A Linguistic Challenge to ChatGPT: Use of AI in Detection, Text Generation and Translation of False Friends in Turkish-English

Yıl 2025, Sayı: Çeviribilim Özel Sayısı II, 154 - 177, 25.03.2025

Evren Barut

https://doi.org/10.29110/soylemdergi.1598386

Öz

This study aims to analyze AI-supported text generation and translation technology, focusing on the linguistic challenge of false friends. False friends can cause semantic difficulties in both language learning and translation. The study examined the capabilities of AI tools in handling false friends as a linguistic challenge, using GPT-4o as the AI model. The analysis consisted of two phases. In the first phase, GPT-4o processed false friends in the English-Turkish language pair and generated a text without relying on any predefined dataset. In the second phase, Nihal Yetkin’s (2011) study on 100 false friends in Turkish and English within the field of diplomacy was used as a dataset. Using this thematic data, GPT-4o was tasked with generating a text with a limited dataset. Both AI-generated texts were then translated using GPT-4o. The study evaluated GPT-4o’s linguistic creativity and data processing skills in addressing the complexities of false friends. The findings discussed how GPT-4o recognized false friends and used them contextually in text generation. The primary objective in both phases was to assess GPT-4o’s ability to use false friends in appropriate contexts and its performance in translating these words into the target language. The analysis of findings provided insights into the effectiveness of AI-powered translation in handling linguistic challenges. Ultimately, this study assessed GPT-4o’s success in identifying and processing Turkish-English false friends in text generation and translation.

Anahtar Kelimeler

Translation Studies, False Friends, Linguistics, Semantics, OpenAI, GPT-4o, AI-Generated Text, AI-Powered Translation

Etik Beyan

An ethical declaration is not required for the research article.

Chatgpt’ye Dilbilimsel Bir Meydan Okuma: Türkçe-İngilizcede Yalancı Eşdeğerlerin Tespiti, Metin Üretimi, Çevirisinde Yapay Zekâ Kullanımı

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ destekli metin oluşturma ve çeviri teknolojisini analiz etmeyi ve dilbilimsel bir meydan okuma olarak yalancı eşdeğerlere odaklanmayı amaçlamaktadır. Yalancı eşdeğerler, hem dil öğrenme hem de çeviride anlamsal zorluklara neden olabilir. Çalışmada, yapay zekâ modeli olarak GPT-4o kullanılarak, yapay zekâ araçlarının yalancı eşdeğerleri dilbilimsel bir sorunsal olarak ele alma yetenekleri incelenmiştir. Analiz iki aşamadan oluşmuştur. İlk aşamada, GPT-4o İngilizce-Türkçe dil çiftindeki yalancı eşdeğerleri işlemiş ve önceden tanımlanmış herhangi bir veri setine dayanmadan bir metin oluşturmuştur. İkinci aşamada, Nihal Yetkin'in (2011) diplomasi alanında tespit ettiği Türkçe ve İngilizcedeki 100 yalancı eşdeğer üzerine çalışması veri seti olarak kullanılmıştır. GPT-4o’ya, yalancı eşdeğerlerin bulunduğu bu tematik ve sınırlı veri setini kullanarak bir metin oluşturma görevi verilmiştir. Ardından, yapay zekâ tarafından oluşturulan her iki metin de GPT-4o kullanılarak çevrilmiştir. Çalışmada, GPT-4o'nun yalancı eşdeğerlerin karmaşıklıklarını ele alırken gösterdiği dilsel yaratıcılığı ve veri işleme becerileri değerlendirilmiştir. Bulgular, GPT-4o'nun yalancı eşdeğerleri nasıl tespit ettiğini ve bunları metin oluştururken bağlamsal olarak nasıl kullandığını ortaya koymuştur. Her iki aşamada birincil amaç GPT-4o'nun yalancı eşdeğerleri uygun bağlamlarda kullanma becerisini belirlemek ve bu kelimeleri hedef dile çevirmedeki performansını değerlendirmek olmuştur. Bulguların analizi yapay zekâ destekli çevirinin dilbilimsel zorluklarla başa çıkmadaki etkinliğine dair fikirler sağlamıştır. Sonuç olarak bu çalışma GPT-4o'nun metin oluşturma ve çeviride Türkçe-İngilizce yalancı eşdeğerleri belirleme ve işlemedeki başarısını değerlendirmiştir.

Anahtar Kelimeler

Çeviribilim, Yalancı eşdeğer, Anlambilim, Dilbilim, OpenAI, GPT-4o, Yapay Zeka Metin Üretimi, Yapay Zeka Destekli Çeviri

Etik Beyan

Araştırma makalesi için etik beyan gerekmemektedir.

