Abstract

Bu çalışma Gustave Flaubert’in Saf Bir Yürek (Un Cœur Simple) eserinin yapay zekâ araçlarından ChatGPT ve Gemini ile insan çevirmen çevirisini, Venuti (1995), Newmark (1988)ve Alaxia(1996)’nın çeviri yaklaşımlarının kesişiminde karşılaştırmalı olarak ele almaktadır. Venuti’nin çevirmen görünürlüğü, Newmark’ın anlamsal ve iletişimsel çeviri modeli ve Alexia’nin çeviride kültürel aracılık ve yorumlayıcılık yaklaşımları aracılığıyla kullanılan çeviri stratejileri incelenmiştir. Açık kaynak bir eser seçilerek insan ve yapay zekâ çevirilerinde çevirmen görünürlük düzeyleri, anlamı aktarmada kullanılan stratejileri ve kültürel bağlamın aktarılma biçimi ele alınmıştır. Kaynak eser bütünsel olarak yapay zekâ araçlarına çevriltilmiş, cümleler bağlamdan ayrı bağımsız şekilde verilmemiştir. Dolayısıyla yapay zekâ araçlarıyla yapılan çevirilerde bağlamdan uzak çeviri yapma olasılığı ortadan kaldırılmaya çalışılmıştır. Tümden eser çevirisi yaptırıldıktan sonra kültürel temalar içeren cümle ve paragraflardan seçimler yapılarak analizler gerçekleştirilmiştir. Bu çerçevede çalışmada, Venuti’nin yaklaşımına göre insan çevirmenin metinde görünmez bir özne olduğu, yapay zekâ çevirilerinde yansız bir görünürlük çabasından ziyade kaynak kültürü yansıtma eğiliminin daha çok olduğu yabancılaştırma stratejisinin sık olarak kullanımıyla görülmüştür. Newmark’ın kuramı açısından, insan çevirisinin anlamsal derinliğe ve iletişimsel akıcılığa eğilimli olduğu ancak yapay zekâ araçlarında anlamsal derinliğin eksikliğinden dolayı anlamın zaman zaman sekteye uğradığı gözlemlenmiştir. Alexia perspektifinde, insan çevirmenin kültürel öğeyi yeniden yorumladığı ancak yapay zekâ çevirilerin kaynak kültürel bağlamı yoğun ve doğrudan yansıttığı belirlenmiştir. Çalışmada insan çevirmenin duygu ve deneyimlerinin çeviriyi etkin ve işlevsel kıldığını ancak çeviri araçlarının yadsınamaz düzeyde doğrudan anlatımı iletmede ve kaynak kültürü yansıtmada yeterli bir düzeyde işlev gösterdiğini belirlenmiştir.

Abstract

Literary translation is a multi-dimensional type of translation that goes beyond simply writing the equivalent of words and terms. The aim of this type of translation is to convey the emotional depth, cultural nuances, artistic and original qualities of the source text into the target language. Therefore, literary translation has become a field that requires a comprehensive perspective and the use of a variety of translation strategies. This study comparatively examines the human translation of Gustave Flaubert's A Simple Heart (Un Cœur Simple) alongside translations produced by the artificial intelligence tools ChatGPT and Gemini, at the intersection of the translation approaches of Venuti, Newmark, and Alexia. Translation strategies are examined through Venuti's translator visibility, Newmark's semantic and communicative translation model, and Alexia's approaches to cultural mediation and interpretive translation. By selecting an open-source work, the levels of translator visibility in human and AI translations, the strategies used to convey meaning, and the manner in which cultural context is conveyed are addressed. The source work was translated into AI tools in its entirety; sentences were not provided independently, separated from their context. Thus, the possibility of context-detached translation in AI-generated translations was attempted to be eliminated. After the entire work was translated, analyses were conducted by selecting sentences and paragraphs containing cultural themes. Within this framework, the study found that, according to Venuti's approach, the human translator is a visible subject in the text, and that the alienation strategy is frequently used in AI translations, reflecting a tendency to reflect the source culture rather than striving for neutral visibility. From Newmark's perspective, human translation tends towards semantic depth and communicative fluency, whereas AI tools suffer from a lack of semantic depth, leading to disruptions in meaning and communication. From Alexia's perspective, it was determined that human translators reinterpret cultural elements, whereas AI translations intensely reflect the source cultural context. The study shows that the emotions and experiences of human translators make translation effective, ethical, and functional, but that translation tools can be considered sufficient for conveying direct expression at an undeniable level.

Structured Abstract:

Literary translation is not merely a linguistic transfer but a complex process that involves the reconstruction of cultural, historical, and ideological elements in the target language. This complexity becomes particularly evident in the translation of nineteenth-century French literary texts, which are densely embedded with culture-specific references, religious practices, social hierarchies, and everyday rituals. In such texts, translators’ choices significantly influence how the target readership perceives the source culture. In recent years, the rapid development of artificial intelligence-assisted translation tools has introduced new dynamics into the field of literary translation, raising questions about their effectiveness, limitations, and role in conveying cultural meaning. While existing research has extensively examined machine translation in technical and pragmatic text types, comparatively few studies have focused on literary translation, particularly with regard to the transfer of cultural elements. The primary aim of this study is to examine how cultural elements are rendered in Turkish translations of a nineteenth-century French literary text and to compare the strategies employed by a human translator and AI-assisted translation tools. The study seeks to answer the following research questions: (i) Which translation strategies are most frequently used in the transfer of cultural elements? (ii) What are the main differences between human and AI-assisted translations in terms of cultural representation? (iii) How can these differences be interpreted within the theoretical frameworks proposed by Venuti, Newmark, and Aixelá? By addressing these questions, the study aims to contribute to ongoing debates on the applicability of artificial intelligence in literary translation and to provide a theory-based evaluation grounded in concrete textual data.

The theoretical foundation of this study is built upon three influential approaches in translation studies that focus on culture and translator decision-making. The first framework is Lawrence Venuti’s distinction between domestication and foreignisation. Venuti emphasises the visibility of the translator and argues that domestication, by prioritising fluency and reader familiarity, often suppresses the cultural otherness of the source text. Foreignisation, by contrast, preserves cultural difference and challenges target-language norms. This dichotomy provides a valuable lens for analysing how cultural elements are either adapted to or preserved within the target culture. The second theoretical reference point is Peter Newmark’s distinction between semantic translation and communicative translation. Semantic translation prioritises fidelity to the source text’s meaning and form, whereas communicative translation focuses on producing an effect on the target reader that is equivalent to that experienced by the source reader. This framework is particularly useful for evaluating whether translations emphasise accuracy and textual loyalty or readability and audience-orientated adaptation. The third framework employed in this study is Javier Franco Aixelá’s taxonomy of strategies for translating culture-specific items. Aixelá categorises these strategies into preservation, explanation, naturalisation, generalisation, substitution, and omission. His model allows for a systematic analysis of how cultural elements such as religious rituals, social customs, and historical practices are handled in translation. By integrating these three approaches, the study establishes a comprehensive analytical framework for comparing human and AI-assisted translations in terms of cultural transfer. By foregrounding AI translation, ethics, and agency, this study situates ethical evaluation in AI-assisted translation within an expanded framework that builds on Venuti’s concept of visibility while also accounting for the multi-actor nature of agency and the dynamics of shared responsibility. The integration of AI into translation processes displaces authorship from a single agent and restructures translation as a layered, collaborative practice, whereby ethical accountability assumes a distributed form, as articulated by Pym (2012). Within this emerging paradigm, ethics calls for a comprehensive rethinking that extends beyond human-centred models to include considerations of risk management, functional evaluation, and collective responsibility. Accordingly, the translator emerges as a key ethical agent, primarily functioning as an auditor who critically monitors the socio-cultural and ethical consequences of algorithmically generated outputs.

This study adopts a qualitative research design based on descriptive and comparative textual analysis. The population of the study consists of Turkish translations of selected passages from a nineteenth-century French literary work. The sample includes three Turkish translations of the same source text segments. Translation 1 (T1) was produced by a human translator, while Translations 2 and 3 (T2: Gemini and T3: ChatGPT) were generated using AI-assisted translation tools. Data were collected through document analysis, with particular attention paid to passages containing explicit cultural elements such as food culture, religious rituals, health practices, social relations, and death-related customs. Each translation was examined comparatively against the source text. The identified cultural elements were then analysed according to Venuti’s, Newmark’s, and Aixelá’s theoretical models. This methodological approach allows for a systematic and theory-driven evaluation of translation strategies and makes it possible to highlight both convergences and divergences between human and AI-assisted translations.

The findings indicate clear differences between the human translation and the AI-assisted translations in terms of strategy preference and cultural representation. The human-produced translation (T1) predominantly employs domestication and communicative translation strategies. Cultural elements are often adapted to the target culture through idiomatic expressions, explanatory reformulations, and emotionally resonant language. This approach enhances fluency and readability for the Turkish reader but occasionally leads to a partial loss of source-culture specificity. From Venuti’s perspective, T1 prioritises target-reader comfort, sometimes at the expense of cultural visibility. In contrast, the AI-assisted translations (T2 and T3) demonstrate a stronger tendency toward foreignisation and semantic translation. Cultural elements are more frequently preserved in their original form, with limited adaptation or contextual interpretation. According to Aixelá’s framework, preservation and literal transfer emerge as the dominant strategies in these translations. While this approach maintains a higher degree of cultural fidelity, it also results in certain stylistic stiffness and, in some instances, pragmatic inadequacy. Particularly in passages involving emotional nuance or religious symbolism, AI-assisted translations show difficulty in capturing implicit meanings and contextual subtleties. These findings suggest that AI-assisted translations excel in lexical accuracy and structural consistency but remain limited in interpretive depth. Human translation, by contrast, demonstrates greater sensitivity to cultural context and narrative tone, highlighting the importance of human agency in literary translation.

The analysis indicates that the human translator (T1) consistently prioritised the target audience's socio-cultural expectations by implementing Venuti’s domestication strategy. By adopting Newmark’s communicative translation approach, T1 replaced distinctive 19th-century French provincial and Catholic codes with functional equivalents familiar to the target culture. While this enhanced narrative fluidity and emotional impact resulted in what Aixelá defines as a loss of cultural authenticity, significantly neutralising the source text's historical and spatial "otherness".

Conversely, AI-mediated translations (T2 and T3) demonstrated a tendency to maintain linguistic frameworks rather than engage in active cultural reconstruction. T2 aligned with Newmark’s semantic translation by emphasising syntactic precision and terminological consistency through a preservation strategy. Although this yielded a faithful data transfer, it often resulted in a mechanised literary style. Meanwhile, T3 exhibited semantic instabilities, or "hallucinations", by over-interpreting the text or introducing extraneous imagery when contextual logic failed. Such deviations suggest that AI attempts to mask its lack of contextual intuition and emotional depth through artificial aestheticisation.

These findings necessitate a re-evaluation of translation as a tension between human creativity and algorithmic processing. While the human translator engages in the cultural reconstruction and hermeneutic interpretation described by Aixelá, AI models achieve only a veneer of formal accuracy. Consequently, AI should not be viewed as a replacement for the human translator in literary contexts; rather, it functions as an auxiliary tool providing technical efficiency that remains dependent on Post-Editing Machine Translation (PEMT) for cultural nuance and aesthetic oversight. This suggests a future of co-tasking rather than total substitution, requiring a reassessment of agency and ethics in the field. The human role is evolving into that of a digital language engineer, a gatekeeper who ensures cultural harmony and aesthetic integrity.

Ultimately, the "visibility" of the contemporary translator is now defined by the ethical distance maintained from technology and the power of oversight exercised over it. As translation becomes a multi-actor process, ethical accountability shifts toward a system of distributed responsibility. Future research should expand into broader genres and reception-based studies to measure the cognitive and emotional impact of various AI strategies on readers. Furthermore, exploring the ethical agency of AI and its influence on professional autonomy will be vital for a holistic understanding of the future of literary and cultural translation.

The results of this study demonstrate that the translation of cultural elements in literary texts is closely linked to the nature of the translating agent. The human translator tends to prioritise reader-orientated strategies, emotional coherence, and cultural adaptation, whereas AI-assisted translation tools favour textual fidelity and the preservation of source-culture markers. Neither approach can be considered universally superior; rather, each exhibits distinct strengths and limitations. Based on these findings, it is recommended that AI-assisted translation tools be used as supportive instruments rather than autonomous agents in literary translation. Human translators should remain central to the translation process, particularly in texts where cultural, emotional, and symbolic layers are prominent. For practitioners, increased awareness of theoretical translation models can enhance decision-making in culturally sensitive contexts. For researchers, further studies incorporating reader reception analysis and different literary genres may provide deeper insights into the evolving relationship between artificial intelligence and literary translation. The study highlights the need to reconceptualise the translator as an engaged agent who exercises ethical supervision over technologically generated outputs. It further suggests that future research approaches AI tools as multi-actor ethical agents and investigates how distributed responsibility operates within human-machine interaction, as well as how these processes affect professional autonomy and cultural representation, in order to more fully capture the shifting roles of both human translators and AI in literary and cultural translation.

