«Belgeleri ChatGPT'ye yüklemiyor musun işte?» — Bir çevirmenin yanıtı

Ottawa'da serbest çalışan bir çevirmen, spor salonunda geçen ve kısa sürede dil profesyonelleri arasında yayılan bir konuşmayı aktardı. Ofis gününe hazırlanan yanındaki kadın, ders bitmeden neden ayrıldığını sordu. O akşam üç iş gelmişti ve üçünün de teslimi ertesi sabah içindi. Yanıt hiç duraksamadan geldi: «Ama… uzun sürmez ki. Belgeleri ChatGPT'ye yüklemiyor musun işte?»

Soru ve yanıt

Çevirmen bir an durdu; şaka olduğunu düşündü. Değildi. Açıklaması kısa ve teknikti: ChatGPT çevrilmiş bir belge üretir, ama önce biçimlendirme sorunları çıkar ve en önemlisi çevirinin kendisi tartışmalıdır. Makine çıktısı, başka bir insanın ne söylemeye çalıştığını anlamakla aynı şey değildir: uyarlama, yerelleştirme, terim araştırması ve bunun belge boyunca tutarlı tutulması.

Yapay zekânın iş akışındaki yeri

Yapay zekâya karşı değil. Araçlarla denemelere geçen sonbaharda, kendi ifadesiyle gerçek işi almaya başladıklarında başladı. Pratikte bu, dar ve doğrulanabilir kullanımlardan oluşuyor: 500 sayfalık bir müşteri stil kılavuzunu modele verip son kontrollerde kural ihlallerini işaretletmek ya da referans belgelerden özel terimleri çıkarıp sözlükleri elle aramadan daha hızlı kurmak. Ayrıca ayrı bir yazım denetleyicisi kullanıyor ve zaman zaman bir paragraf için modelden ikinci görüş istiyor.

Kurduğu benzetme bugünkü tartışmadan eski: çevirmenler inatçı cümleleri bir zamanlar Google Translate'e, sonra DeepL'e yapıştırır, makinenin kaçırdıkları bir ifade önerip önermediğine bakardı. Araçlar, profesyonellerin kullandığı şeylerdir — muhasebecinin tablo formülleri, yöneticinin slayt şablonları gibi.

Kontroller neden elle kalıyor

Sınırlar somut: modeller kısaltma ve kurum adı uyduruyor, bütün cümleleri atlıyor, verilen terimleri defalarca zorlanmadıkça yok sayıyor ve bazen konuyu tamamen kaçırıyor. Her çıktı iki ya da üç kez kontrol edilmek zorunda; bu da onu sihirli bir düğme değil, başka bir çalışma biçimi yapıyor. Ücret konusundaki sonucu net: yapay zekâ var diye çevirmenlere, yazarlara ve editörlere daha az ödenmemeli — tıpkı çekiç kullandığı için bir çatı ustasına daha az ödenmediği gibi.

Konuşma, göz ardı edilmesi zor bir ayrıntıyla bitti. İşinde yapay zekâ kullanıp kullanmadığı sorulduğunda, söyleşi arkadaşı — insan kaynakları alanında genel müdür — kullanamadığını söyledi: teknoloji, ona göre, yeterince güvenilir değildi.