Yapay zeka çevirisi insan çevirmenin yerini alabilir mi?

Google'nin çeviri hizmeti ayda bir trilyon kelime işliyor. Fransızca'da şiddetli yağmur için kullanılan "il pleut des cordes" ifadesi, kelimesi kelimesine "ipten yağmur yağıyor" anlamına geliyor. Bu tür deyimler yapay zeka çevirilerini zorlayabiliyor.

Fransa Ulusal Bilimsel Araştırma Merkezi'nde (CNRS) otomatik çeviri uzmanı olarak görev yapan François Yvon, iyi eğitilmiş bir sistemin iplerin gökten düşmediğini anlayıp İngilizce "it's raining cats and dogs" deyimini kullanacağını belirtiyor. Ancak Yvon, aynı sistemin bu ifadeyi Endonezce'ye çevirirken karşılığını bulup bulamayacağını sorguluyor.

Hava durumu yorumları düşük risk taşısa da, makine çevirisi giderek daha yüksek riskli konularda da kullanılıyor.

Yapay zeka çevirisi hangi hızda yaygınlaşıyor?

Google, Nisan ayında insanların Google Translate üzerinden ayda bir trilyon kelime çevirdiğini açıkladı. Bu rakama DeepL, Microsoft, Claude, ChatCGT ve Gemini gibi diğer hizmetler ile kurumsal çeviri sistemleri dahil değil.

Geçen yıl genel yapay zeka abonelikleri dışındaki makine çevirisi doğrudan satışlarının 1,4 milyar dolar (1 milyar sterlin) değerinde olduğu tahmin ediliyor.

İsviçre merkezli kâr amacı gütmeyen ve Wikipedia makalelerini başka dillere çeviren OKA (Open Knowledge Association) kurucusu John Zimmerman, birçok kullanım durumunda ham yapay zeka çevirisinin "doğru tercih" olduğunu söylüyor. Zimmerman, iç belgeler veya ürün listeleri çevirirken maliyeti 100 katına çıkarıp son yüzde birkaç hatayı yakalamanın mantıklı olmadığını ifade ediyor.

Ancak bir ansiklopedi için durumun farklı olduğunu vurgulayan Zimmerman, Wikipedia'nın güven üzerine işlediğini, yanlış bir bilginin yıllarca orada kalıp gazeteciler ve yapay zeka sistemleri tarafından kaynak gösterilebileceğini belirtiyor.

OKA, çoğu İspanyolca, Portekizce ve İngilizce olmak üzere 10 binden fazla yayımlanmış eseriyle işbirlikçi çevrimiçi ansiklopediye en büyük çeviri katkısını sağlıyor. Zimmerman, bu başarının yapay zeka olmadan mümkün olamayacağını söylüyor.

Geleneksel yöntemle 10 bin makale çevirmenin milyonlara mal olacağını belirten Zimmerman, süreçlerinde yapay zekanın taslağı oluşturduğunu, ardından bir insan çevirmenin her cümleyi kontrol ettiğini anlatıyor.

Hukuk ve tıpta hata riski

Mahkeme belgelerini İngilizce'den Fransızca'ya çeviren hukuk uzmanı Ariella Baltié, yapay zeka ile çevirdiği belgeleri kontrol etmesi için kendisine başvuran bir kişinin dosyasında daha başlangıçta iki büyük hata bulduğunu aktarıyor. Yapay zekanın "Le demandeur" (davacı) ifadesini "the requester" (talep eden) olarak çevirdiğini belirten Baltié, bunun hukuki belgeler için son derece uygunsuz olduğunu söylüyor. Sistem ayrıca "Madame X, épouse Y" (X Hanım, Y'nin eşi) ifadesini "X Hanım Y ile evleniyor" şeklinde çevirerek bir ismi fiil sanmış ve ifadenin anlamını tamamen kaybetmiş.

Hukuk alanındaki çeviri hataları ciddi sonuçlar doğurabiliyor. Örneğin ABD'de makine çevirisiyle hazırlanan sığınma başvurularındaki hatalar, gözaltındakilerin serbest bırakılmasında gecikmelere yol açtı.

Tıbbi çeviri uzmanı Carol Bereuter, dozaj ve kan tahlili birimlerinin sıklıkla Yunan harfleri içerdiğini belirtiyor. Otomatik çevrilmiş bir metinde Yunan harfi μ'nun (mikro, milyonda bir) yanlışlıkla milli (binde bir) olarak çevrildiğine rastladığını söyleyen Bereuter, bunun ciddi bir hata olduğunu vurguluyor. Mikrogram verilmesi gereken bir hastaya miligram verilmesi durumunda dozun bin katına çıkacağına dikkat çekiyor.

Bereuter ayrıca yapay zeka çevirmenleri geliştikçe hataları yakalamanın zorlaştığını ifade ediyor. Geçmişte Google Translate gibi araçlarda dilbilgisi hatası veya tuhaflık hemen göze çarparken, bugün metinlerin kusursuz, akıcı ve doğal göründüğünü, dolayısıyla hataların fark edilmesinin çok daha güç olduğunu belirtiyor.

François Yvon, imza atılacak bir belge söz konusu olduğunda itibar riski bulunduğunu, tıbbi bir işlem, imzalanacak bir sözleşme veya büyük bir alım için alınacak kararların çeviriye dayanması durumunda riskin daha da arttığını uyarıyor.

Yvon, insan için oldukça açık görünen cümlelerin bile yapay zekayı yanıltabildiğini söylüyor. Farklı anlamlara gelen kelimelerde insanın bağlamı anladığı için doğru anlamı kolayca seçtiğini, ancak makinenin "Lehçe'ye çevir" gibi bir ifadeyle karşılaştığında bunun ayakkabı boyasıyla ilgili olduğuna karar verebildiğini aktarıyor.

Bağlam çoğu zaman kritik önem taşıyor. Yapay zeka çevirmeni bir futbol maçından bahsedildiğini kavrayamazsa "korner kullanmak" ifadesini yanlış çevirebiliyor.

Geçen yıl OKA, Wikimedia tarafından finanse edilen bir araştırma yürüttü. 119 makale, 10 dil çifti ve 1000 saatten fazla çevirmen çalışmasını inceleyen araştırmada, yapay zeka tarafından oluşturulan metnin yüzde 27'sinin yayımlanmadan önce düzeltildiği görüldü. Bu düzeltmelerin dörtte üçü yapay zekanın yol açtığı hatalar olurken, hataların yüzde 5 ila 6'sı orijinal metnin anlamını değiştirdi.

Yvon, bu hataları tamamen ortadan kaldırmanın oldukça zor olacağını düşünüyor. Sistemlerin olasılık temelinde çalışmasının tam güvenilirliği engellediğini belirten Yvon, bir sonraki teknoloji kuşağının iyileştirme getireceğini, örneğin bir aracın çeviri yaparken bir diğerinin onu eleştirebileceğini ve üçüncüsünün yeni bir sürüm üretebileceğini söylüyor.

Ancak Yvon'a göre asıl büyük atılım, yapay zekanın şüphe duyduğunu gösterebildiği an gerçekleşecek. Sistemler sadece çeviri yapabildiğinde değil, emin olmadıklarında bunu söyleyebildiğinde gerçek ilerleme kaydedilmiş olacak.