ANKARA (AA) – Birleşmiş Milletler Genel Kurulu, 2017’de aldığı kararla 30 Eylül’ü Uluslararası Çeviri Günü ilan etti. Gün, farklı diller arasında iletişimi sağlayan çevirmen, tercüman ve diğer dil profesyonellerinin rolüne dikkati çekmeyi amaçlıyor.
Yapay zekanın çeviri alanındaki etkisi ise geleneksel makine çevirisinden farklı bir aşamaya ulaşmış durumda. Büyük dil modelleri yalnızca kelimeleri başka bir dile aktarmak yerine metnin bağlamını, cümle yapısını ve önceki ifadeleri dikkate alarak daha doğal çıktılar oluşturabiliyor.
Ancak 2026’da yayımlanan geniş kapsamlı bir üretim çalışması, profesyonel çeviri süreçlerinde yapay zekanın doğrudan insanın yerini almasından ziyade insanla birlikte kullanılmasının öne çıktığını gösterdi.
AA muhabiri, çevirinin yapay zekanın yaygın hale geldiği bir dönemde nasıl dönüştüğünü ve insanın çeviri sektöründeki yerini konu alan araştırmaları inceledi.
71 bin segmentte yapay zeka ve insan birlikte değerlendirildi
Avrupa Makine Çevirisi Birliğinin 2026 konferansında sunulan bir araştırmada, İngilizceden 10 farklı dile ve 5 farklı alana yapılan toplam 71 bin 262 üretim segmenti incelendi.
Çalışmada 6 bin 618 segment, 60 profesyonel çevirmen tarafından ayrıca değerlendirildi. Araştırmacılar, yapay zeka tarafından oluşturulan makine çevirisini dilsel kılavuzlar ve yüksek kaliteli iki dilli örneklerle yeniden düzenleyen bir “AI post-editing” sistemi geliştirdi.
Bu sistem, doğrudan büyük dil modeliyle yapılan çeviri, Google Translate ve DeepL çıktılarıyla karşılaştırıldı.
Araştırmada, iki farklı yapay zeka destekli son düzenleme yapılandırmasının da genel kalite açısından söz konusu çeviri sistemlerinden daha iyi sonuç verdiği belirlendi.
Doğrudan büyük dil modeliyle yapılan çeviriler ise aynı kalite seviyesine ulaşamadı ancak kalite hassasiyetinin daha düşük olduğu alanlarda kullanılabilecek bir seçenek olarak değerlendirildi.
Bulgular, çeviri sürecinin yalnızca “metni yapay zekaya verip sonucu almak” şeklinde ilerlemediğini, modelin çıktısının alan bilgisi, terminoloji ve editoryal kurallarla yeniden işlenmesinin kalite üzerinde belirleyici olabildiğini ortaya koydu.
Hız avantajı kalite tartışmasını ortadan kaldırmıyor
Yapay zekanın çeviri sektöründe öne çıkan avantajlarından biri, insan çevirmenlerin uzun sürede tamamlayabileceği yüksek hacimli metinleri kısa sürede işleyebilmesi.
Ancak güncel araştırmalar, hız ile nihai kalite arasında doğrudan bir eşitlik kurulamayacağını gösteriyor.
ABD’deki Rutgers Üniversitesinden araştırmacıların 9 Temmuz 2026’da “Digital Translation” dergisinde yayımlanan araştırmasında, ABD’deki devlet kurumlarınca kullanılan hukuki nitelikteki belgelerin İngilizceden İspanyolcaya çevirisinde 27 profesyonel çevirmenin yaptığı insan çevirisi, makine çevirisi sonrası düzenleme ve yapay zeka destekli yöntemler karşılaştırıldı.
İngilizceden İspanyolcaya yapılan çevirilerde, makine çevirisi sonrası insan düzenlemesinin tamamlanma süresini insan çevirisine kıyasla önemli ölçüde azalttığı belirlendi. GPT-4 de geleneksel makine çevirisi sistemleri olan DeepL ve Google Translate’e göre daha yüksek genel kalite puanları aldı.
Bununla birlikte araştırmada, insan tarafından düzenlenen makine çevirisinin kalite bakımından insan çevirisine benzer seviyeye ulaşabildiği görüldü. Böylece yapay zekanın en güçlü kullanım alanlarından birinin, çevirmenin tamamen devreden çıkarılması yerine ilk metnin hazırlanması ve insan tarafından son kontrolden geçirilmesi olduğu ortaya kondu.