Yapılandırılmış Özet:

Edebi çeviri, yalnızca dilsel bir aktarım değil; kültürel, tarihsel ve ideolojik unsurların erek dilde yeniden inşa edilmesini içeren karmaşık bir süreçtir. Bu karmaşıklık, özellikle kültüre özgü göndermeler, dinsel pratikler, toplumsal hiyerarşiler ve gündelik yaşam alışkanlıkları ile yoğun biçimde örülü olan 19. yüzyıl Fransız edebî metinlerinin çevirisinde belirgin hâle gelmektedir. Bu tür metinlerde çevirmenin tercihleri, erek okurun kaynak kültürü nasıl algıladığını doğrudan etkilemektedir. Son yıllarda yapay zekâ destekli çeviri araçlarının hızlı gelişimi, edebî çeviri alanına yeni dinamikler kazandırmış; bu araçların etkililiği, sınırlılıkları ve kültürel anlam aktarımındaki rolleri üzerine yeni soruları gündeme getirmiştir. Mevcut araştırmalar makine çevirisini daha çok teknik ve pragmatik metin türleri bağlamında ele almışken, edebî çeviri ve özellikle kültürel unsurların aktarımı konusunda yapılan çalışmalar görece sınırlıdır. Bu çalışmanın temel amacı, on dokuzuncu yüzyıla ait bir Fransız edebî metnin Türkçe çevirilerinde kültürel unsurların nasıl aktarıldığını incelemek ve insan çevirmen ile yapay zekâ destekli çeviri araçlarının kullandığı stratejileri karşılaştırmaktır.

Çalışma şu araştırma sorularına yanıt aramaktadır: (i) Kültürel unsurların aktarımında en sık kullanılan çeviri stratejileri nelerdir? (ii) Kültürel temsil açısından insan çevirisi ile yapay zekâ destekli çeviriler arasındaki temel farklar nelerdir? (iii) Bu farklar Venuti, Newmark ve Aixelá tarafından önerilen kuramsal çerçeveler ışığında nasıl yorumlanabilir? Bu sorulara yanıt aranarak, yapay zekânın edebî çevirideki uygulanabilirliğine ilişkin tartışmalara katkı sağlanması ve somut metinsel veriler temelinde kuramsal bir değerlendirme sunulması amaçlanmaktadır.

Bu çalışmanın kuramsal temeli, çeviribilimde kültür ve çevirmen karar alma süreçlerine odaklanan üç etkili yaklaşıma dayanmaktadır. İlk kuramsal çerçeve, Lawrence Venuti’nin yerlileştirme (domestication) ve yabancılaştırma (foreignization) ayrımıdır. Venuti, çevirmenin görünürlüğünü vurgulamakta; akıcılığı ve okur aşinalığını önceleyen yerlileştirmenin, çoğu zaman kaynak metnin kültürel ötekiliğini bastırdığını savunmaktadır. Buna karşılık yabancılaştırma, kültürel farklılığı korumayı ve erek dil normlarına meydan okumayı amaçlamaktadır. Bu ikili karşıtlık, kültürel unsurların erek kültüre uyarlanma ya da korunma biçimlerini analiz etmek için işlevsel bir bakış açısı sunmaktadır. İkinci kuramsal dayanak, Peter Newmark’ın anlamsal çeviri (semantic translation) ve iletişimsel çeviri (communicative translation) ayrımıdır. Anlamsal çeviri, kaynak metnin anlamına ve biçimine sadakati öncelemekte; iletişimsel çeviri ise erek okurda, kaynak okurun yaşadığı etkiye denk bir etki yaratmayı hedeflemektedir. Bu çerçeve, çevirilerin doğruluk ve metinsel sadakat mi yoksa okunabilirlik ve okur odaklı uyarlama mı esas aldığını değerlendirmek açısından özellikle yararlıdır. Çalışmada kullanılan üçüncü kuramsal yaklaşım ise Javier Franco Aixelá’nın kültüre özgü unsurların çevirisine yönelik strateji sınıflandırmasıdır. Aixelá, bu stratejileri koruma, açıklama, doğallaştırma, genelleştirme, ikame ve çıkarma başlıkları altında sınıflandırmaktadır. Bu model, dini görev ve ritüeller, toplumsal gelenekler ve tarihsel pratikler gibi kültürel unsurların çeviride nasıl ele alındığının sistematik biçimde incelenmesine olanak tanımaktadır. Bu üç yaklaşımın bütünleştirilmesiyle, insan çevirisi ile yapay zekâ destekli çevirilerin kültürel aktarım açısından karşılaştırılmasına yönelik kapsamlı bir çözümleme çerçevesi oluşturulmaktadır. Yapay zekâ çevirisini, etik ve faillik (agency) kavramlarıyla birlikte merkeze alan bu çalışma, etik değerlendirmeyi Venuti’nin görünürlük kavramını temel alarak genişletmekte; aynı zamanda çok aktörlü faillik yapısını ve paylaşılan sorumluluk dinamiklerini de hesaba katmaktadır. Çeviri süreçlerine yapay zekânın dâhil edilmesi, yazarlığı tekil bir özne olmaktan çıkararak çeviriyi katmanlı ve işbirliğine dayalı bir pratik hâline getirmekte; bu bağlamda etik sorumluluk, Pym’in (2012) ortaya koyduğu biçimiyle dağıtılmış bir nitelik kazanmaktadır. Bu gelişen paradigma içinde etik, yalnızca insan merkezli modellerle sınırlı kalmayıp risk yönetimi, işlevsel değerlendirme ve kolektif sorumluluk boyutlarını da içeren kapsamlı bir yeniden düşünmeyi gerektirmektedir. Bu doğrultuda çevirmen, algoritmik olarak üretilen çıktıları sosyo-kültürel ve etik sonuçları bakımından eleştirel biçimde denetleyen temel bir etik aktör, başka bir deyişle bir “denetçi” (auditor) olarak konumlandırılmaktadır.

Bu çalışma, betimleyici ve karşılaştırmalı metinsel çözümlemeye dayanan nitel bir araştırma deseni benimsemektedir. Araştırmanın evrenini, 19. yüzyıla ait bir Fransız edebî eserinden seçilen bölümlerin Türkçe çevirileri oluşturmaktadır. Örneklem, aynı kaynak metin kesitlerine ait üç Türkçe çeviriden oluşmaktadır. Çeviri 1 (Ç1) insan çevirmen tarafından üretilmişken, Çeviri 2 ve Çeviri 3 (Ç2:Gemini ve Ç3: ChatGPT) yapay zekâ destekli çeviri araçları kullanılarak oluşturulmuştur. Veriler, doküman incelemesi yoluyla toplanmış; özellikle yemek kültürü, dinsel görevler, sağlık uygulamaları, toplumsal ilişkiler ve ölümle ilgili gelenekler gibi açık kültürel unsurlar içeren pasajlara odaklanılmıştır. Her bir çeviri, kaynak metinle karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Belirlenen kültürel unsurlar, Venuti, Newmark ve Aixelá’nın kuramsal modelleri doğrultusunda çözümlenmiştir. Bu yöntemsel yaklaşım, çeviri stratejilerinin sistematik ve kuram temelli biçimde değerlendirilmesine olanak tanımakta; insan çevirisi ile yapay zekâ destekli çeviriler arasındaki benzerlik ve farklılıkların açık biçimde ortaya konmasını sağlamaktadır.

Bulgular, insan çevirisi ile yapay zekâ destekli çeviriler arasında strateji tercihi ve kültürel temsil açısından bariz farklılıklar olduğunu göstermektedir. İnsan tarafından üretilen çeviri (Ç1), ağırlıklı olarak yerlileştirme ve iletişimsel çeviri stratejilerini kullanmaktadır. Kültürel öğeler; deyimsel ifadeler, açıklayıcı yeniden formülasyonlar ve duygusal tınısı yüksek bir dil aracılığıyla sıklıkla hedef kültüre uyarlanmıştır. Bu yaklaşım, Türk okuru için akıcılığı ve okunabilirliği artırmakta, ancak zaman zaman kaynak kültür özgünlüğünün kısmen kaybolmasına yol açmaktadır. Venuti’nin perspektifinden bakıldığında Ç1, bazen kültürel görünürlük pahasına hedef okur konforuna öncelik vermektedir. Buna karşılık, yapay zekâ destekli çeviriler (Ç2 ve Ç3), yabancılaştırma ve anlamsal çeviriye yönelik daha güçlü bir eğilim sergilemektedir. Kültürel öğeler, sınırlı bir uyarlama veya bağlamsal yorumla, genellikle orijinal biçimlerinde korunmuştur. Aixelá’nın çerçevesine göre, bu çevirilerde baskın stratejiler olarak koruma ve harfiyen aktarım öne çıkmaktadır. Bu yaklaşım daha yüksek derecede bir kültürel sadakat sağlasa da, aynı zamanda belirli bir üslup sertliğine ve bazı durumlarda pragmatik (edimsel) yetersizliğe neden olmaktadır. Özellikle duygusal nüanslar veya dini sembolizm içeren pasajlarda, yapay zekâ destekli çeviriler örtük anlamları ve bağlamsal incelikleri yakalamakta zorluk çekmektedir. Bu bulgular, yapay zekâ destekli çevirilerin sözcük düzeyinde doğruluk ve yapısal tutarlılık konusunda başarılı olduğunu, ancak yorumlayıcı derinlik açısından sınırlı kaldığını göstermektedir. İnsan çevirisi ise buna tezat olarak, kültürel bağlama ve anlatı tonuna karşı daha büyük bir duyarlılık sergilemekte ve edebi çeviride insan failin önemini vurgulamaktadır.

Analiz sonuçları, insan çevirmenin (Ç1), Venuti’nin yerlileştirme stratejisini uygulayarak hedef kitlenin sosyo-kültürel beklentilerini tutarlı bir şekilde öncelikli kıldığını göstermiştir. Newmark’ın iletişimsel çeviri yaklaşımını benimseyen Ç1, 19. yüzyıl Fransız taşra ve Katolik kodlarını hedef kültürün aşina olduğu işlevsel karşılıklarla değiştirmiştir. Bu durum anlatı akışını ve duygusal etkiyi güçlendirse de, Aixelá’nın tanımladığı kültürel özgünlük kaybına yol açmış ve kaynak metnin tarihsel ve mekânsal "ötekiliğini" önemli ölçüde nötralize etmiştir.

Aksine, yapay zekâ destekli çeviriler (Ç2 ve Ç3), aktif bir kültürel yeniden inşaya girişmek yerine dilsel çerçeveleri koruma eğilimi sergilemiştir. Ç2, bir koruma stratejisi aracılığıyla sözdizimsel hassasiyete ve terimsel tutarlılığa vurgu yaparak Newmark’ın anlamsal çeviri kategorisiyle uyum sağlamıştır. Bu yaklaşım sadık bir veri aktarımı sağlasa da, sıklıkla mekanik bir edebi üslup ile sonuçlanmıştır. Bu sırada Ç3, bağlamsal mantığın çöktüğü noktalarda metni aşırı yorumlayarak veya kaynakta bulunmayan imgeler ekleyerek anlamsal istikrarsızlıklar veya "halüsinasyonlar" sergilemiştir. Bu tür sapmalar, yapay zekânın bağlamsal sezgi ve duygusal derinlik eksikliğini yapay bir estetikleştirme çabasıyla gizlemeye çalıştığını düşündürmektedir.

Bu bulgular, çeviri eyleminin insan yaratıcılığı ile algoritmik işlemleme arasındaki bir gerilim olarak yeniden değerlendirilmesini zorunlu kılmaktadır. İnsan çevirmen, Aixelá tarafından tarif edilen kültürel yeniden inşa ve hermeneutik (yorumsama) süreçlerine dâhil olurken; yapay zekâ modelleri yalnızca yüzeysel bir biçimsel doğruluk katmanına ulaşabilmektedir. Sonuç olarak yapay zekâ, edebi bağlamda insan çevirmenin bir ikamesi olarak görülmemeli; aksine, teknik verimlilik sağlayan ancak kültürel nüans ve estetik denetim için Makine Çevirisi Sonrası Düzeltme (PEMT) sürecine muhtaç bir yardımcı araç olarak işlev görmelidir. Bu durum, tam bir yer değiştirme yerine; alanda faillik ve etik kavramlarının yeniden değerlendirilmesini gerektiren bir "görevdeşlik" (co-tasking) geleceğine işaret etmektedir. İnsanın rolü; kültürel uyumu sağlayan ve estetik bütünlüğü garanti eden bir kapı bekçisi niteliğinde, bir "dijital dil mühendisi" kimliğine evrilmektedir.

