Artificial Intelligence and Human Translation in Literary Text Translation: The Transfer of Context, Style, and Emotion

Öz

This study is a descriptive study that examines the differences between human and artificial intelligence translations in literary text translation in terms of the transfer of context, style, and emotion. In addition, the study determines the tendency of translation produced by human and artificial intelligence between the source-target text pair, and it evaluates this tendency in line with the theoretical dimension of translation. In this context, the study comparatively analyzed three different human and AI-generated translation versions of Virginia Woolf's novel To The Lighthouse. The findings of the study revealed that human translation was more effective than AI translation in conveying contextual meaning, emotional depth, and stylistic subtleties in the source text. Artificial intelligence translation was found to be limited in capturing the deeper meanings hidden in the author's cognitive and emotional layers, as it produced a translation that was more faithful to the lexical and syntactic structure of the source text. On the other hand, it was found that human translation more effectively transferred the characters' inner voices, psychological complexities, and emotional tones into the target language by interpreting them than artificial intelligence translation. Therefore, the findings of the study revealed that human translation was target text-oriented, while AI translation was source text-oriented. The findings of the study were discussed in the context of the research and the points of divergence between artificial intelligence and human translation were presented.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence translation
• human translation
• literary text
• translation

Edebi Metin Çevirisinde Yapay Zekâ ve İnsan Çevirisi: Bağlam, Üslup ve Duygu Aktarımı

Öz

Bu çalışma betimsel bir çalışma olup, edebi metin çevirisinde insan ve yapay zekâ çevirileri arasındaki farkı bağlam, üslup ve duygu aktarımı açısından ele almaktadır. Ayrıca çalışma, insan ve yapay zekâ tarafından üretilen çevirinin kaynak metin ve erek metin çifti arasındaki eğilimini belirleyip, bu eğilimi çevirinin kuramsal boyutu doğrultusunda değerlendirmektedir. Bu bağlamda çalışma, Virginia Woolf’un Deniz Feneri adlı romanının insan ve yapay zekâ tarafından üretilen üç farklı çeviri versiyonunu karşılaştırmalı olarak incelemiştir. Çalışmadan elde edilen bulgular, insan çevirisinin kaynak metindeki bağlamsal anlamı, duygusal derinliği ve üslup inceliklerini aktarmada yapay zekâ çevirisine kıyasla daha etkili olduğunu ortaya koymuştur. Yapay zekâ çevirisi ise, kaynak metnin kelime ve sözdizim yapısına daha bağlı çeviriler ürettiği için yazarın bilişsel ve duygusal katmanlarında gizlenen derin anlamları yakalamakta sınırlı kalmıştır. Öte yandan, insan çevirisi yapay zekâ çevirisine göre karakterlerin iç seslerini, psikolojik karmaşalarını ve duygusal tonlarını yorumlayarak daha etkili bir şekilde erek dile aktardığı tespit edilmiştir. Dolayısıyla çalışmanın bulguları, insan çevirisinin erek metin odaklı, yapay zekâ çevirisinin ise kaynak metin odaklı olduğunu ortaya koymuştur. Çalışmanın bulguları araştırma bağlamı içerisinde tartışılmış ve yapay zekâ ile insan çevirisinin ayrıştığı noktalar ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Çeviri
• edebi metin
• insan çevirisi
• yapay zeka çevirisi

Kaynakça

1. Aslan, E. (2024). Yapay zekâ destekli çeviri araçlarının edebi çevirideki yeterlilikleri üzerine karşılaştırmalı bir inceleme. IU Journal of Translation Studies, (20), 32-45. https://doi.org/10.26650/iujts.2024.1426435
2. Cordero, A. D. (1984). The role of translation in second language acquisition. The French Review, 57(3), 350–355.
3. Creswell, J. W. (2009). Research Design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage Publications.
4. Çetinkaya, E. B., Gündüz, A., & Uygur, M. A. (2017). Mrs. Dalloway Revised: The Sense of Change and Disillusionment. Selçuk Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, (38), 123-138. https://doi.org/10.21497/sefad.376809
5. Genç, A., & Yağcı, Ş. Ç. (2024). Çeviribilim alanında yapay zekâ üzerine ulusal alan yazında yazılmış makalelerin eğilimleri üzerine bir araştırma. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(3), 119-136.
6. Göktürk, A. (1994). Çeviri: Dillerin dili. YKY
7. Korkmaz, İ. (2019). Makine çevirisinin kısa tarihçesi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 6(32), 155-166. https://doi.org/10.26450/jshsr.1030
8. Kumlu, D., & Okul, M. (2023). Yapay zekâ ile çeviri uygulamaları: Kültürel unsurların çevirisinde ChatGPT. In E. Barut (Ed.), Contemporary Translation Studies Bridging Cultures: Technologies and Societies (pp. 24-45).

