Çeviri Masasında Yapay Zekâyla Yan Yana

Çeviri, çoğu zaman bir sonuç olduğu kadar süreç olarak da çok şey ifade eder. Metinle kurulan ilk temas, anlamı kavrama çabası, arka plan araştırmaları, kültürel göndermelerle boğuşma ve nihayetinde hedef dilde yeniden kurma… Bütün bu aşamalar, özellikle edebî çeviride, çevirmenin metinle uzun süreli ve yoğun bir ilişki kurmasını gerektirir. Biz bu çalışmada, edebî bir metnin İngilizceden Türkçeye çeviri sürecinin özellikle araştırma aşamasında büyük dil modellerinin nasıl bir rol oynayabileceğini anlamaya çalıştık. Amacımız, yapay zekâyı bir “çeviri (yapma) aracı” olarak değil, çevirmenin düşünme ve araştırma süreçlerine eşlik eden bir yardımcı olarak konumlandırmaktı.

Bu doğrultuda, daha önce Türkçeye çevrilmemiş iki edebî metnin 2024 yılındaki çeviri süreci boyunca, çeviri öncesi analizden çeviri sırasında karşılaşılan sorunlara kadar uzanan bir çalışma yürüttük. Bu çalışmada Bing Chat gibi büyük dil modelleriyle kurulan etkileşimler yer aldı. Birlikte yürüttüğümüz bu süreçte, yapay zekâyla yapılan tüm yazışmalar kaydedildi; verilen yanıtlar olduğu gibi kabul edilmedi, aksine eleştirel bir gözle değerlendirilerek farklı kaynaklarla doğruluğu araştırıldı.

Yapay zekânın en belirgin katkılarından biri, kavram açıklamaları ve bağlam sunma konusunda ortaya çıktı. Özellikle kültürel ya da tarihsel göndermeler içeren ifadelerde sunduğu arka plan bilgileri, metni daha hızlı ve bütünsel bir şekilde kavramamıza yardımcı oldu. Örneğin “as black a traitor as if he had been born in Builth” gibi, doğrudan çevrildiğinde Türkçede hiçbir çağrışım yaratmayan bir ifade, yapay zekâ tarafından tarihsel ve kültürel bağlamıyla açıklandı. Bu açıklama, ifadenin neden bu şekilde kurulduğunu anlamamızı sağladı; ancak çeviri aşamasına gelindiğinde, modelin sunduğu “Builth’te doğmuş bir hain kadar hain” önerisi, Türkçede ne edebî ne de anlamsal bir karşılık bulabildi. Bu noktada yapay zekâ, anlamı açıklayan ama hedef dilde yeniden kuramayan bir konumda kaldı.

Benzer bir durum, dinî ve kültürel referanslarda da gözlemlendi. “The mark of Cain” ifadesinin İncil’deki bağlamı doğru şekilde açıklanmasına rağmen Türkçeye aktarım konusunda yüzeysel kaldı. Yapay zekâ, kavramın neyi simgelediğini anlatabiliyor ancak bu simgesel yükün hedef dilde nasıl taşınabileceği sorusu, yine çevirmenin yorumuna bırakılıyor. Bu durum, edebî çeviride bilginin tek başına yeterli olmadığını, estetik ve kültürel sezgiyle birleşmesi gerektiğini bir kez daha gösterdi.

Çeviri sürecinde karşılaştığımız bir diğer önemli mesele, deyimler ve mecaz anlamlı ifadelerdi. “The very children shall point to thee with hissing tongue” gibi cümlelerde, yapay zekânın sunduğu çeviriler dil bilgisi açısından doğru olsa da Türkçede doğal olmayan, yapay ifadeler üretti. “Çocuklar sana tıslayarak işaret edecek” gibi önerilerde bulunan yapay zekânın, çevrilmesi istenen metindeki kelimelere oldukça sadık kalarak birebir çeviri yaptığı ve kaynak metindeki dramatik etkiyi Türkçeye aktarmada yetersiz kaldığı görüldü. Bu tür örnekler, büyük dil modellerinin kelime düzeyinde güçlü ancak edebî ton, ritim ve duygu aktarımında sınırlı olduğunu açıkça ortaya koydu.

Buna rağmen, yapay zekânın tamamen yetersiz kaldığını söylemek de mümkün değil. Özellikle kullanıcı yönlendirmeleri arttıkça, alternatif ifadeler üretme konusunda daha yaratıcı çözümler sunduğu görüldü. Bir cümleyi çevirmesi istendiğinde yaptığı anlamsız çeviri sonrası, “biraz daha edebî bir çeviri yap” şeklinde yönlendirildiğinde çok daha iyi bir çeviri sunabildi. Ancak bu çözümler bile çoğu zaman nihai çeviri olmaktan çok, çevirmenin düşünebileceği olasılıklar arasında bir “taslak” işlevi gördü. Başka bir deyişle, yapay zekâ çeviriyi yapmadı; çeviriyi düşünmeyi hızlandırdı.

Bu çalışmanın belki de en önemli bulgusu, yapay zekânın edebî çeviride bir “rakip” değil, doğru konumlandırıldığında bir “araştırma ortağı” olabileceğidir. Ancak metnin hedef dilde edebî bir bütünlük kazanması, hâlâ insan sezgisine, dil duyarlılığına ve kültürel birikime bağlıdır.

Bizim deneyimimiz, İngilizce-Türkçe dil çiftinde edebî çeviri sürecinde büyük dil modellerinin araştırma odaklı kullanımının belirli bir verimlilik sağladığını ancak bu verimliliğin, eleştirel okuma ve insan müdahalesi olmadan anlamlı bir sonuca dönüşmediğini göstermektedir. Yapay zekâ, metni anlatabilir, metin ya da dönem hakkında arka plan bilgisi verebilir fakat metni hedef dile uyarlamak, hâlâ çevirmenin sorumluluğundadır. Belki de bu nedenle, edebî çeviride yapay zekâdan söz ederken asıl soru, “Çevirmenin yerini alır mı?” değil, “Çevirmenin yanında nasıl durur?” olmalıdır.