2026 Mart tarihli Avrupa Dil Endüstrisi araştırması da sektörün yapısının yapay zekayla birlikte değiştiğini, bazı hizmetlerin yapay zekaya devredilirken yeni mesleki profillerin ortaya çıktığını ortaya koydu. Avrupa Komisyonunun araştırmaya ilişkin değerlendirmesinde teknoloji ve toplumsal değişimin yeni fırsatlar oluşturduğu, yapay zekaya ilişkin daha gerçekçi bir yaklaşımın öne çıktığına ve dil sektöründe yeni alanların büyüdüğüne işaret edildi.
Deyimler ve kültürel ifadeler yapay zekanın sınırlarını gösteriyor
Bir metnin başka bir dile aktarılmasında kelimelerin doğru karşılığını bulmak, anlamın bütünüyle doğru aktarılması için her zaman yeterli olmuyor.
Özellikle deyimler, atasözleri, argo ifadeler ve kültürel göndermeler, kelimesi kelimesine çevirinin anlam kaybına yol açabildiği alanların başında geliyor.
Avustralya’daki Monash Üniversitesi’nden araştırmacıların 2025’teki bir araştırmasında, farklı kültürlere dayanan atasözlerinin yapay zeka tarafından çevrilmesi incelendi. Araştırmacılar, benzer kültürel geçmişe sahip diller arasında modellerin daha iyi sonuçlar verdiğini, büyük dil modellerinin genel olarak geleneksel makine çevirisi sistemlerinden daha başarılı olduğunu belirledi.
Ancak aynı çalışmada BLEU, CHRF++ ve COMET gibi yaygın otomatik değerlendirme ölçütlerinin atasözü çevirisinin kalitesini güvenilir biçimde ölçmekte yetersiz kalabildiği ortaya kondu. Başka bir ifadeyle, bir çevirinin otomatik sistemler tarafından yüksek puan alması, kültürel anlamın hedef dile doğru aktarıldığı anlamına gelmeyebiliyor.
Çevirmenlik ortadan kalkmaktan çok dönüşüyor
Profesyonel çevirmenlerin yapay zekayı kullanma biçimi de mesleğin dönüşümünü ortaya koyuyor.
İtalya’daki IULM Üniversitesinde 2024’te yapılan profesyonel çevirmenler araştırmasında, katılımcıların yüzde 29,4’ünün üretken yapay zekayı iş akışına dahil ettiği belirlendi. Bu grupta yapay zeka en çok bağlamdaki anlamı bulma, cümleleri yeniden ifade etme, kısaltma, özetleme, sadeleştirme, eş anlamlı ve metafor bulma gibi görevlerde kullanıldı.
Araştırmaya göre üretken yapay zekadan yararlanan çevirmenlerin yalnızca yüzde 28,8’i bu araçları çalışma zamanlarının yarısından fazlasında kullandı. Bu durum, profesyonel çeviri pratiğinde yapay zekanın henüz tüm sürecin yerine geçen bir araçtan ziyade farklı aşamalarda kullanılan yardımcı bir teknoloji olarak konumlandığını gösterdi.
Böylece Uluslararası Çeviri Günü’nün odağındaki “çeviri” kavramı, yapay zekayla birlikte yeni bir aşamaya taşınıyor. Bir metnin bir dilden diğerine aktarılması artık yalnızca insanın veya makinenin yaptığı tek aşamalı bir işlem olmaktan çıkarken, yapay zekanın taslak oluşturduğu, terminoloji ve bağlamın kontrol edildiği, son metnin ise editöryal ve alan uzmanlığıyla şekillendirildiği hibrit modeller yaygınlaşıyor.
Güncel araştırmaların ortaklaştığı noktalardan biri de hız ile doğruluk arasındaki farkın özellikle hukuk, sağlık, düşük kaynaklı diller, deyimler ve kültürel ifadelerde daha görünür hale gelmesi.
Yapay zeka milyonlarca kelimeyi kısa sürede işleyebilirken, çevirinin hedef dilde ne anlama gelmesi gerektiğine ilişkin son kararın bağlam, kültür ve metnin kullanım amacına bağlı olduğu alanlarda insan kontrolü önemini koruyor.
Muhabir: Yasin Yorgancı