9. Kurt, G. (2024). Yapay zekânın çeviriyle imtihanı: Arapça-Türkçe şiir çevirisi üzerine bir inceleme. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (42), 638-652. https://doi.org/10.5281/zenodo.13981156
10. Moneus, A. M., & Sahari, Y. (2024). Artificial intelligence and human translation: A contrastive study based on legal texts. Heliyon, 10(6), 1-14. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106
11. Munday, J. (2008). Introducing translation studies: Theories and Applications (2nd Ed.). Routledge.
12. Nilsson, N. (1980). Principles of artificial intelligence. Morgan Kaufmann.
13. O'Hagan, M. (2016). Massively open translation: Unpacking the relationship between technology and translation in the 21st Century. International Journal of Communication, 10, 929–946.
14. Palumbo, G. (2009). Key terms in translation studies. Continuum.
15. Patel, B. V. (2019). Stream of consciousness technique used in Virginia Woolf’s novel Mrs Dalloway. Research Guru: Online Journal of Multidisciplinary Subjects, 13(1), 280-283.
16. Proudfit, S. W. (1971). Lily Briscoe's Painting: A Key to Personal Relationships in “To the Lighthouse”. Criticism, 13(1), 26-38.
17. Pym, A. (2013). Translation Skill-Sets in a Machine-Translation Age. Meta, 58(3), 487–503. https://doi.org/10.7202/1025047ar
18. Pym, A., & Matsushita, K. (2018). Risk mitigation in translator decisions. Across Languages and Cultures, 19(1), 1-18. https://doi.org/10.1556/084.2018.19.1.1
19. Pym, A. (2020). Quality. In M. O’Hagan (Ed.) The Routledge Handbook of Translation and Technology (pp. 437-452). Routledge
20. Türkmen, B., & Koçlu, S. (2024). Yapay zekâ destekli haber metni üretimi ve çevirilerinin karşılaştırmalı bir analizi: Chatgpt-4o Örneği. IU Journal of Translation Studies, (21), 212-229. https://doi.org/10.26650/iujts.2024.1552550
21. Ültay, E., Akyurt, H., Ültay, N. (2021). Sosyal bilimlerde betimsel içerik analizi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (10), 188- 201. https://doi.org/10.21733/ibad.871703
22. Venuti, L. (1995). Translator’s invisibility: A history of translation. Routledge
23. Vieira, L. N., O'Hagan, M., & O'Sullivan, C. (2020). Understanding the societal impacts of machine translation: A critical review of the literature on medical and legal use cases. Information Communication and Society, 24(11), 1515–1532. https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1776370
24. Vieira, L. N., O’Sullivan, C., Zhang, X., & O’Hagan, M. (2023). Machine translation in society: Insights from UK users. Language Resources and Evaluation, 57(2), 893-914. https://doi.org/10.1007/s10579-022-09589-1
25. Woolf, V. (2017a). To the Lighthouse. Mungan Kavram Publishing. (Original work published 1927)
26. Woolf, V. (2017b). Deniz Feneri (Çev. S. Çalışkan). Türkiye İşbankası Kültür Yayınları (Orijinal eser 1927’de yayımlanmıştır)
27. Woolf, V. (2018). Deniz Feneri (Çev. G.M. Aktaş). Indigo (Orijinal eser 1927’de yayımlanmıştır)
28. Yang, W. (2010). Brief study on domestication and foreignization in translation. Journal of Language Teaching and Research, 1(1), 77-80. https://doi.org/10.4304/jltr.1.1.77-80
29. Yu, B., & Kumbier, K. (2018). Artificial intelligence and statistics. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 19(1), 6-9. https://doi.org/10.1631/FITEE.1700813
30. Zeng, Y., Lu, E., & Huangfu, C. (2019). Linking artificial intelligence principles. The Proceedings of the AAAI Workshop on Artificial Intelligence Safety (AAAI-Safe AI 2019), 1-4. https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.04814.