Çevirmenler için yapay zekâ: ön çeviri, son düzeltme ve mesleğin geleceği

Birçok çevirmen yapay zekâyı ön çeviri için ya da kendi çevirisini kontrol etmek için kullanıyor. Bu derste ön çeviriyi ve son düzeltmeyi nasıl düzenleyeceğinizi, gizliliği nasıl koruyacağınızı ve meslekle ilgili hangi kanıtların bilindiğini göreceksiniz.

Aklınıza bir soru mu takıldı?

Sorunuzu ya da aradığınız konuyu yazın Ders bul

Bu derste neler öğreneceksiniz?

• Ön çeviri ve son düzeltme (post-editing) sürecini
• Terim tutarlılığını nasıl koruyacağınızı
• Müşteri metnini korumak için nelere dikkat edeceğinizi
• Mesleğin geleceği hakkında kanıtların ne söylediğini

Ön çeviri ve son düzeltme

ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’na (BLS) göre çevirmenlerin hemen hepsi yazılım kullanıyor. Çeviri belleği (translation memory) önceki çevrilmiş bölümleri saklayarak hız ve tutarlılık sağlıyor. Makine çevirisi taslak bir metin üretiyor, çevirmen de bu metni gözden geçirip düzeltiyor. Bu işe son düzeltme (post-editing) deniyor.

Bu iş bir standarda da bağlanmıştır. ISO 18587:2017, makine çevirisi çıktısının insan tarafından tam düzeltilmesine ilişkin şartları belirler; hem süreci hem de düzeltmeyi yapan kişinin yeterliklerini kapsar. Genel çeviri hizmetleri ise ISO 17100 kapsamındadır. ISO’nun sayfası, 18587’nin ilk baskı olduğunu ve gözden geçirilmeye alındığını belirtir.

Pratikte bu, ön çeviriyi “bitmiş çeviri” olarak değil, düzeltilecek bir taslak olarak görmek demektir. DeepL gibi araçlar bunun için terim sözlüğü, üslup rehberi ve çeviri belleği gibi özellikler sunar. Ayrıntı için DeepL ile doğru çeviri ve DeepL Write ile metin düzeltme derslerine bakın.

Düzeltmede nelere bakarsınız?

• Atlanan ya da eklenen cümleler
• Anlam kaymaları ve yanlış çok anlamlı sözcük seçimleri
• Terim tutarsızlıkları
• Sayı, tarih, para birimi ve özel adlar
• Metnin tonu ve resmî dil düzeyi

Düzeltmeyi iki turda yapmak işe yarar: önce kaynakla yan yana, sonra yalnızca hedef metni akıcılık için okuyun.

Terim listesi nasıl hazırlanır?

Metni çevirtmeden önce tekrar eden önemli terimleri çıkarın ve her birinin Türkçe karşılığını yazın. Müşteri daha önce kullandığı bir terim listesi verdiyse onu esas alın. DeepL’in ürün sayfası, terim sözlüğü ve üslup rehberi gibi özelliklerle terimlerin dillerde tutarlı kalmasının sağlanabildiğini yazar. Listeyi komuta eklemek terim tutarlılığına yardımcı olur; sonucu yine de kendiniz kontrol edin. Müşteriye araç kullandığınızı ve nasıl denetlediğinizi açıkça söylemek, süre ve fiyat beklentisini de netleştirir.

Gizlilik ve sözleşme

Müşterinin metni gizli olabilir. Metni bir araca yapıştırmadan önce müşteriyle aranızdaki sözleşmede bu konuda hüküm olup olmadığına bakın. DeepL’in güvenlik sayfasında metinlerin sizin onayınız olmadan saklanmadığı ve model eğitiminde kullanılmadığı yazıyor; ancak sayfa bunu kurumsal çözümler bölümünde belirtiyor ve ücretsiz ya da standart Pro planlarını ayrı ayrı açıklamıyor. Kullandığınız planın gizlilik politikasını kendi sayfasından okuyun. Genel kurallar için Yapay zekâya yazmamanız gereken bilgiler dersine bakın.

Mesleğin geleceği: kanıtlar ne diyor?

Kesin bir geleceği kimse bilemez. Bilinenler şunlar: BLS, yapay zekâ dahil bilgisayar araçlarının çevirmenleri daha verimli kıldığını, birçok işin tam otomatikleşemeyeceğini ve bilgisayarların çoğu durumda henüz insan çevirmenlerin işiyle karşılaştırılabilir sonuç üretemediğini yazıyor. Aynı sayfa, ABD’de yorumcu ve çevirmen istihdamının 2025-2035 arasında yüzde 2 artacağını öngörüyor ve bunu tüm meslekler ortalamasından yavaş buluyor. Bu rakam yalnızca ABD içindir; Türkiye için eşdeğer bir öngörü bu derste kullanılamadı.

Uluslararası Çalışma Örgütü’nün (ILO) araştırması ise üretken yapay zekânın etkisini çoğunlukla işlerin tamamen yok olması olarak değil, dönüşmesi olarak yorumluyor; ancak araştırma çevirmenleri ayrı bir meslek olarak incelemiyor. Genel tartışma için Yapay zekâ işimi elimden alır mı? Kanıtlarla bakış dersini okuyabilirsiniz.

Adım adım uygulama

1. Müşteri sözleşmesini ve gizlilik şartlarını kontrol edin.
2. Metindeki terimleri çıkarıp kısa bir terim listesi hazırlayın.
3. Yapay zekâya terim listesi ve ton bilgisiyle ön çeviri yaptırın.
4. Ön çeviriyi kaynakla yan yana okuyup düzeltin.
5. Sayı, tarih, özel ad ve birimleri ayrıca kontrol edin.
6. Teslimden önce çeviriyi bir kez de yalnızca hedef dilde okuyun.

Kontrol listesi

• Müşteriden araç kullanımı için gerekli izin ve gizlilik şartlarını kontrol ettim.
• Terim listesi uygulandı.
• Sayılar ve özel adlar kontrol edildi.
• Ton ve resmî dil düzeyi uygun.
• Metni yapay zekâya yapıştırmadan önce kişisel bilgileri ayıkladım.

Sık yapılan hatalar

• Ön çeviriyi düzeltmeden teslim etmek.
• Gizli müşteri metnini izinsiz bir araca yapıştırmak.
• Terim listesi olmadan uzun metni tek seferde çevirtmek.
• Sayı ve tarihleri kontrol etmeden güvenmek.

Kendinizi deneyin

Kaynaklar

• ISO 18587:2017: Makine çevirisi çıktısının son düzeltmesi, kapsam sayfası (İngilizce)
• ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu: Yorumcular ve çevirmenler (İngilizce)
• ILO: Üretken yapay zekâ ve işler, mesleklerin maruziyet endeksi (İngilizce)
• DeepL Translator ürün sayfası (İngilizce)
• DeepL: Veri güvenliği sayfası (İngilizce)

Son kontrol: 8 Kasım 2026

Kaynak: yzdersleri.com/ders/cevirmenler-icin-yapay-zeka-on-ceviri-son-duzeltme-ve-meslegin-gelecegi/ · Yapay Zeka Dersleri