End Speech-to-Speech Translation (S2ST) unter Beibehaltung der Originalstimme erläutert.

Wie kommt es, dass an dem Echtzeit-Übersetzer ein Team aus Deutschland arbeitet?

Unser Team und unsere Kunden sind global aufgestellt. Die Teams, die an diesem Feature arbeiten, verteilen sich auf Berlin, Stockholm, Zürich, New York und Mountain View. Das Google-Team in Stockholm ist dabei ein zentraler Hub für Googles Echtzeitkommunikation.

Wofür lässt sich der Echtzeit-Übersetzer bisher nutzen? Er ist in Google Meet verfügbar, aber wo kommt er noch zum Einsatz, was ist geplant?

Die Technologie zur Echtzeit-Übersetzung ist auch auf Pixel-10-Geräten für Anrufe und in Google Translate verfügbar. Bei Google Meet konzentrieren wir uns speziell auf Anwendungsfälle für Echtzeit-Gespräche in Unternehmen, die in verschiedenen Märkten tätig sind und mit Sprachbarrieren zu tun haben. Wir glauben, dass diese Technologie, auch wenn sie noch am Anfang steht, sich rasant weiterentwickeln wird. Echtzeit-Übersetzungen haben das Potenzial, Menschen zu verbinden und Gespräche zu ermöglichen, die so vorher kaum realisierbar waren.

Der Übersetzer ist ein „Lookahead“

Gesprochene Sprache ist fehlerhafter als geschriebene Sprache. Wie geht das Modell damit um? Wird eins zu eins übersetzt, also auch jedes “ähm” und im Zweifelsfall ein abgebrochener Satz? Denn so sprechen wir manchmal ja. Oder zieht der Echtzeit-Übersetzer auch Schlüsse und bereinigt die Sprache quasi?

Unser Modell zur Echtzeit-Übersetzung nutzt Transformer-Blöcke und besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Streaming-Encoder, der die Quell-Audiodaten basierend auf den vorangegangenen zehn Sekunden der Eingabe zusammenfasst, und einem Streaming-Decoder. Letzterer sagt das übersetzte Audio autoregressiv vorher und nutzt dabei den komprimierten Encoder-Status sowie Vorhersagen aus früheren Iterationen.

Die Transformer-Blöcke ermöglichen es dem Modell, selbstständig zu entscheiden, wann die Übersetzung ausgegeben wird. Basierend auf den Trainingsdaten ist das Modell in der Lage, über reine Wort-für-Wort-Übersetzungen hinauszugehen. Das ist besonders hilfreich bei Redewendungen oder dem Erkennen von Eigennamen. Begriffe wie die „Golden Gate Bridge” werden nicht übersetzt.

Was ist die größte Schwierigkeit bei der Übersetzung gesprochener Sprache? Wo hapert es vielleicht auch manchmal noch?

Bei der Übersetzung gesprochener Sprache stehen drei wesentliche Herausforderungen in Konkurrenz zueinander: Wir wollen eine möglichst hohe Übersetzungsqualität, eine minimale Verzögerung und gleichzeitig die originale Stimmcharakteristik beibehalten. Für Echtzeit-Gespräche wird aktuell eine Standardverzögerung von zwei Sekunden genutzt, was für die meisten Sprachen gut funktioniert. Ein längerer „Lookahead“ des Modells würde durch den zusätzlichen Kontext zwar die Übersetzungsqualität verbessern, beeinträchtigt aber das Echtzeit-Erlebnis. Eine optimale Übersetzungsqualität in möglichst kurzer Zeit zu erzielen, bleibt die zentrale Herausforderung und ein Bereich für weitere Verbesserungen.

Generell haben die Fortschritte bei der KI-Audioverarbeitung und der Modellqualität zuletzt große Sprünge gemacht. Das dürfte der Grund sein, weshalb branchenweit eine zunehmende Integration von Sprachübersetzung in verschiedene Produkte stattfindet.

Es gab eine Zeit, da haben Google und auch andere Anbieter ähnliche Übersetzungstools nicht veröffentlicht, weil Missbrauch drohte. Was hat sich geändert?

Wir integrieren diese Funktion nun in unsere Produkte, weil die Technologie einen gewaltigen Sprung nach vorn gemacht hat. Ich glaube, dass es bis vor Kurzem nicht möglich war, wirklich hochwertige dialogorientierte Dienste zu entwickeln, die den erforderlichen Qualitätsstandards entsprechen.

Wie steht es um die Gefahren vor Missbrauch, vor Deepfakes? Welche Schutzmaßnahmen gibt es?

Wir sind natürlich zum Einhalten der geltenden Datenschutzgesetze verpflichtet. Im Laufe der Jahre haben wir eng mit Datenschutzbehörden auf der ganzen Welt zusammengearbeitet und strenge Datenschutzmaßnahmen umgesetzt. So haben wir für Meet klare Richtlinien, wie unser Tool genutzt werden darf. Nutzer:innen ist es beispielsweise nicht gestattet, Meet zu verwenden, um sich als eine andere Person auszugeben.

Technisch gesehen funktioniert die Übersetzungsfunktion ähnlich wie die bestehende Audiokodierung, nur mit der zusätzlichen Funktion der Übersetzung. Jeder Ton, der an das Modell gesendet wird, erzeugt eine Ausgabe. Das Modell arbeitet mit einem 10-Sekunden-Kontextfenster und hat außerhalb dieses Fensters keine semantische Wahrnehmung des gesprochenen Inhalts.

(emw)