Nitekim günümüz çevirmeninin görünürlüğü, artık teknolojiyle kurduğu etik mesafe ve onun üzerindeki denetim gücüyle tanımlanmaktadır. Çeviri çok aktörlü bir sürece dönüştükçe, etik sorumluluk tekil bir özneden dağıtılmış sorumluluk sistemine kaymaktadır. Gelecek araştırmalar, farklı yapay zekâ stratejilerinin okurlar üzerindeki bilişsel ve duygusal etkilerini ölçmek adına daha geniş türlere ve alımlama temelli çalışmalara yayılmalıdır. Ayrıca, yapay zekânın etik failliğini ve mesleki özerklik üzerindeki etkilerini incelemek, edebi ve kültürel çevirinin geleceğini bütüncül bir şekilde kavramak adına hayati önem taşıyacaktır.

Bu çalışmanın sonuçları, edebi metinlerdeki kültürel öğelerin çevirisinin, çeviri eylemini gerçekleştiren failin doğasıyla yakından ilişkili olduğunu kanıtlamaktadır. İnsan çevirmen okur odaklı stratejilere, duygusal tutarlılığa ve kültürel uyarlamaya öncelik verme eğilimindeyken; yapay zekâ destekli çeviri araçları metinsel sadakati ve kaynak kültür işaretlerinin korunmasını tercih etmektedir. Hiçbir yaklaşım evrensel olarak üstün sayılamaz; aksine, her biri belirgin güçlü yönler ve sınırlılıklar sergilemektedir. Bu bulgular ışığında, yapay zekâ destekli çeviri araçlarının edebi çeviride otonom failler yerine destekleyici araçlar olarak kullanılması önerilmektedir. Özellikle kültürel, duygusal ve sembolik katmanların belirgin olduğu metinlerde insan çevirmenler sürecin merkezinde kalmalıdır. Uygulayıcılar için kuramsal çeviri modellerine dair farkındalığın artması, kültürel açıdan hassas bağlamlarda karar verme sürecini güçlendirebilir. Araştırmacılar için ise okur alımlama analizlerini ve farklı edebi türleri kapsayan ileri çalışmalar, yapay zekâ ile edebi çeviri arasındaki evrilen ilişkiye dair daha derin içgörüler sunabilir. Çalışma, çevirmenin teknolojik olarak üretilen çıktılar üzerinde etik denetim uygulayan etkin bir fail olarak yeniden kavramsallaştırılması gerekliliğini vurgulamaktadır. Ayrıca, edebi ve kültürel çeviri alanında hem insan çevirmenlerin hem de yapay zekânın değişen rollerini tam olarak yakalamak amacıyla; gelecek araştırmaların yapay zekâ araçlarını çok aktörlü etik failler olarak ele alması, insan-makine etkileşiminde dağıtılmış sorumluluğun nasıl işlediğini ve bu süreçlerin mesleki özerklik ile kültürel temsil üzerindeki etkilerinin incelemesi önerilmektedir.

ملخص منظم

الترجمة الأدبية ليست مجرد نقل لغوي، بل هي عملية معقدة تنطوي على إعادة بناء العناصر الثقافية والتاريخية والأيديولوجية في اللغة الهدف. ويتجلى هذا التعقيد بشكل خاص في ترجمة النصوص الأدبية الفرنسية التي تعود إلى القرن التاسع عشر، والتي تزخر بالإشارات الخاصة بالثقافة، والممارسات الدينية، والتسلسلات الهرمية الاجتماعية، والطقوس اليومية. وفي مثل هذه النصوص، تؤثر خيارات المترجمين بشكل كبير على الطريقة التي ينظر بها القراء المستهدفون إلى الثقافة المصدر. في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لأدوات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى إدخال ديناميات جديدة في مجال الترجمة الأدبية، مما أثار تساؤلات حول فعاليتها وقيودها ودورها في نقل المعنى الثقافي. في حين أن الأبحاث الحالية قد درست الترجمة الآلية بشكل مكثف في أنواع النصوص التقنية والبرغماتية، إلا أن عددًا قليلاً نسبيًا من الدراسات ركز على الترجمة الأدبية، لا سيما فيما يتعلق بنقل العناصر الثقافية. الهدف الأساسي لهذه الدراسة هو فحص كيفية ترجمة العناصر الثقافية في الترجمات التركية لنص أدبي فرنسي من القرن التاسع عشر، ومقارنة الاستراتيجيات التي يستخدمها المترجم البشري وأدوات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تسعى الدراسة للإجابة على الأسئلة البحثية التالية: (1) ما هي استراتيجيات الترجمة الأكثر استخدامًا في نقل العناصر الثقافية؟ (2) ما هي الاختلافات الرئيسية بين الترجمات البشرية والترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من حيث التمثيل الثقافي؟ (3) كيف يمكن تفسير هذه الاختلافات ضمن الأطر النظرية التي اقترحها فينوتي ونيومارك وأيكسيلا؟ من خلال معالجة هذه الأسئلة، تهدف الدراسة إلى المساهمة في النقاشات الجارية حول قابلية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الترجمة الأدبية وتقديم تقييم قائم على النظرية ومستند إلى بيانات نصية ملموسة.

يستند الأساس النظري لهذه الدراسة إلى ثلاث مقاربات مؤثرة في دراسات الترجمة تركز على الثقافة وعملية اتخاذ القرار لدى المترجم. الإطار الأول هو التمييز الذي وضعه لورانس فينوتي بين التوطين والتغريب. يؤكد فينوتي على ظهور المترجم ويجادل بأن التوطين، من خلال إعطاء الأولوية للطلاقة وإلمام القارئ، غالبًا ما يقمع الاختلاف الثقافي للنص المصدر. على النقيض من ذلك، يحافظ التغريب على الاختلاف الثقافي ويتحدى قواعد اللغة الهدف. يوفر هذا الثنائي منظورًا قيمًا لتحليل كيفية تكييف العناصر الثقافية أو الحفاظ عليها داخل الثقافة الهدف. نقطة المرجعية النظرية الثانية هي التمييز الذي وضعه بيتر نيومارك بين الترجمة الدلالية والترجمة التواصلية. تمنح الترجمة الدلالية الأولوية للأمانة لمعنى النص المصدر وشكله، في حين تركز الترجمة التواصلية على إحداث تأثير على القارئ المستهدف يعادل ذلك الذي يختبره قارئ النص المصدر. هذا الإطار مفيد بشكل خاص لتقييم ما إذا كانت الترجمات تركز على الدقة والولاء للنص أم على سهولة القراءة والتكييف الموجه للجمهور. الإطار الثالث المستخدم في هذه الدراسة هو تصنيف خافيير فرانكو أكسيلا لاستراتيجيات ترجمة العناصر الخاصة بالثقافة. يصنف أكسيلا هذه الاستراتيجيات إلى الحفظ، والتفسير، والتوطين، والتعميم، والاستبدال، والحذف. يسمح نموذجه بتحليل منهجي لكيفية التعامل مع العناصر الثقافية مثل الطقوس الدينية والعادات الاجتماعية والممارسات التاريخية في الترجمة. من خلال دمج هذه المناهج الثلاثة، تضع الدراسة إطارًا تحليليًا شاملاً لمقارنة الترجمات البشرية والترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من حيث النقل الثقافي. من خلال إبراز الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأخلاقيات والوكالة، تضع هذه الدراسة التقييم الأخلاقي في الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ضمن إطار موسع يستند إلى مفهوم فينوتي للظهور، مع مراعاة الطبيعة متعددة الأطراف للوكالة وديناميات المسؤولية المشتركة. يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الترجمة إلى إزاحة الملكية الفكرية من وكيل واحد وإعادة هيكلة الترجمة كممارسة تعاونية متعددة المستويات، حيث تتخذ المساءلة الأخلاقية شكلاً موزعاً، كما أوضح بيم (2012). ضمن هذا النموذج الناشئ، تتطلب الأخلاقيات إعادة تفكير شاملة تتجاوز النماذج التي تركز على الإنسان لتشمل اعتبارات إدارة المخاطر والتقييم الوظيفي والمسؤولية الجماعية. وبناءً على ذلك، يبرز المترجم كفاعل أخلاقي رئيسي، يعمل في المقام الأول كمدقق يراقب بشكل نقدي العواقب الاجتماعية والثقافية والأخلاقية للنتائج التي تولدها الخوارزميات.

تتبنى هذه الدراسة تصميمًا بحثيًا نوعيًا يعتمد على التحليل النصي الوصفي والمقارن. تتكون عينة الدراسة من ترجمات تركية لمقاطع مختارة من عمل أدبي فرنسي من القرن التاسع عشر. تتضمن العينة ثلاث ترجمات تركية لنفس مقاطع النص المصدر. تم إنتاج الترجمة 1 (T1) بواسطة مترجم بشري، بينما تم إنتاج الترجمتين 2 و3 (T2: Gemini وT3: ChatGPT) باستخدام أدوات ترجمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تم جمع البيانات من خلال تحليل الوثائق، مع إيلاء اهتمام خاص للمقاطع التي تحتوي على عناصر ثقافية صريحة مثل ثقافة الطعام، والطقوس الدينية، والممارسات الصحية، والعلاقات الاجتماعية، والعادات المتعلقة بالموت. تم فحص كل ترجمة مقارنة بالنص المصدر. ثم تم تحليل العناصر الثقافية المحددة وفقًا للنماذج النظرية لـ Venuti و Newmark و Aixelá. يتيح هذا النهج المنهجي تقييمًا منهجيًا وقائمًا على النظرية لاستراتيجيات الترجمة، ويجعل من الممكن إبراز أوجه التقارب والاختلاف بين الترجمات البشرية والترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تشير النتائج إلى وجود اختلافات واضحة بين الترجمة البشرية والترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من حيث تفضيل الاستراتيجية والتمثيل الثقافي. تستخدم الترجمة البشرية (T1) في الغالب استراتيجيات التوطين والترجمة التواصلية. غالبًا ما يتم تكييف العناصر الثقافية مع الثقافة المستهدفة من خلال التعبيرات الاصطلاحية، وإعادة الصياغة التوضيحية، واللغة ذات الصدى العاطفي. يعزز هذا النهج الطلاقة وسهولة القراءة للقارئ التركي، لكنه يؤدي أحيانًا إلى فقدان جزئي لخصوصية الثقافة المصدر. من منظور فينوتي، تعطي T1 الأولوية لراحة القارئ المستهدف، أحيانًا على حساب الظهور الثقافي. في المقابل، تُظهر الترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي (T2 و T3) ميلًا أقوى نحو التغريب والترجمة الدلالية. يتم الحفاظ على العناصر الثقافية بشكل متكرر في شكلها الأصلي، مع تكييف محدود أو تفسير سياقي. وفقًا لإطار عمل Aixelá، يظهر الحفاظ والنقل الحرفي كاستراتيجيات سائدة في هذه الترجمات. في حين يحافظ هذا النهج على درجة أعلى من الدقة الثقافية، فإنه يؤدي أيضًا إلى بعض الصلابة الأسلوبية، وفي بعض الحالات، إلى عدم كفاية براغماتية. لا سيما في المقاطع التي تنطوي على دلالات عاطفية أو رمزية دينية، تظهر الترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي صعوبة في التقاط المعاني الضمنية والتفاصيل السياقية الدقيقة. تشير هذه النتائج إلى أن الترجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتفوق في الدقة المعجمية والاتساق الهيكلي، لكنها تظل محدودة في عمق التفسير. على النقيض من ذلك، تُظهر الترجمة البشرية حساسية أكبر تجاه السياق الثقافي ونبرة السرد، مما يسلط الضوء على أهمية الدور البشري في الترجمة الأدبية.

يشير التحليل إلى أن المترجم البشري (T1) أعطى الأولوية باستمرار للتوقعات الاجتماعية والثقافية للجمهور المستهدف من خلال تطبيق استراتيجية التوطين التي وضعها فينوتي. من خلال تبنى نهج الترجمة التواصلية لنيومارك، استبدل T1 الرموز الفرنسية الإقليمية والكاثوليكية المميزة للقرن التاسع عشر بمرادفات وظيفية مألوفة للثقافة المستهدفة. في حين أن هذا التعزيز لسيولة السرد والتأثير العاطفي أدى إلى ما تعرفه أكسيلا بفقدان الأصالة الثقافية، مما أدى إلى تحييد ”الآخرية“ التاريخية والمكانية للنص المصدر بشكل كبير.

