Affiliation:
1. Yıldız Teknik Üniversitesi
Abstract
Bu çalışmanın amacı yakın zamanda kullanıma sunulmuş olan ve büyük dil modeline dayanan sohbet robotu ChatGPT’nin çeviri uygulamaları ve çeviri eğitimine yansımalarını irdelemektir. Bu amaç doğrultusunda ChatGPT’nin ücretsiz olarak erişilebilen 3.5 versiyonunun bir “çeviri görevi tanımı” (“translation brief”) (Nord, 1997, s. 30) doğrultusunda yaptığı çeviri ve “istem”lere (“prompt”) verdiği yanıtlar incelenmiştir. İnceleme nesnesini sağlık alanından bir bilgilendirici metin oluşturmaktadır. ChatGPT’ye çeviri “iş”inin (“commission”) “skopos”unu (Vermeer, 2000, s. 228) içeren bir “çeviri görevi tanımı” verilmiş; bu tanım doğrultusunda bir hasta bilgilendirme broşürü İngilizceden Türkçeye çevriltilmiş; MQM’de (Multidimensional Quality Metrics) belirtilen “doğruluk” (“accuracy”), “akıcılık” (“fluency”) ve “terminoloji” (“terminology”) hataları çeviride işaretlenmiştir. Ardından çeviri hatalarının düzeltilmesiyle ilgili bir dizi istem verilmiş ve sohbet robotunun çeviri kararları sorgulanmıştır. İncelemenin sonucunda robotun kendisine verilen anlık istemleri genellikle başarılı bir şekilde yerine getirirken bazı istemlere yanıt veremediği görülmüştür. Özellikle de terminoloji hatalarını düzeltme bağlamında, gerçek hayatta var olmayan bir terimi varmışçasına kullandığı, çeviri kararlarını gerekçelendirirken hatalı bilgiler verebildiği tespit edilmiştir. Dolayısıyla, insan çevirmenin müdahalesinin, özellikle de yüksek risk taşıyan metinlerin çevirisinde, şart olduğu görülmüştür. Nitekim aldığı çeviri kararlarının sorumluluğunu taşımak insan çevirmene özgüdür. Elde edilen bulgular doğrultusunda, çalışmada yapay zekâ teknolojilerinin beraberinde getirdiği, sohbet robotuna istem verme gibi yeni görevlerin çeviri eğitimine dahil edilmesi ve çeviri işlerinde ChatGPT vb. uygulamaları kullanmanın avantaj ve dezavantajlarıyla ilgili öğrencilerde farkındalık yaratılması önerilmektedir.
Publisher
RumeliDE Dil ve Edebiyat Arastirmalari Dergisi
Reference38 articles.
1. Alimen, N. ve Öner Bulut, S. (2020). Çevirinin teknolojikleşmesi bağlamında insan çevirmenin rollerini yeniden düşünmek: Çevirmen eğitiminde teknik metin yazarlığı. Turkish Studies-Language and Literature, 15(3), 1047–1062. doi:10.47845/TurkishStudies.45679
2. Alimen, N., Öner Bulut, S. ve Karadağ, A. B. (2023). Yapay Zekâ, Dil ve Çeviri. B. Küçükcan ve B. F. Yıldırım (Ed.), Yapay Zekâ: Disiplinlerarası Yaklaşımlar içinde (s. 81-103). İstanbul: Vakıfbank Kültür Yayınları.
3. Anders, B. A. (2023). Is using ChatGPT cheating, plagiarism, both, neither, or forward thinking?. Patterns, 4(3), 1-2. doi: 10.1016/j.patter.2023.100694
4. Cadwell, P., o’Brien, S., ve Teixeira, C. S. (2018). Resistance and accommodation: factors for the (non-) adoption of machine translation among professional translators. Perspectives, 26(3), 301-321. doi: 10.1080/0907676X.2017.1337210
5. Calvo, E. (2018). From translation briefs to quality standards: Functionalist theories in today's translation processes. Translation & Interpreting, 10(1), 18-32.