Kaynakça

• Abu-Snoubar, Tamador Kh.; Abumahfouz, Adnan M.; Shboul, Yasser I.; Aldowkat, Issam M.; Rahahleh, Ahmad Z. (2024). A Linguistic Investigation Into False Friends in Arabic and English: The Students of Al-Balqa Applied University as a Model. Journal of Language Teaching and Research, 15(4), s. 1137-1143. doi:10.17507/jltr.1504.11
• Barattieri di San Pietro, Chiara; Frau, Federico; Mangiaterra, Veronica; Bambini, Valentina; (2023). The pragmatic profile of ChatGPT: Assessing the communicative skills of a conversational agent. Sistemi intelligenti(2), s. 379-400. doi:10.1422/108136
• Berber Sardinha, Tony (2024). AI-generated vs human-authored texts: A multidimensional comparison. Applied Corpus Linguistics, 4(1). doi:10.1016/j.acorp.2023.100083
• Chamizo-Domínguez, Pedro Jose (2006). False Friends. K. Brown (Dü.) içinde, Encyclopedia of Language & Linguistics (s. 426-429). doi:10.1016/B0-08-044854-2/00998-6
• Curry, Niall; Baker, Paul; Brookes, Gavin (2024). Generative AI for corpus approaches to discourse studies: A critical evaluation of ChatGPT. Applied Corpus Linguistics, 4(1), s. 1-9. doi:10.1016/j.acorp.2023.100082
• Çağlar, Ozan Can; Ataman, Esra; Kırkıcı, Bilal (2021). The Processing of English-Turkish (False) Cognates: Evidence from a Backward Lexical Translation Task. Cankaya University Journal of Humanities and Social Sciences, 15(2), s. 293-310. doi:10.47777/cankujhss.1047495
• Dynel, Marta (2023). Lessons in linguistics with ChatGPT: Metapragmatics, metacommunication, metadiscourse and metalanguage in human-AI interactions. Language & Communication, 93, s. 107-124. doi:10.1016/j.langcom.2023.09.002
• Gouws, Rufus H.; Prinslo, Danie J.; De Schryver, Gilles-Maurice (2004). Friends will be Friends – True or False. Lexicographic Approaches to the Treatment of False Friends. Eleventh EURALEX International Congress (s. 797-806). Lorient: EURALEX.
• Kunst, Jonas R.; Bierwiaczonek, Kinga (2023). Utilizing AI questionnaire translations in cross-cultural and intercultural research: Insights and recommendations. International Journal of Intercultural Relations, 97, s. 1-11. doi:10.1016/j.ijintrel.2023.101888
• Li, Fengqi (2023). A Survey of Translation Learners’ Uses and Perceptions of Neural Machine Translation. Theory and Practice in Language Studies, 13(11), s. 3039-3048. doi:10.17507/tpls.1311.34
• OpenAI. (2024). What is ChatGPT? 02 06, 2024 tarihinde www.chatgpt.openai.com: https://chat.openai.com/share/2cc86b60-fb45-4a82-853c-59ad036fb81e adresinden alındı
• OpenAI. (2024a). Linguistic Challenges: Ambiguity, Syntax. 02 10, 2024 tarihinde www.chat.openai.com: https://chat.openai.com/share/5e598ccb-6742-463a-a078-c10798074c77 adresinden alındı
• OpenAI. (2024b). The Concept of False Friends in Linguistics. 18 11, 2024 tarihinde www.chatgpt.openai.com: https://chatgpt.com/share/6750a6e5-1a78-8001-a40f-5e419e121bd0 adresinden alındı
• OpenAI. (2024c). Linguistic Challenge of False Friends. 20 11, 2024 tarihinde www.chatgpt.com: https://chatgpt.com/share/675087a4-7558-8001-bfc5-0ff82890279b adresinden alındı
• OpenAI. (2024d). Turkish-English Diplomatic False Friends. 18 11, 2024 tarihinde www.chatgpt.com: https://chatgpt.com/share/6752f810-2188-8001-b16d-497c07cc715d adresinden alındı
• Rice, Stephen; Crouse, Sean R.; Winter, Scott R.; Rice, Connor (2024). The advantages and limitations of using ChatGPT to enhance technological research. Technology in Society, 76, s. 1-7. doi:10.1016/j.techsoc.2023.102426
• Roca-Varela, Ma Luisa (2010). Intralingual false friends: British English and American English. C. Cummins, C.-H. Elder, T. Godard, M. Macleod, E. Schmidt, & G. Walkden (Dü.), CamLing 2010: Proceedings of the Sixth Cambridge Postgraduate Conference in Language içinde (s. 132-138). Cambridge: Cambridge Institute of Language Research.
• Shuttleworth, Mark; Cowie, Moira (2014). Dictionary of Translation Studies. London and Newyork: Routledge Taylor&Francis Group.
• Sultanzade, Vügar (2010). Yalancı Eşdeğerlerin Azizliği: Bahtiyar Vahapzade’nin Eserlerinin Türkiye Türkçesine Aktarımı Üzerine. Erdem, 57(165), s. 165-172
• Şenol, Asım Çağrı (2020). Yalancı Eş Değerlik veya Anlam Değişmesi Kavramları Üzerine Bir Değerlendirme. Journal of Turkish World Studies, 20(2), s. 409-427. doi:10.32449/egetdid.815623
• Uban, Ana-Sabina; Dinu, Liviu P. (2020). Automatically Building a Multilingual Lexicon of False Friends With No Supervision. 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC) (s. 3001-3007). Marseille: European Language Resources Association (ELRA).
• Uban, Ana-Sabina; Ciobani, Alina; Dinu, Liviu P. (2023). A Computational Approach to Measuring the Semantic Divergence of Cognates. A. Gelbukh (Dü.), Computational Linguistics and Intelligent Text Processing içinde (s. 96-108). Mexico City: CICLing 2009. doi:10.1007/978-3-031-24340-0_8
• Uzun, Levent; Salihoğlu, Umut M. (2009). English-Turkish Cognates And False Cognates: Compiling A Corpusand Testing How They Are Translated By Computer Programs. Poznań Studies in Contemporary Linguistics, 45(4), s. 555-579. doi:10.2478/v10010-009-0031-5
• Vrbinc, Marjeta; Vrbinc, Alenka (2014). Friends or Foes? Phraseological False Friends in English and Slovene. AAA: Arbeiten aus Anglistik und Amerikanistik, 39(1), s. 71-87.
• Wandruszka, Mario (1978). Die falschen Freunde des Übersetzers. L. Grähs, G. Korlen, & B. Malmberg içinde, Theory and Practice of Translation (s. 213-234). Bern: Peterlang.
• Yetkin, Nihal (2011). Partial false friends in English - Turkish translations: diplomatic texts. Hacettepe University Journal of Faculty of Letters, 28(1), s. 207-222.