على العكس من ذلك، أظهرت الترجمات التي توسطت فيها الذكاء الاصطناعي (T2 و T3) ميلًا للحفاظ على الأطر اللغوية بدلاً من الانخراط في إعادة بناء ثقافي نشط. تتماشى T2 مع الترجمة الدلالية لنيومارك من خلال التأكيد على الدقة النحوية والاتساق المصطلحي عبر استراتيجية الحفظ. على الرغم من أن هذا أدى إلى نقل دقيق للبيانات، إلا أنه غالبًا ما أسفر عن أسلوب أدبي آلي. في الوقت نفسه، أظهرت T3 عدم استقرار دلالي، أو ”هلوسات“، من خلال الإفراط في تفسير النص أو إدخال صور غريبة عندما فشل المنطق السياقي. تشير مثل هذه الانحرافات إلى أن الذكاء الاصطناعي يحاول إخفاء افتقاره إلى الحدس السياقي والعمق العاطفي من خلال التجميل الاصطناعي.

تستلزم هذه النتائج إعادة تقييم الترجمة باعتبارها توتراً بين الإبداع البشري والمعالجة الخوارزمية. فبينما ينخرط المترجم البشري في إعادة البناء الثقافي والتفسير التفسيري الذي وصفته أكسيلا، لا تحقق نماذج الذكاء الاصطناعي سوى مظهر خارجي من الدقة الشكلية. وبالتالي، لا ينبغي النظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه بديل للمترجم البشري في السياقات الأدبية؛ بل يعمل كأداة مساعدة توفر كفاءة تقنية تظل معتمدة على الترجمة الآلية بعد التحرير (PEMT) من أجل الفروق الثقافية الدقيقة والإشراف الجمالي. يشير هذا إلى مستقبل من العمل المشترك بدلاً من الاستبدال الكامل، مما يتطلب إعادة تقييم للوكالة والأخلاقيات في هذا المجال. يتطور دور الإنسان ليصبح دور مهندس لغوي رقمي، حارس بوابة يضمن الانسجام الثقافي والسلامة الجمالية.

في نهاية المطاف، تُعرَّف ”ظهور“ المترجم المعاصر الآن بالمسافة الأخلاقية التي يحافظ عليها من التكنولوجيا وقوة الإشراف التي يمارسها عليها. مع تحول الترجمة إلى عملية متعددة الأطراف، تتحول المساءلة الأخلاقية نحو نظام للمسؤولية الموزعة. ينبغي أن تتوسع الأبحاث المستقبلية لتشمل أنواعًا أوسع ودراسات قائمة على الاستقبال لقياس التأثير المعرفي والعاطفي لمختلف استراتيجيات الذكاء الاصطناعي على القراء. علاوة على ذلك، سيكون استكشاف الوكالة الأخلاقية للذكاء الاصطناعي وتأثيره على الاستقلالية المهنية أمرًا حيويًا لفهم شامل لمستقبل الترجمة الأدبية والثقافية.

تُظهر نتائج هذه الدراسة أن ترجمة العناصر الثقافية في النصوص الأدبية ترتبط ارتباطًا وثيقًا بطبيعة الوكيل المترجم. يميل المترجم البشري إلى إعطاء الأولوية للاستراتيجيات الموجهة للقارئ، والتماسك العاطفي، والتكيف الثقافي، في حين تفضل أدوات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الدقة النصية والحفاظ على علامات الثقافة المصدر. لا يمكن اعتبار أي من النهجين متفوقًا بشكل عام؛ بل إن لكل منهما نقاط قوة وقيود مميزة. بناءً على هذه النتائج، يوصى باستخدام أدوات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي كأدوات داعمة وليس كعناصر مستقلة في الترجمة الأدبية. يجب أن يظل المترجمون البشريون في صميم عملية الترجمة، لا سيما في النصوص التي تبرز فيها الطبقات الثقافية والعاطفية والرمزية. بالنسبة للممارسين، يمكن أن يؤدي الوعي المتزايد بنماذج الترجمة النظرية إلى تحسين عملية اتخاذ القرار في السياقات الحساسة ثقافيًا. بالنسبة للباحثين، قد توفر الدراسات الإضافية التي تتضمن تحليل استقبال القراء وأنواع أدبية مختلفة رؤى أعمق للعلاقة المتطورة بين الذكاء الاصطناعي والترجمة الأدبية. تسلط الدراسة الضوء على الحاجة إلى إعادة تصور المترجم كعامل مشارك يمارس الإشراف الأخلاقي على المخرجات التي تولدها التكنولوجيا. كما تقترح أن تتعامل الأبحاث المستقبلية مع أدوات الذكاء الاصطناعي كعناصر أخلاقية متعددة الفاعلين، وتبحث في كيفية عمل المسؤولية الموزعة ضمن التفاعل بين الإنسان والآلة، وكذلك كيفية تأثير هذه العمليات على الاستقلالية المهنية والتمثيل الثقافي، من أجل استيعاب الأدوار المتغيرة لكل من المترجمين البشريين والذكاء الاصطناعي في الترجمة الأدبية والثقافية بشكل أكثر شمولاً.

Résumé Structuré:

La traduction littéraire n’est pas simplement un transfert linguistique, mais un processus complexe qui implique la reconstruction d’éléments culturels, historiques et idéologiques dans la langue cible. Cette complexité apparaît particulièrement évidente dans la traduction de textes littéraires français du XIXᵉ siècle, qui regorgent de références culturelles spécifiques, de pratiques religieuses, de hiérarchies sociales et de rituels quotidiens. Dans de tels textes, les choix des traducteurs influencent considérablement la manière dont le public cible perçoit la culture d’origine. Ces dernières années, le développement rapide des outils de traduction assistée par l'intelligence artificielle a introduit une nouvelle dynamique dans le domaine de la traduction littéraire, soulevant des questions quant à leur efficacité, leurs limites et leur rôle dans la transmission du sens culturel. Alors que les recherches existantes ont largement examiné la traduction automatique dans des types de textes techniques et pragmatiques, relativement peu d'études se sont concentrées sur la traduction littéraire, en particulier en ce qui concerne le transfert d'éléments culturels. L'objectif principal de cette étude est d'examiner comment les éléments culturels sont rendus dans les traductions turques d'un texte littéraire français du XIXᵉ siècle et de comparer les stratégies employées par un traducteur humain et par des outils de traduction assistée par l'IA. L'étude cherche à répondre aux questions de recherche suivantes : (i) Quelles stratégies de traduction sont les plus fréquemment utilisées dans le transfert d'éléments culturels ? (ii) Quelles sont les principales différences entre les traductions humaines et celles assistées par l'IA en termes de représentation culturelle ? (iii) Comment ces différences peuvent-elles être interprétées au sein des cadres théoriques proposés par Venuti, Newmark et Aixelá ? En abordant ces questions, l’étude vise à contribuer aux débats en cours sur l’applicabilité de l’intelligence artificielle dans la traduction littéraire et à fournir une évaluation fondée sur la théorie et étayée par des données textuelles concrètes.

Le fondement théorique de cette étude repose sur trois approches influentes en traductologie qui se concentrent sur la culture et la prise de décision du traducteur. Le premier cadre est la distinction opérée par Lawrence Venuti entre domestication et foreignisation. Venuti met l’accent sur la visibilité du traducteur et soutient que la domestication, en privilégiant la fluidité et la familiarité du lecteur, supprime souvent l’altérité culturelle du texte source. La foreignisation, en revanche, préserve la différence culturelle et remet en question les normes de la langue cible. Cette dichotomie offre un prisme précieux pour analyser comment les éléments culturels sont soit adaptés, soit préservés au sein de la culture cible. Le deuxième repère théorique est la distinction établie par Peter Newmark entre traduction sémantique et traduction communicative. La traduction sémantique privilégie la fidélité au sens et à la forme du texte source, tandis que la traduction communicative vise à produire chez le lecteur cible un effet équivalent à celui ressenti par le lecteur de la source. Ce cadre est particulièrement utile pour évaluer si les traductions mettent l’accent sur la précision et la fidélité au texte ou sur la lisibilité et l’adaptation orientée vers le public. Le troisième cadre utilisé dans cette étude est la taxonomie de Javier Franco Aixelá relative aux stratégies de traduction d’éléments spécifiques à une culture. Aixelá classe ces stratégies en plusieurs catégories : préservation, explication, naturalisation, généralisation, substitution et omission. Son modèle permet une analyse systématique de la manière dont les éléments culturels tels que les rituels religieux, les coutumes sociales et les pratiques historiques sont traités dans la traduction. En intégrant ces trois approches, l'étude établit un cadre analytique complet pour comparer les traductions humaines et celles assistées par l'IA en termes de transfert culturel. En mettant en avant la traduction par l'IA, l'éthique et l'action, cette étude situe l'évaluation éthique de la traduction assistée par l'IA dans un cadre élargi qui s'appuie sur le concept de visibilité de Venuti tout en tenant compte de la nature multi-acteurs de l'action et de la dynamique de la responsabilité partagée. L'intégration de l'IA dans les processus de traduction déplace la paternité de l'œuvre d'un agent unique et restructure la traduction en une pratique collaborative à plusieurs niveaux, dans laquelle la responsabilité éthique prend une forme distribuée, comme l'explique Pym (2012). Au sein de ce paradigme émergent, l'éthique appelle à une refonte globale qui s'étend au-delà des modèles centrés sur l'humain pour inclure des considérations de gestion des risques, d'évaluation fonctionnelle et de responsabilité collective. En conséquence, le traducteur apparaît comme un acteur éthique clé, fonctionnant principalement comme un auditeur qui surveille de manière critique les conséquences socioculturelles et éthiques des résultats générés par des algorithmes.

Cette étude adopte une méthodologie de recherche qualitative basée sur une analyse textuelle descriptive et comparative. La population de l'étude est constituée de traductions en turc de passages sélectionnés d'une œuvre littéraire française du XIXᵉ siècle. L'échantillon comprend trois traductions en turc des mêmes segments du texte source. La traduction 1 (T1) a été réalisée par un traducteur humain, tandis que les traductions 2 et 3 (T2 : Gemini et T3 : ChatGPT) ont été générées à l’aide d’outils de traduction assistée par l’IA. Les données ont été collectées par le biais d’une analyse documentaire, une attention particulière étant accordée aux passages contenant des éléments culturels explicites tels que la culture alimentaire, les rituels religieux, les pratiques de santé, les relations sociales et les coutumes liées à la mort. Chaque traduction a été examinée de manière comparative par rapport au texte source. Les éléments culturels identifiés ont ensuite été analysés selon les modèles théoriques de Venuti, Newmark et Aixelá. Cette approche méthodologique permet une évaluation systématique et fondée sur la théorie des stratégies de traduction et met en évidence à la fois les convergences et les divergences entre les traductions humaines et celles assistées par l'IA.

Les résultats indiquent des différences nettes entre la traduction humaine et les traductions assistées par l'IA en termes de préférence stratégique et de représentation culturelle. La traduction humaine (T1) recourt principalement à des stratégies de domestication et de traduction communicative. Les éléments culturels sont souvent adaptés à la culture cible par le biais d’expressions idiomatiques, de reformulations explicatives et d’un langage évocateur sur le plan émotionnel. Cette approche améliore la fluidité et la lisibilité pour le lecteur turc, mais conduit parfois à une perte partielle de la spécificité de la culture source. Du point de vue de Venuti, T1 privilégie le confort du lecteur cible, parfois au détriment de la visibilité culturelle. En revanche, les traductions assistées par IA (T2 et T3) montrent une tendance plus marquée vers la foreignisation et la traduction sémantique. Les éléments culturels sont plus fréquemment conservés sous leur forme originale, avec une adaptation ou une interprétation contextuelle limitée. Selon le cadre d’Aixelá, la préservation et le transfert littéral apparaissent comme les stratégies dominantes dans ces traductions. Si cette approche maintient un degré plus élevé de fidélité culturelle, elle entraîne également une certaine rigidité stylistique et, dans certains cas, une inadéquation pragmatique. En particulier dans les passages comportant des nuances émotionnelles ou un symbolisme religieux, les traductions assistées par l'IA ont du mal à saisir les significations implicites et les subtilités contextuelles. Ces résultats suggèrent que les traductions assistées par l'IA excellent en matière de précision lexicale et de cohérence structurelle, mais restent limitées en termes de profondeur d'interprétation. La traduction humaine, en revanche, fait preuve d'une plus grande sensibilité au contexte culturel et au ton narratif, soulignant l'importance de l'intervention humaine dans la traduction littéraire.

L'analyse indique que le traducteur humain (T1) a systématiquement donné la priorité aux attentes socioculturelles du public cible en mettant en œuvre la stratégie de domestication de Venuti. En adoptant l'approche de traduction communicative de Newmark, T1 a remplacé les codes distinctifs de la France provinciale et catholique du XIXᵉ siècle par des équivalents fonctionnels familiers à la culture cible. Si cette fluidité narrative et cet impact émotionnel accrus ont abouti à ce qu’Aixelá définit comme une perte d’authenticité culturelle, neutralisant de manière significative l’« altérité » historique et spatiale du texte source,

À l’inverse, les traductions assistées par IA (T2 et T3) ont montré une tendance à préserver les cadres linguistiques plutôt qu’à s’engager dans une reconstruction culturelle active. T2 s’est aligné sur la traduction sémantique de Newmark en mettant l’accent sur la précision syntaxique et la cohérence terminologique par le biais d’une stratégie de préservation. Bien que cela ait permis un transfert fidèle des données, cela a souvent abouti à un style littéraire mécanisé. Parallèlement, T3 a présenté des instabilités sémantiques, ou « hallucinations », en surinterprétant le texte ou en introduisant des images superflues lorsque la logique contextuelle faisait défaut. De tels écarts suggèrent que l’IA tente de masquer son manque d’intuition contextuelle et de profondeur émotionnelle par une esthétisation artificielle.

