AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThus, this study aims to provide a critical assessment of the extent to which conjunction-based discourse functions can be achieved through AI-assisted translation in sensitive content such as natural disaster discourse, and to reveal the necessity and scope of human intervention after translation.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Forest fires, which are increasing in number and are considered one of the consequences of climate change, are receiving intense media attention at both the national and international levels. In this age of rapidly developing communication and access, the multilingual transmission of such news is becoming increasingly important. This study aims to examine the artificial intelligence(AI)-assisted translation of the conjunctions “de/da” and “ki,” which are frequently used in Turkish news texts related to forest fires and have multiple meanings. French, which stands out for its discourse-oriented text structure, was chosen as the target language because it expresses conjunction functions with different structures. This study, conducted on the Turkish-French language pair, aims to benefit both translators working in this language pair and aspiring translators through recommendations developed based on the findings. In this context, the study focuses on the translation into French of the conjunctions “de/da” and “ki,” which are frequently used in Turkish online news texts retrieved through keyword searches “Türkiye, forest fire, environment, climate change, global warming”, as rendered by ChatGPT 4.0, an AI tool. The analysis was conducted on ChatGPT 4.0 translations generated in response to two types of prompts: a simple request to translate Turkish news texts into French, and a context-based request that considered the usage characteristics of the relevant conjunctions. The findings were evaluated according to Katharina Reiss's approach to translation criticism. The findings demonstrated that meaning transfer is generally appropriate in short and clear structures. However, it was observed that the discursive functions of conjunctions are often lost in long, multi-layered, and context-laden sentences. In particular, the functions of the conjunction “de/da” for addition, emphasis, and comparison, and the conjunction “ki” for justification and quotation, were often not fully conveyed in the target language, which increased the duration and scope of the final revision process. Thus, this study aims to provide a critical assessment of the extent to which conjunction-based discourse functions can be achieved through AI-assisted translation in sensitive content such as natural disaster discourse, and to reveal the necessity and scope of human intervention after translation.
Özet
Günümüzde sayısı giderek artan ve iklim değişikliğinin sonuçlarından biri olarak değerlendirilen orman yangınları, ulusal ve uluslararası düzeyde yoğun medya ilgisine konu olmaktadır. İletişim ve erişimin hızla geliştiği çağımızda, bu tür haberlerin çok dilli aktarımı giderek daha da önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, orman yangını ile ilgili Türkçe haber metinlerinde sıklıkla kullanılan ve birden fazla anlama sahip olan “de/da” ile “ki” bağlaçlarının yapay zekâ destekli çeviri aracılığıyla Fransızcaya aktarımının incelenmesi amaçlanmaktadır. Özellikle söylem odaklı metin yapısıyla öne çıkan Fransızca, bağlaç işlevlerini farklı yapılarla ifade etmesi nedeniyle hedef dil olarak seçilmiştir. Türkçe-Fransızca dil çiftinde yapılan bu inceleme, elde edilen bulgular doğrultusunda geliştirilecek öneriler aracılığıyla hem bu dil çiftinde çalışan çevirmenlere hem de çevirmen adaylarına fayda sağlamayı hedeflemesi bakımından önem arz etmektedir. Bu bağlamda, çalışmada, “Türkiye, orman yangını, çevre, iklim değişikliği ve küresel ısınma” anahtar sözcükleriyle yapılan tarama neticesinde ulaşılan çevrimiçi Türkçe haber metinlerinde sık kullanılan “de/da” ve “ki” bağlaçlarının bir yapay zekâ aracı olan ChatGPT 4.0 tarafından Fransızcaya aktarımına odaklanılmaktadır. İnceleme, Türkçe haber metinlerinin Fransızcaya çevrilmesi talebine dayanan basit istem ve ilgili bağlaçların kullanım özelliklerini gözeten çeviri talebine dayanan bağlam temelli isteme göre şekillenen ChatGPT 4.0 çevirileri üzerinden yapılmıştır. İnceleme neticesinde elde edilen bulgular, Katharina Reiss’ın çeviri eleştirisi yaklaşımı çerçevesinde değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, kısa ve açık yapılarda anlam aktarımının genel olarak uygun olduğunu; ancak uzun, çok katmanlı ve bağlam yüklü cümlelerde bağlaçların söylemsel işlevlerinin kaybolabileceğini göstermiştir. Özellikle “de/da” bağlacının ekleme ve vurgu; “ki” bağlacının ise açıklama ve vurgu işlevleri erek dilde çoğu zaman tam olarak sağlanamamış ve bu durum son düzeltme sürecinin süresini ve kapsamını artırmıştır. Böylece bu çalışmayla, doğal afet söylemi gibi hassas içeriklerde bağlaç temelli söylem işlevlerinin yapay zekâ destekli çeviri aracılığıyla ne ölçüde karşılanabildiğine dair eleştirel bir değerlendirme sunulmaya ve çeviri sonrasında insan müdahalesinin gerekliliği ve çerçevesi açığa çıkarılmaya çalışılmıştır.