Ces résultats nécessitent une réévaluation de la traduction en tant que tension entre la créativité humaine et le traitement algorithmique. Alors que le traducteur humain s’engage dans la reconstruction culturelle et l’interprétation herméneutique décrites par Aixelá, les modèles d’IA n’atteignent qu’un vernis d’exactitude formelle. Par conséquent, l'IA ne doit pas être considérée comme un substitut au traducteur humain dans les contextes littéraires ; elle fonctionne plutôt comme un outil auxiliaire offrant une efficacité technique qui reste dépendante de la post-édition de la traduction automatique (PEMT) pour les nuances culturelles et la supervision esthétique. Cela laisse entrevoir un avenir de collaboration plutôt que de substitution totale, nécessitant une réévaluation de l'autonomie et de l'éthique dans ce domaine. Le rôle de l'humain évolue vers celui d'un ingénieur en langues numériques, un gardien qui garantit l'harmonie culturelle et l'intégrité esthétique.

En fin de compte, la « visibilité » du traducteur contemporain est désormais définie par la distance éthique maintenue par rapport à la technologie et le pouvoir de contrôle exercé sur celle-ci. À mesure que la traduction devient un processus multi-acteurs, la responsabilité éthique s'oriente vers un système de responsabilité partagée. Les recherches futures devraient s’étendre à des genres plus larges et à des études basées sur la réception afin de mesurer l’impact cognitif et émotionnel de diverses stratégies d’IA sur les lecteurs. En outre, l’exploration de l’action éthique de l’IA et de son influence sur l’autonomie professionnelle sera essentielle pour une compréhension holistique de l’avenir de la traduction littéraire et culturelle.

Les résultats de cette étude démontrent que la traduction des éléments culturels dans les textes littéraires est étroitement liée à la nature de l’agent traducteur. Le traducteur humain a tendance à privilégier les stratégies orientées vers le lecteur, la cohérence émotionnelle et l'adaptation culturelle, tandis que les outils de traduction assistée par l'IA favorisent la fidélité textuelle et la préservation des marqueurs de la culture source. Aucune de ces deux approches ne peut être considérée comme universellement supérieure ; chacune présente plutôt des atouts et des limites distincts. Sur la base de ces résultats, il est recommandé d'utiliser les outils de traduction assistée par l'IA comme des instruments de soutien plutôt que comme des agents autonomes dans la traduction littéraire. Les traducteurs humains devraient rester au cœur du processus de traduction, en particulier dans les textes où les dimensions culturelles, émotionnelles et symboliques sont prédominantes. Pour les praticiens, une meilleure connaissance des modèles théoriques de traduction peut améliorer la prise de décision dans des contextes culturellement sensibles. Pour les chercheurs, des études supplémentaires intégrant l’analyse de la réception par le lecteur et différents genres littéraires pourraient fournir des aperçus plus approfondis de la relation évolutive entre l’intelligence artificielle et la traduction littéraire. L’étude souligne la nécessité de repenser le rôle du traducteur en tant qu’acteur engagé exerçant une supervision éthique sur les résultats générés par la technologie. Elle suggère en outre que les recherches futures abordent les outils d'IA comme des agents éthiques multi-acteurs et étudient comment la responsabilité partagée fonctionne dans l'interaction homme-machine, ainsi que la manière dont ces processus affectent l'autonomie professionnelle et la représentation culturelle, afin de mieux saisir l'évolution des rôles respectifs des traducteurs humains et de l'IA dans la traduction littéraire et culturelle.

Resumen Estructurado:

La traducción literaria no es meramente una transferencia lingüística, sino un proceso complejo que implica la reconstrucción de elementos culturales, históricos e ideológicos en la lengua de destino. Esta complejidad se hace especialmente evidente en la traducción de textos literarios franceses del siglo XIX, que contienen numerosas referencias específicas de la cultura, prácticas religiosas, jerarquías sociales y rituales cotidianos. En dichos textos, las decisiones de los traductores influyen de manera significativa en la forma en que el público receptor percibe la cultura de origen. En los últimos años, el rápido desarrollo de las herramientas de traducción asistida por inteligencia artificial ha introducido nuevas dinámicas en el campo de la traducción literaria, planteando interrogantes sobre su eficacia, sus limitaciones y su papel en la transmisión del significado cultural. Si bien la investigación existente ha examinado exhaustivamente la traducción automática en tipos de textos técnicos y pragmáticos, son relativamente pocos los estudios que se han centrado en la traducción literaria, especialmente en lo que respecta a la transferencia de elementos culturales. El objetivo principal de este estudio es examinar cómo se traducen los elementos culturales en las traducciones al turco de un texto literario francés del siglo XIX y comparar las estrategias empleadas por un traductor humano y las herramientas de traducción asistida por IA. El estudio pretende responder a las siguientes preguntas de investigación: (i) (i) (i) ¿Qué estrategias de traducción se utilizan con mayor frecuencia en la transferencia de elementos culturales? (ii) ¿Cuáles son las principales diferencias entre las traducciones humanas y las asistidas por IA en términos de representación cultural? (iii) ¿Cómo pueden interpretarse estas diferencias dentro de los marcos teóricos propuestos por Venuti, Newmark y Aixelá? Al abordar estas cuestiones, el estudio pretende contribuir a los debates en curso sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial en la traducción literaria y proporcionar una evaluación basada en la teoría y fundamentada en datos textuales concretos.

La base teórica de este estudio se asienta en tres enfoques influyentes de los estudios de traducción que se centran en la cultura y la toma de decisiones del traductor. El primer marco es la distinción de Lawrence Venuti entre domesticación y exotización. Venuti hace hincapié en la visibilidad del traductor y sostiene que la domesticación, al priorizar la fluidez y la familiaridad del lector, a menudo suprime la alteridad cultural del texto de origen. La exotización, por el contrario, preserva la diferencia cultural y desafía las normas de la lengua de destino. Esta dicotomía ofrece una valiosa perspectiva para analizar cómo los elementos culturales se adaptan o se preservan dentro de la cultura de destino. El segundo punto de referencia teórico es la distinción de Peter Newmark entre traducción semántica y traducción comunicativa. La traducción semántica prioriza la fidelidad al significado y la forma del texto de origen, mientras que la traducción comunicativa se centra en producir en el lector de la lengua de destino un efecto equivalente al experimentado por el lector del texto de origen. Este marco resulta especialmente útil para evaluar si las traducciones hacen hincapié en la precisión y la fidelidad textual o en la legibilidad y la adaptación orientada al público. El tercer marco empleado en este estudio es la taxonomía de estrategias para traducir elementos específicos de la cultura de Javier Franco Aixelá. Aixelá clasifica estas estrategias en preservación, explicación, naturalización, generalización, sustitución y omisión. Su modelo permite un análisis sistemático de cómo se tratan en la traducción elementos culturales tales como rituales religiosos, costumbres sociales y prácticas históricas. Al integrar estos tres enfoques, el estudio establece un marco analítico exhaustivo para comparar las traducciones humanas y las asistidas por IA en términos de transferencia cultural. Al poner en primer plano la traducción asistida por IA, la ética y la agencia, este estudio sitúa la evaluación ética de la traducción asistida por IA dentro de un marco ampliado que se basa en el concepto de visibilidad de Venuti, al tiempo que tiene en cuenta la naturaleza multiactora de la agencia y la dinámica de la responsabilidad compartida. La integración de la IA en los procesos de traducción desplaza la autoría de un único agente y reestructura la traducción como una práctica colaborativa y en capas, en la que la responsabilidad ética adopta una forma distribuida, tal y como articula Pym (2012). Dentro de este paradigma emergente, la ética exige un replanteamiento integral que vaya más allá de los modelos centrados en el ser humano para incluir consideraciones de gestión de riesgos, evaluación funcional y responsabilidad colectiva. En consecuencia, el traductor emerge como un agente ético clave, que actúa principalmente como auditor que supervisa críticamente las consecuencias socioculturales y éticas de los resultados generados algorítmicamente.

Este estudio adopta un diseño de investigación cualitativa basado en el análisis textual descriptivo y comparativo. La población del estudio consiste en traducciones al turco de pasajes seleccionados de una obra literaria francesa del siglo XIX. La muestra incluye tres traducciones al turco de los mismos segmentos del texto original. La traducción 1 (T1) fue realizada por un traductor humano, mientras que las traducciones 2 y 3 (T2: Gemini y T3: ChatGPT) se generaron utilizando herramientas de traducción asistida por IA. Los datos se recopilaron mediante el análisis de documentos, prestando especial atención a los pasajes que contenían elementos culturales explícitos, como la cultura gastronómica, los rituales religiosos, las prácticas sanitarias, las relaciones sociales y las costumbres relacionadas con la muerte. Cada traducción se examinó comparativamente con respecto al texto original. A continuación, los elementos culturales identificados se analizaron según los modelos teóricos de Venuti, Newmark y Aixelá. Este enfoque metodológico permite una evaluación sistemática y basada en la teoría de las estrategias de traducción y hace posible destacar tanto las convergencias como las divergencias entre las traducciones humanas y las asistidas por IA.

Los resultados indican claras diferencias entre la traducción humana y las traducciones asistidas por IA en cuanto a la preferencia de estrategias y la representación cultural. La traducción realizada por humanos (T1) emplea predominantemente estrategias de domesticación y traducción comunicativa. Los elementos culturales se adaptan a menudo a la cultura de destino mediante expresiones idiomáticas, reformulaciones explicativas y un lenguaje con resonancia emocional. Este enfoque mejora la fluidez y la legibilidad para el lector turco, pero en ocasiones conduce a una pérdida parcial de la especificidad de la cultura de origen. Desde la perspectiva de Venuti, T1 prioriza la comodidad del lector de destino, a veces a expensas de la visibilidad cultural. Por el contrario, las traducciones asistidas por IA (T2 y T3) muestran una mayor tendencia hacia la forización y la traducción semántica. Los elementos culturales se conservan con mayor frecuencia en su forma original, con una adaptación o interpretación contextual limitadas. Según el marco de Aixelá, la preservación y la transferencia literal se perfilan como las estrategias dominantes en estas traducciones. Si bien este enfoque mantiene un mayor grado de fidelidad cultural, también da lugar a cierta rigidez estilística y, en algunos casos, a una insuficiencia pragmática. Especialmente en pasajes que implican matices emocionales o simbolismo religioso, las traducciones asistidas por IA muestran dificultades para captar significados implícitos y sutilezas contextuales. Estos hallazgos sugieren que las traducciones asistidas por IA destacan en precisión léxica y coherencia estructural, pero siguen siendo limitadas en cuanto a profundidad interpretativa. La traducción humana, por el contrario, demuestra una mayor sensibilidad hacia el contexto cultural y el tono narrativo, lo que pone de relieve la importancia de la intervención humana en la traducción literaria.

El análisis indica que el traductor humano (T1) priorizó sistemáticamente las expectativas socioculturales del público destinatario mediante la aplicación de la estrategia de domesticación de Venuti. Al adoptar el enfoque de traducción comunicativa de Newmark, T1 sustituyó los códigos distintivos provinciales y católicos del francés del siglo XIX por equivalentes funcionales familiares para la cultura de destino. Si bien esta mayor fluidez narrativa y el impacto emocional resultaron en lo que Aixelá define como una pérdida de autenticidad cultural, neutralizando significativamente la «alteridad» histórica y espacial del texto de origen.

Por el contrario, las traducciones mediadas por IA (T2 y T3) mostraron una tendencia a mantener los marcos lingüísticos en lugar de participar en una reconstrucción cultural activa. T2 se alineó con la traducción semántica de Newmark al enfatizar la precisión sintáctica y la coherencia terminológica mediante una estrategia de preservación. Aunque esto dio lugar a una transferencia fiel de datos, a menudo resultó en un estilo literario mecanizado. Por su parte, T3 mostró inestabilidades semánticas, o «alucinaciones», al sobreinterpretar el texto o introducir imágenes ajenas al contexto cuando fallaba la lógica contextual. Tales desviaciones sugieren que la IA intenta enmascarar su falta de intuición contextual y profundidad emocional mediante una estetización artificial.

Estos hallazgos exigen una reevaluación de la traducción como una tensión entre la creatividad humana y el procesamiento algorítmico. Mientras que el traductor humano se dedica a la reconstrucción cultural y la interpretación hermenéutica descritas por Aixelá, los modelos de IA solo logran una apariencia de precisión formal. En consecuencia, la IA no debe considerarse un sustituto del traductor humano en contextos literarios; más bien, funciona como una herramienta auxiliar que proporciona eficiencia técnica, pero que sigue dependiendo de la traducción automática con posedición (PEMT) para los matices culturales y la supervisión estética. Esto sugiere un futuro de colaboración en lugar de sustitución total, lo que requiere una reevaluación de la agencia y la ética en el campo. El papel del ser humano está evolucionando hacia el de ingeniero lingüístico digital, un guardián que garantiza la armonía cultural y la integridad estética.

En última instancia, la «visibilidad» del traductor contemporáneo viene definida ahora por la distancia ética que mantiene con respecto a la tecnología y el poder de supervisión que ejerce sobre ella. A medida que la traducción se convierte en un proceso con múltiples actores, la responsabilidad ética se desplaza hacia un sistema de responsabilidad distribuida. Las investigaciones futuras deberían ampliarse a géneros más amplios y a estudios basados en la recepción para medir el impacto cognitivo y emocional de diversas estrategias de IA en los lectores. Además, explorar la agencia ética de la IA y su influencia en la autonomía profesional será vital para una comprensión holística del futuro de la traducción literaria y cultural.

Los resultados de este estudio demuestran que la traducción de elementos culturales en textos literarios está estrechamente vinculada a la naturaleza del agente traductor. El traductor humano tiende a priorizar estrategias orientadas al lector, la coherencia emocional y la adaptación cultural, mientras que las herramientas de traducción asistida por IA favorecen la fidelidad textual y la preservación de los marcadores de la cultura de origen. Ninguno de los dos enfoques puede considerarse universalmente superior; más bien, cada uno presenta fortalezas y limitaciones distintas. A partir de estos hallazgos, se recomienda que las herramientas de traducción asistida por IA se utilicen como instrumentos de apoyo en lugar de como agentes autónomos en la traducción literaria. Los traductores humanos deben seguir ocupando un lugar central en el proceso de traducción, especialmente en textos en los que destacan las capas culturales, emocionales y simbólicas. Para los profesionales, un mayor conocimiento de los modelos teóricos de traducción puede mejorar la toma de decisiones en contextos culturalmente sensibles. Para los investigadores, nuevos estudios que incorporen el análisis de la recepción del lector y diferentes géneros literarios pueden proporcionar una visión más profunda de la relación en evolución entre la inteligencia artificial y la traducción literaria. El estudio destaca la necesidad de reconceptualizar al traductor como un agente comprometido que ejerce una supervisión ética sobre los resultados generados tecnológicamente. Además, sugiere que las futuras investigaciones aborden las herramientas de IA como agentes éticos con múltiples actores e investiguen cómo funciona la responsabilidad distribuida en la interacción entre humanos y máquinas, así como la forma en que estos procesos afectan a la autonomía profesional y a la representación cultural, con el fin de captar más plenamente los roles cambiantes tanto de los traductores humanos como de la IA en la traducción literaria y cultural.

结构化摘要：

本研究旨在提出一种原创性模型，对安纳托利亚生态系统特有的动植物多样性进行系统化记录，并将相关数据有效转化并应用于纺织设计过程。现有文献显示，纺织设计领域的研究多以技术创新为导向，而关于将基于生态观察的数据直接融入设计的方法论研究相对匮乏。尤其是在设计领域，“从自然中汲取灵感”的概念通常停留在表层或隐喻层面，缺乏基于真实生态系统数据分析并将其系统性转化为设计的应用模型。这一现状凸显了基于生态系统的设计研究的重要性，也使将地方生态数据转化为设计成果具有明确的科学意义。生态系统数据在设计过程中的应用同时契合可持续性理念，并为设计领域中地方资源的利用提供了一种新的研究路径。

本研究基于在屈塔希亚省盖迪兹区亚穆尔拉尔村开展的为期两年的田野调查，数据通过覆盖2019—2021年间四个植被生长期的系统性观察获得。数据采集过程中采用定性研究方法，综合运用田野观察、文献分析与视觉记录等手段。在研究区域内设定的23个样点中，对自然景观的典型要素、动植物物种的形态特征以及季节变化所产生的纹理与色彩效应进行了系统记录。研究期间共拍摄约5000张微距照片，详细记录了植物花、叶、茎、种子等微观形态结构，以及动物样本的壳体、翅膀和表面纹样。同时，还对各季节特有的光照条件、湿度水平及动植物相互作用进行了观察，并将这些参数间接反映于数据集中。

在研究范围内，共拍摄并纳入数据集的包括隶属于43个植物科的189个植物物种，以及隶属于9个动物科的11个动物物种。在记录物种多样性过程中，照片筛选依据清晰度、光照条件、构图平衡、图案可辨识度及纹理表现等技术标准进行，从而确保所得视觉数据既适用于生态分析，也适用于设计应用。为使数据在设计阶段具备可操作性，研究使用了 Adobe Photoshop、Adobe Color 以及 Pantone 纺织色彩系统等数字工具，并为每个季节构建了包含八个主要色值的色彩调色板。色彩简化过程实现了对自然表面色调分布的可量化分类；在软件分析不足的情况下，辅以人工色彩校正技术，以确保色彩与自然状态的准确对应。

设计阶段被构建为一个基于生态数据视觉分析的实验性生产过程。研究共开发了40款代表四季特征的数字纹样，在纹样创作中，将季节性色彩体系、源自动植物形态的微观形式、自然表面纹理以及景观的宏观变化作为主要设计输入。在设计过程中，除审美因素外，还充分考量了自然界中呈现的节奏、重复、有机形态的连续性与对比等构成原则。根据原创性、构图平衡、节奏感、对比性、统一性与色彩和谐度等评价标准，最终遴选出12款纹样进入生产阶段。所选纹样通过数字印花技术转印至不同类型的织物上；在织物类型的选择中，综合考虑了季节属性、表面效果、色彩饱和度与印花质量等参数。对成品的评估重点包括表面微观细节的可辨识性、色彩饱和度及其在光照条件下的表现。

研究结果归纳为四个主要类别。第一类为生物多样性结果，表明研究区域具有显著的动植物多样性：在中生性植物群落分布区域，物种多样性较高；而在向阳坡地，则以叶密度较低的物种占优势。在动物多样性方面，昆虫物种的形态多样性尤为突出，其翅膀纹样、分节结构与壳体表面为设计提供了重要的视觉资源。第二类为季节性色彩结果，显示各季节具有鲜明的色彩特征：秋季呈现以土色、橙色与棕色为主并辅以蓝色背景效果的色彩体系；冬季以蓝、灰、白色调为主；春季突出黄色、绿色与紫色；夏季则红、蓝、绿色之间的对比尤为明显。此类色彩数据的分类使设计过程建立在观察性数据之上，而非主观偏好。

第三类为数字设计结果，表明在全部40款设计中均保持了生态来源特征，自然节律在表面构成中得到再现，构成原则得以均衡运用。第四类为产品化结果，证明所选的12款设计能够通过数字印花技术成功应用于合适的织物之上，且最终产品兼具审美价值与功能属性。产品化过程的重要性在于表明设计不仅是二维视觉表达，更是具有实际使用价值的设计成果。

研究结论表明，通过科学方法将生态数据转化并应用于设计领域，能够在审美与概念层面产生强有力的贡献。本研究证明，自然导向型设计并不局限于抽象的灵感模式；当其建立在长期观察、系统化数据采集与数字分析流程之上时，可转化为一种可持续的生产模式。此外，所提出的方法亦可推广应用于不同地理区域、不同产品类型及不同设计学科。因此，本研究为基于生态系统的设计研究提供了方法论框架，并对可持续设计路径作出了学术贡献。

Структурированное резюме:

Литературный перевод — это не просто лингвистическая передача, а сложный процесс, предполагающий реконструкцию культурных, исторических и идеологических элементов на языке перевода. Эта сложность особенно ярко проявляется при переводе французских литературных текстов XIX века, которые насыщены специфическими культурными отсылками, религиозными обрядами, социальными иерархиями и повседневными ритуалами. В таких текстах выбор переводчика существенно влияет на то, как читатели-реципиенты воспринимают культуру оригинала. В последние годы стремительное развитие инструментов перевода с использованием искусственного интеллекта привнесло новую динамику в сферу литературного перевода, подняв вопросы об их эффективности, ограничениях и роли в передаче культурного смысла. Хотя в существующих исследованиях широко изучался машинный перевод технических и прагматических текстов, сравнительно мало исследований было посвящено литературному переводу, особенно в том, что касается передачи культурных элементов. Основная цель данного исследования — проанализировать, как культурные элементы передаются в турецких переводах французского литературного текста XIX века, и сравнить стратегии, используемые человеческим переводчиком и инструментами перевода с помощью ИИ. Исследование направлено на ответ на следующие исследовательские вопросы: (i) Какие переводческие стратегии наиболее часто используются при передаче культурных элементов? (ii) Каковы основные различия между переводами, выполненными человеком и с помощью ИИ, с точки зрения культурной репрезентации? (iii) Как эти различия можно интерпретировать в рамках теоретических моделей, предложенных Венути, Ньюмарком и Айксела? Рассматривая эти вопросы, исследование стремится внести вклад в текущие дискуссии о применимости искусственного интеллекта в литературном переводе и предоставить теоретическую оценку, основанную на конкретных текстовых данных.

Теоретическая основа данного исследования построена на трех влиятельных подходах в переводоведении, которые фокусируются на культуре и процессе принятия решений переводчиком. Первая концепция — это разграничение Лоуренса Венути между «домашними» и «иностранными» переводными приемами. Венути подчеркивает видимость переводчика и утверждает, что «домашние» приемы, ставя во главу угла плавность и привычность для читателя, часто подавляют культурную инаковость исходного текста. «Иностранные» приемы, напротив, сохраняют культурные различия и бросают вызов нормам языка перевода. Эта дихотомия предоставляет ценную призму для анализа того, как культурные элементы адаптируются к культуре перевода или сохраняются в ней. Второй теоретической отправной точкой является разграничение Питера Ньюмарка между семантическим переводом и коммуникативным переводом. Семантический перевод ставит во главу угла верность смыслу и форме исходного текста, тогда как коммуникативный перевод сосредоточен на создании у читателя перевода эффекта. эквивалентного тому, который испытывает читатель исходного текста. Эта концепция особенно полезна для оценки того, делается ли в переводах упор на точность и верность тексту или на читабельность и адаптацию с учетом аудитории. Третьей концептуальной основой, используемой в данном исследовании, является таксономия стратегий перевода культурно-специфических элементов, предложенная Хавьером Франко Айксела. Айксела классифицирует эти стратегии на сохранение, объяснение, натурализацию, обобщение, замену и опущение. Его модель позволяет провести систематический анализ того, как в переводе обращаются с такими культурными элементами, как религиозные ритуалы, социальные обычаи и исторические практики. Объединяя эти три подхода, исследование создает комплексную аналитическую модель для сравнения переводов, выполненных людьми и с помощью ИИ, с точки зрения культурной трансферции. Ставя на первый план перевод с помощью ИИ, этику и субъ ектность, данное исследование помещает этическую оценку перевода с помощью ИИ в расширенную модель, основанную на концепции видимости Венути, одновременно учитывая многоактный характер субъектности и динамику совместной ответственности. Интеграция ИИ в процессы перевода смещает авторство с одного агента и перестраивает перевод как многоуровневую совместную практику, в которой этическая ответственность принимает распределенную форму, как сформулировал Пим (2012). В рамках этой формирующейся парадигмы этика требует всеобъемлющего переосмысления, выходящего за пределы антропоцентрических моделей и включающего соображения управления рисками, функциональной оценки и коллективной ответственности. Соответственно, переводчик выступает в качестве ключевого этического агента, в первую очередь выполняя функции аудитора, критически контролирующего социокультурные и этические последствия результатов, сгенерированных алгоритмами.

В данном исследовании используется качественный исследовательский дизайн, основанный на описательном и сравнительном текстовом анализе. Исследуемая совокупность состоит из турецких переводов выбранных отрывков из французского литературного произведения XIX века. Выборка включает три турецких перевода одних и тех же сегментов исходного текста. Перевод 1 (T1) был выполнен человеком-переводчиком, тогда как переводы 2 и 3 (T2: Gemini и T3: ChatGPT) были сгенерированы с помощью инструментов перевода с поддержкой ИИ. Данные собирались посредством анализа документов, при этом особое внимание уделялось отрывкам, содержащим явные культурные элементы, такие как культура питания, религиозные ритуалы, практики здравоохранения, социальные отношения и обычаи, связанные со смертью. Каждый перевод сравнивался с исходным текстом. Затем выявленные культурные элементы были проанализированы в соответствии с теоретическими моделями Венути, Ньюмарка и Айксела. Такой методологический подход позволяет проводить систематическую и теоретически обоснованную оценку переводческих стратегий и выявлять как сходства, так и различия между переводами, выполненными человеком и с помощью ИИ.

Результаты указывают на явные различия между переводом, выполненным человеком, и переводами с помощью ИИ с точки зрения предпочтений в стратегиях и представления культуры. В переводе, выполненном человеком (T1), преобладают стратегии адаптации и коммуникативного перевода. Культурные элементы часто адаптируются к культуре перевода с помощью идиоматических выражений, пояснительных переформулировок и эмоционально резонирующего языка. Такой подход повышает беглость и читабельность для турецкого читателя, но иногда приводит к частичной потере специфики культуры оригинала. С точки зрения В Венути, в T1, приоритет отдается удобству читателя-реципиента, иногда в ущерб культурной видимости. Напротив, переводы с помощью ИИ (T2 и T3) демонстрируют более сильную тенденцию к форинизации и семантическому переводу. Культурные элементы чаще сохраняются в их первоначальной форме, с ограниченной адаптацией или контекстуальной интерпретацией. Согласно концепции Айксела, сохранение и буквальный перевод выступают в качестве доминирующих стратегий в этих переводах. Хотя этот подход обеспечивает более высокую степень культурной точности, он также приводит к определенной стилистической жесткости и, в некоторых случаях, к прагматической неадекватности. В частности, в отрывках, содержащих эмоциональные нюансы или религиозную символику, переводы с помощью ИИ демонстрируют трудности в передаче имплицитных значений и контекстуальных тонкостей. Эти результаты указывают на то, что переводы с помощью ИИ превосходны в лексической точности и структурной согласованности, но остаются ограниченными в глубине интерпретации. Перевод, выполненный человеком, напротив, демонстрирует большую чувствительность к культурному контексту и тону повествования, подчеркивая важность человеческого фактора в литературном переводе.

Анализ показывает, что переводчик-человек (T1) последовательно отдавал приоритет социокультурным ожиданиям целевой аудитории, применяя стратегию «домашнизации» Венути. Применяя коммуникативный подход к переводу Ньюмарка, T1 заменил характерные для французской провинции XIX века и католической традиции коды на функциональные эквиваленты, знакомые целевой культуре. Хотя это повысило плавность повествования и эмоциональное воздействие, оно привело к тому, что Айксела определяет как утрату культурной аутентичности, значительно нейтрализовав историческую и пространственную «инородность» исходного текста.

Напротив, переводы, выполненные с помощью ИИ (T2 и T3), продемонстрировали тенденцию к сохранению лингвистических рамок, а не к активной культурной реконструкции. T2 соответствовал семантическому переводу Ньюмарка, уделяя особое внимание синтаксической точности и терминологической согласованности посредством стратегии сохранения. Хотя это обеспечивало точную передачу данных, часто приводило к механизированному литературному стилю. Между тем, T3 демонстрировал семантическую нестабильность, или «галлюцинации», чрезмерно интерпретируя текст или вводя посторонние образы, когда контекстуальная логика давала сбой. Такие отклонения указывают на то, что ИИ пытается замаскировать свой недостаток контекстуальной интуиции и эмоциональной глубины посредством искусственной эстетизации.

Эти выводы требуют переоценки перевода как напряженности между человеческим творчеством и алгоритмической обработкой. В то время как человеческий переводчик занимается культурной реконструкцией и герменевтической интерпретацией, описанными Aixelá, модели ИИ достигают лишь видимости формальной точности. Следовательно, ИИ не следует рассматривать как замену человеческому переводчику в литературном контексте; скорее, он функционирует как вспомогательный инструмент, обеспечивающий техническую эффективность, которая по-прежнему зависит от постобработки машинного перевода (PEMT) для учета культурных нюансов и эстетического контроля. Это предполагает будущее совместного выполнения задач, а не полной замены, что требует переоценки роли и этики в этой области. Роль человека эволюционирует в сторону цифрового языкового инженера, стража, обеспечивающего культурную гармонию и эстетическую целостность.

В конечном итоге, «видимость» современного переводчика теперь определяется этическим расстоянием, поддерживаемым по отношению к технологии, и силой контроля, осуществляемого над ней. По мере того как перевод становится процессом с участием множества субъектов, этическая ответственность смещается в сторону системы распределенной ответственности. Будущие исследования должны расшириться на более широкие жанры и исследования, основанные на восприятии, чтобы измерить когнитивное и эмоциональное воздействие различных стратегий ИИ на читателей. Кроме того, изучение этической субъектности ИИ и его влияния на профессиональную автономию будет жизненно важным для целостного понимания будущего литературного и культурного перевода.

Результаты данного исследования демонстрируют, что перевод культурных элементов в литературных текстах тесно связан с природой переводчика. Человек-переводчик, как правило, отдает приоритет стратегиям, ориентированным на читателя, эмоциональной когерентности и культурной адаптации, тогда как инструменты перевода с помощью ИИ предпочитают текстуальную точность и сохранение маркеров культуры источника. Ни один из подходов нельзя считать универсально превосходящим; скорее, каждый из них демонстрирует свои сильные стороны и ограничения. На основании этих выводов рекомендуется использовать инструменты перевода с помощью ИИ в качестве вспомогательных средств, а не автономных агентов в литературном переводе. Человеческие переводчики должны оставаться центральной фигурой в процессе перевода, особенно в текстах, где заметны культурные, эмоциональные и символические слои. Для практиков более глубокое понимание теоретических моделей перевода может улучшить процесс принятия решений в контекстах требующих учета культурных особенностей. Для исследователей дальнейшие исследования, включающие анализ восприятия читателями и различные литературные жанры, могут дать более глубокое понимание развивающихся отношений между искусственным интеллектом и литературным переводом. Исследование подчеркивает необходимость переосмысления роли переводчика как вовлеченного агента, осуществляющего этический контроль над результатами, сгенерированными технологиями. Кроме того, в нем предлагается, чтобы будущие исследования рассматривали инструменты ИИ как многосторонних этических агентов и изучали, как распределенная ответственность функционирует в рамках взаимодействия человека и машины, а также как эти процессы влияют на профессиональную автономию и культурное представление, с целью более полного отражения меняющихся ролей как переводчиков-людей, так и ИИ в литературном и культурном переводе.

संरचित सारांश:

साहित्यिक अनुवाद केवल एक भाषाई हस्तांतरण नहीं है, बल्कि यह एक जटिल प्रक्रिया है जिसमें लक्ष्य भाषा में सांस्कृतिक, ऐतिहासिक और वैचारिक तत्वों का पुनर्निर्माण शामिल होता है। यह जटिलता उन्नीसवीं सदी के फ्रांसीसी साहित्यिक ग्रंथों के अनुवाद में विशेष रूप से स्पष्ट हो जाती है, जो संस्कृति-विशिष्ट संदर्भों, धार्मिक प्रथाओं, सामाजिक पदानुक्रमों और रोजमर्रा की रस्मों से घनिष्ठ रूप से जुड़े होते हैं। ऐसे ग्रंथों में, अनुवादकों के विकल्प इस बात को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं कि लक्ष्य पाठक मूल संस्कृति को कैसे समझते हैं।

हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता-सहायक अनुवाद उपकरणों के तीव्र विकास ने साहित्यिक अनुवाद के क्षेत्र में नई गतिशीलताएँ पेश की हैं, जिससे उनकी प्रभावशीलता, सीमाओं और सांस्कृतिक अर्थ संप्रेषित करने में उनकी भूमिका पर प्रश्न उठे हैं। जबकि मौजूदा शोध ने तकनीकी और व्यावहारिक पाठ प्रकारों में मशीन अनुवाद का व्यापक रूप से अध्ययन किया है, तुलनात्मक रूप से कुछ ही अध्ययनों ने साहित्यिक अनुवाद पर ध्यान केंद्रित किया है, विशेष रूप से सांस्कृतिक तत्वों के हस्तांतरण के संबंध में। इस अध्ययन का प्राथमिक उद्देश्य यह जांचना है कि उन्नीसवीं सदी के एक फ्रांसीसी साहित्यिक पाठ के तुर्की अनुवादों में सांस्कृतिक तत्वों का रूपांतरण कैसे किया जाता है और एक मानव अनुवादक और एआई-सहायक अनुवाद उपकरणों द्वारा अपनाई गई रणनीतियों की तुलना करना है। यह अध्ययन निम्नलिखित शोध प्रश्नों का उत्तर खोजना चाहता है: (i) सांस्कृतिक तत्वों के हस्तांतरण में कौन सी अनुवाद रणनीतियाँ सबसे अधिक बार उपयोग की जाती हैं? (ii) सांस्कृतिक प्रतिनिधित्व के संदर्भ में मानव और एआई-सहायक अनुवादों के बीच मुख्य अंतर क्या हैं?

(iii) वेनूटी, न्यूमार्क और एक्सेला द्वारा प्रस्तावित सैद्धांतिक रूपरेखा के भीतर इन मतभेदों की व्याख्या कैसे की जा सकती है? इन प्रश्नों को संबोधित करके, यह अध्ययन साहित्यिक अनुवाद में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रयोज्यता पर चल रही बहसों में योगदान करने और ठोस पाठ्य डेटा पर आधारित एक सिद्धांत-आधारित मूल्यांकन प्रदान करने का लक्ष्य रखता है।

इस अध्ययन की सैद्धांतिक नींव अनुवाद अध्ययन में तीन प्रभावशाली दृष्टिकोणों पर आधारित है जो संस्कृति और अनुवादक निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

पहला ढांचा लॉरेंस वेनुटी का डोमेस्टिकेशन और फॉरेनाइजेशन के बीच का अंतर है। वेनुटी अनुवादक की दृश्यता पर जोर देते हैं और तर्क देते हैं कि डोमेस्टिकेशन, प्रवाह और पाठक की परिचितता को प्राथमिकता देकर, अक्सर स्रोत पाठ की सांस्कृतिक अन्यता को दबा देता है। इसके विपरीत, फॉरेनाइजेशन सांस्कृतिक अंतर को संरक्षित करता है और लक्ष्य-भाषा के मानदंडों को चुनौती देता है। यह द्वैत इस बात का विश्लेषण करने के लिए एक मूल्यवान दृष्टिकोण प्रदान करता है कि सांस्कृतिक तत्वों को लक्ष्य संस्कृति के भीतर कैसे अनुकूलित किया जाता है या संरक्षित रखा जाता है। दूसरा सैद्धांतिक संदर्भ बिंदु पीटर न्यूमार्क का अर्थपूर्ण अनुवाद और संचारी अनुवाद के बीच का अंतर है। अर्थपूर्ण अनुवाद स्रोत पाठ के अर्थ और रूप के प्रति निष्ठा को प्राथमिकता देता है, जबकि संचारी अनुवाद लक्षित पाठक पर ऐसा प्रभाव डालने पर ध्यान केंद्रित करता है जो स्रोत पाठक द्वारा अनुभव किए गए प्रभाव के बराबर हो। यह ढांचा यह मूल्यांकन करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है कि अनुवाद सटीकता और पाठ्य निष्ठा पर जोर देते हैं या पठनीयता और दर्शक-उन्मुख अनुकूलन पर। इस अध्ययन में नियोजित तीसरा ढांचा जेवियर फ्रैंको ऐक्सिआला की संस्कृति-विशिष्ट वस्तुओं का अनुवाद करने के लिए रणनीतियों की वर्गीकरण-प्रणाली है। ऐक्सिआला इन रणनीतियों को संरक्षण, स्पष्टीकरण, स्वाभाविकीकरण, सामान्यीकरण, प्रतिस्थापन और त्याग में वर्गीकृत करते हैं। उनका मॉडल इस बात का एक व्यवस्थित विश्लेषण करने की अनुमति देता है कि अनुवाद में धार्मिक अनुष्ठानों, सामाजिक रीति-रिवाजों और ऐतिहासिक प्रथाओं जैसे सांस्कृतिक तत्वों को कैसे संभाला जाता है। इन तीनों दृष्टिकोणों को एकीकृत करके, यह अध्ययन सांस्कृतिक हस्तांतरण के संदर्भ में मानवीय और एआई-सहायक अनुवादों की तुलना के लिए एक व्यापक विश्लेषणात्मक ढांचा स्थापित करता है। एआई अनुवाद, नैतिकता और एजेंसी को प्रमुखता देकर, यह अध्ययन एआई-सहायक अनुवाद में नैतिक मूल्यांकन को एक विस्तृत ढांचे के भीतर रखता है जो वेनुटी की दृश्यता की अवधारणा पर आधारित है और साथ ही एजेंसी की बहु-कारक प्रकृति और साझा जिम्मेदारी की गतिशीलता को भी ध्यान में रखता है। अनुवाद प्रक्रियाओं में एआई के एकीकरण से लेखकत्व एकल एजेंट से हट जाता है और अनुवाद को एक बहु-स्तरीय, सहयोगात्मक अभ्यास के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे नैतिक जवाबदेही एक वितरित रूप ले लेती है, जैसा कि पाइम (2012) द्वारा व्यक्त किया गया है। इस उभरते हुए प्रतिमान के भीतर, नैतिकता एक व्यापक पुनर्विचार की मांग करती है जो मानव-केंद्रित मॉडलों से परे जाकर जोखिम प्रबंधन, कार्यात्मक मूल्यांकन और सामूहिक जिम्मेदारी पर विचारों को शामिल करती है।

तदनुसार, अनुवादक एक प्रमुख नैतिक एजेंट के रूप में उभरता है, जो मुख्य रूप से एक ऑडिटर के रूप में कार्य करता है जो एल्गोरिथम द्वारा उत्पन्न आउटपुट के सामाजिक-सांस्कृतिक और नैतिक परिणामों की आलोचनात्मक निगरानी करता है।

यह अध्ययन वर्णनात्मक और तुलनात्मक पाठ्य विश्लेषण पर आधारित एक गुणात्मक अनुसंधान डिजाइन अपनाता है। अध्ययन की जनसंख्या में उन्नीसवीं सदी के एक फ्रांसीसी साहित्यिक कार्य के चयनित अंशों के तुर्की अनुवाद शामिल हैं। नमूने में उसी स्रोत पाठ खंडों के तीन तुर्की अनुवाद शामिल हैं।

अनुवाद 1 (T1) एक मानवीय अनुवादक द्वारा तैयार किया गया था, जबकि अनुवाद 2 और 3 (T2: Gemini and T3: ChatGPT) AI-assisted translation tools का उपयोग करके उत्पन्न किए गए थे। Data दस्तावेज़ विश्लेषण के माध्यम से एकत्र किया गया था, जिसमें भोजन संस्कृति, धार्मिक अनुष्ठान, स्वास्थ्य प्रथाएं, सामाजिक संबंध और मृत्यु से संबंधित रीति-रिवाजों जैसे स्पष्ट सांस्कृतिक तत्वों वाले अंशों पर विशेष ध्यान दिया गया था। प्रत्येक अनुवाद की तुलना स्रोत पाठ से करके जांच की गई।

तदुपरांत पहचाने गए सांस्कृतिक तत्वों का विश्लेषण वेनुटी, न्यूमार्क और एक्सेला के सैद्धांतिक मॉडलों के अनुसार किया गया। यह पद्धतिगत दृष्टिकोण अनुवाद रणनीतियों के एक व्यवस्थित और सिद्धांत-आधारित मूल्यांकन की अनुमति देता है और मानव तथा एआई-सहायक अनुवादों के बीच समानताओं और असमानताओं, दोनों को उजागर करना संभव बनाता है।

निष्कर्ष यह दर्शाते हैं कि रणनीति वरीयता और सांस्कृतिक प्रतिनिधित्व के मामले में मानव अनुवाद और एआई-सहायक अनुवादों के बीच स्पष्ट अंतर हैं।

मानव-निर्मित अनुवाद (T1) में मुख्य रूप से घरेलूकरण और संचारी अनुवाद रणनीतियों का उपयोग किया जाता है। सांस्कृतिक तत्वों को अक्सर मुहावरों, व्याख्यात्मक पुनर्गठन और भावनात्मक रूप से प्रतिध्वनित भाषा के माध्यम से लक्षित संस्कृति के अनुरूप ढाला जाता है। यह दृष्टिकोण तुर्की पाठक के लिए प्रवाह और पठनीयता को बढ़ाता है, लेकिन कभी-कभी स्रोत-संस्कृति की विशिष्टता के आंशिक नुकसान का कारण बनता है। वेनुटी के दृष्टिकोण से, T1 लक्षित-पाठक की सहजता को प्राथमिकता देता है, जो कभी-कभी सांस्कृतिक दृश्यता की कीमत पर होता है। इसके विपरीत, एआई-सहायक अनुवाद (T2 और T3) विदेशीकरण और अर्थगत अनुवाद की ओर एक मजबूत प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं। सांस्कृतिक तत्वों को उनकी मूल रूप में अधिक बार संरक्षित किया जाता है, जिसमें सीमित अनुकूलन या संदर्भगत व्याख्या होती है। एक्सेला के ढांचे के अनुसार, इन अनुवादों में संरक्षण और शाब्दिक हस्तांतरण प्रमुख रणनीतियाँ के रूप में उभरती हैं। हालांकि यह दृष्टिकोण सांस्कृतिक निष्ठा की उच्च डिग्री बनाए रखता है, यह कुछ स्टाइलिस्टिक कठोरता और कुछ मामलों में, व्यावहारिक अपर्याप्तता का भी परिणाम है। विशेष रूप से भावनात्मक बारीकी या धार्मिक प्रतीकवाद वाले अंशों में, एआई-सहायक अनुवाद निहितार्थों और संदर्भगत सूक्ष्मताओं को पकड़ने में कठिनाई दिखाते हैं। ये निष्कर्ष बताते हैं कि एआई-सहायक अनुवाद शब्दावली सटीकता और संरचनात्मक सुसंगतता में तो उत्कृष्ट हैं, लेकिन व्याख्यात्मक गहराई में सीमित हैं। इसके विपरीत, मानवीय अनुवाद सांस्कृतिक संदर्भ और कथात्मक लहजे के प्रति अधिक संवेदनशीलता प्रदर्शित करता है, जो साहित्यिक अनुवाद में मानवीय पहल की महत्वता को उजागर करता है।

विश्लेषण से पता चलता है कि मानव अनुवादक (T1) ने वेनुटी की डोमेस्टिकेशन रणनीति को लागू करके लक्षित दर्शकों की सामाजिक-सांस्कृतिक अपेक्षाओं को लगातार प्राथमिकता दी। न्यूमार्क के संचारी अनुवाद दृष्टिकोण को अपनाकर, T1 ने विशिष्ट 19वीं सदी के फ्रांसीसी प्रांतीय और कैथोलिक कोड को लक्षित संस्कृति के लिए परिचित कार्यात्मक समकक्षों से बदल दिया।

हालांकि इस बढ़ी हुई कथा प्रवाह और भावनात्मक प्रभाव का परिणाम वह हुआ जिसे एक्सेला (Aixelá) सांस्कृतिक प्रामाणिकता की हानि के रूप में परिभाषित करते हैं, जिससे स्रोत पाठ की ऐतिहासिक और स्थानिक "अन्यता" (otherness) काफी हद तक तटस्थ हो गई।

इसके विपरीत, एआई-माध्यमित अनुवादों (T2 और T3) ने सक्रिय सांस्कृतिक पुनर्निर्माण में संलग्न होने के बजाय भाषाई ढाँचों को बनाए रखने की प्रवृत्ति दिखाई। T2 ने एक संरक्षण रणनीति के माध्यम से वाक्य रचना की सटीकता और शब्दावली की एकरूपता पर जोर देकर न्यूमार्क के अर्थगत अनुवाद के साथ संरेखण किया।

हालांकि इससे डेटा का सटीक हस्तांतरण हुआ, लेकिन अक्सर इसका परिणाम एक यांत्रिक साहित्यिक शैली के रूप में सामने आया। वहीं, T3 ने पाठ की अति-व्याख्या करके या जब संदर्भगत तर्क विफल हो गया तो अनावश्यक कल्पनाएँ पेश करके, अर्थात् 'भ्रम' पैदा करके, अर्थगत अस्थिरताएँ प्रदर्शित कीं। इस तरह के विचलन से पता चलता है कि एआई अपनी संदर्भगत सहजता और भावनात्मक गहराई की कमी को कृत्रिम सौंदर्यकरण के माध्यम से छिपाने का प्रयास करती है।

ये निष्कर्ष अनुवाद को मानवीय रचनात्मकता और एल्गोरिथम प्रसंस्करण के बीच एक तनाव के रूप में पुनर्मूल्यांकन करना आवश्यक बनाते हैं। जहाँ मानव अनुवादक एक्सेला द्वारा वर्णित सांस्कृतिक पुनर्निर्माण और व्याख्यात्मक अर्थ-विवेचन में संलग्न होता है, वहीं एआई मॉडल केवल औपचारिक सटीकता का एक आभास ही प्राप्त करते हैं। परिणामस्वरूप, साहित्यिक संदर्भों में एआई को मानव अनुवादक का विकल्प नहीं माना जाना चाहिए; बल्कि, यह एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य करता है जो तकनीकी दक्षता प्रदान करता है और सांस्कृतिक बारीकी तथा सौंदर्य संबंधी निगरानी के लिए पोस्ट-एडिटिंग मशीन ट्रांसलेशन (PEMT) पर निर्भर रहता है। यह पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय सह-कार्य के भविष्य का सुझाव देता है, जिसके लिए इस क्षेत्र में एजेंसी और नैतिकता के पुनर्मूल्यांकन की आवश्यकता है।

मानव की भूमिका एक डिजिटल भाषा इंजीनियर के रूप में एक द्वारपाल की भूमिका में विकसित हो रही है जो सांस्कृतिक सामंजस्य और सौंदर्यपूर्ण अखंडता सुनिश्चित करता है।

अंततः, समकालीन अनुवादक की "दृश्यता" अब प्रौद्योगिकी से बनाए गए नैतिक दूरी और उस पर की गई निगरानी की शक्ति द्वारा परिभाषित होती है। जैसे-जैसे अनुवाद एक बहु-अभिनेता प्रक्रिया बनता जा रहा है, नैतिक जवाबदेही वितरित जिम्मेदारी की एक प्रणाली की ओर स्थानांतरित हो रही है। भविष्य के शोध को पाठकों पर विभिन्न एआई रणनीतियों के संज्ञानात्मक और भावनात्मक प्रभाव को मापने के लिए व्यापक शैलियों और स्वागत-आधारित अध्ययनों तक विस्तारित किया जाना चाहिए। इसके अलावा, एआई की नैतिक एजेंसी और पेशेवर स्वायत्तता पर इसके प्रभाव की खोज साहित्यिक और सांस्कृतिक अनुवाद के भविष्य की समग्र समझ के लिए महत्वपूर्ण होगी।

इस अध्ययन के परिणाम दर्शाते हैं कि साहित्यिक ग्रंथों में सांस्कृतिक तत्वों का अनुवाद अनुवाद करने वाले एजेंट की प्रकृति से घनिष्ठ रूप से जुड़ा हुआ है।

मानव अनुवादक पाठक-उन्मुख रणनीतियों, भावनात्मक सुसंगतता और सांस्कृतिक अनुकूलन को प्राथमिकता देते हैं, जबकि एआई-सहायक अनुवाद उपकरण पाठ्य वफादारी और स्रोत-संस्कृति के संकेतकों के संरक्षण को प्राथमिकता देते हैं। किसी भी दृष्टिकोण को सार्वभौमिक रूप से श्रेष्ठ नहीं माना जा सकता; बल्कि, प्रत्येक में विशिष्ट ताकतें और सीमाएं होती हैं। इन निष्कर्षों के आधार पर, यह अनुशंसा की जाती है कि साहित्यिक अनुवाद में एआई-सहायक अनुवाद उपकरणों का उपयोग स्वायत्त एजेंट के बजाय सहायक उपकरणों के रूप में किया जाए। मानव अनुवादकों को अनुवाद प्रक्रिया का केंद्र बिंदु बने रहना चाहिए, विशेष रूप से उन ग्रंथों में जहाँ सांस्कृतिक, भावनात्मक और प्रतीकात्मक परतें प्रमुख हों। अनुवादकों के लिए, सैद्धांतिक अनुवाद मॉडलों की बढ़ी हुई जागरूकता सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील संदर्भों में निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ा सकती है। शोधकर्ताओं के लिए, पाठक स्वीकृति विश्लेषण और विभिन्न साहित्यिक शैलियों को शामिल करने वाले आगे के अध्ययन कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साहित्यिक अनुवाद के बीच विकसित हो रहे संबंध में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। यह अध्ययन अनुवादक को एक संलग्न एजेंट के रूप में पुनः अवधारित करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है जो तकनीकी रूप से उत्पन्न आउटपुट पर नैतिक पर्यवेक्षण करता है। यह आगे यह भी सुझाव देता है कि भविष्य के शोध में एआई उपकरणों को बहु-कारक नैतिक एजेंट के रूप में देखा जाए और यह जांचा जाए कि मानव-मशीन अंतःक्रिया के भीतर वितरित जिम्मेदारी कैसे काम करती है, साथ ही यह भी कि ये प्रक्रियाएं पेशेवर स्वायत्तता और सांस्कृतिक प्रतिनिधित्व को कैसे प्रभावित करती हैं, ताकि साहित्यिक और सांस्कृतिक अनुवाद में मानव अनुवादकों और एआई दोनों की बदलती भूमिकाओं को और अधिक पूरी तरह से कैद किया जा सके।