Otomasyon Kaygısı: Çeviri Mesleği İşini Kaybedecek mi?

Çeviri otomasyon işsizlik tartışması, mesleğin en eski ve en tekrar eden gündemidir. Yeni bir teknoloji her duyurulduğunda soru aynı biçimde geri döner: bu meslek ortadan kalkacak mı?

İçindekiler

Sorunun ciddiye alınması gerekir; ancak cevabın abartılı iddialar yerine veriye dayanması gerekir. Hem teknoloji şirketlerinin vaatleri hem de sektördeki karamsar tahminler geçmişte defalarca yanılmıştır.

Aşağıda otomasyon kaygısının ne olduğunu, tarihteki büyük yanılgıları, otomasyon ekonomisinin ne söylediğini, çeviride hangi görevlerin otomatikleştiğini ve bu tabloda ne yapılabileceğini ele alıyoruz.

Otomasyon kaygısı nedir?

Otomasyon kaygısı, teknolojinin insan emeğinin yerini alacağına ve mesleği ortadan kaldıracağına dair yaygın endişedir. Kavram çeviriye özgü değildir; sanayi tarihinin her büyük teknoloji dalgasında ortaya çıkmıştır.

Çeviri alanında bu kaygı, teknoloji kaygısından farklıdır. Teknoloji kaygısı aracı kullanmakla ilgilidir; otomasyon kaygısı ise aracın kişiyi gereksizleştirmesiyle ilgilidir. Birincisi öğrenmeyle, ikincisi mesleğin geleceğiyle ilgilidir.

Vieira (2018), çeviri alanındaki otomasyon kaygısının yalnızca gelir kaygısı olmadığını, mesleki kimlikle de ilgili olduğunu vurgular. Kişi işini kaybetmese bile rolünün değersizleştiğini hissedebilir.

Kaygının bir başka boyutu belirsizliktir. Ne kadar sürede ne kadar değişiklik olacağı bilinmediğinde, planlama yapmak zorlaşır. Belirsizlik, somut bir tehditten daha yıpratıcı olabilir.

Son olarak kaygı tamamen temelsiz değildir. Görev dağılımı değişmektedir ve bu değişim bazı çalışma biçimlerini gerçekten zorlaştırmaktadır. Doğru yaklaşım, kaygıyı yok saymak değil ölçeklendirmektir.

Tarih ne öğretiyor?

Makine çevirisi tarihi, hem aşırı iyimserliğin hem aşırı karamsarlığın yanıldığı örneklerle doludur. Weaver’ın 1949 tarihli muhtırası alanı başlatan metinlerden biri olarak kabul edilir ve büyük beklentiler yaratmıştır.

7 Ocak 1954 tarihli Georgetown deneyi bu beklentiyi zirveye taşıdı. Yaklaşık 250 kelimelik sınırlı bir gösterim, çeviri sorununun birkaç yıl içinde çözüleceği izlenimini yarattı. Sonuç böyle olmadı.

1966 tarihli ALPAC Raporu ise ters yöne savruldu. Rapor, makine çevirisinin yakın vadede işe yaramayacağı sonucuna vardı ve alandaki finansman uzun yıllar durdu. Bugünden bakıldığında bu değerlendirme de fazla kesin görünmektedir.

1976’da işletime giren Météo sistemi, dar bir alanda otomasyonun gerçekten işe yaradığını gösterdi. Hava durumu bültenleri sınırlı sözcük dağarcığı ve tekrarlı yapıya sahiptir; otomasyon bu koşullarda başarılı olur.

Tarihin verdiği ders şudur: otomasyon, görevin yapısına bağlıdır. Dar, tekrarlı ve düşük belirsizlikli görevler otomatikleşir; geniş, bağlama duyarlı ve sonuç doğuran görevler direnç gösterir.

İkinci ders zamanlamayla ilgilidir. Beklenen değişimler genellikle tahmin edilenden geç, ama tahmin edilenden geniş bir alanda gerçekleşir. Bu nedenle kısa vadeli panik de kalıcı rahatlık da yanıltıcıdır.

Otomasyon ekonomisi ne diyor?

Ekonomi literatürü, otomasyon tartışmasına önemli bir düzeltme getirir. Autor (2015), otomasyonun genellikle meslekleri değil görevleri hedeflediğini savunur. Bir meslek çok sayıda görevden oluşur ve bunların yalnızca bir kısmı otomatikleşir.

İkinci nokta tamamlayıcılıktır. Bazı görevler otomatikleştiğinde, geri kalan insan görevlerinin değeri artabilir. Makine hızlanırsa denetim ve karar verme daha kritik hâle gelir.

Üçüncü nokta talep etkisidir. Maliyet düştüğünde talep artabilir. Çeviride bu etki gözlenmiştir: daha önce hiç çevrilmeyen içerikler artık çevrilmektedir. Küresel pazarın 2019 verisiyle 49,6 milyar dolar düzeyinde ölçülmesi (CSA) bu genişlemenin işaretlerinden biridir.

Dördüncü nokta hız farkıdır. Otomasyon anlık değil, kademeli olur. Kurumların iş akışlarını değiştirmesi, sözleşmelerin yenilenmesi ve kalite ölçütlerinin oturması zaman alır.

Beşinci nokta dağılımdır. Değişimin etkisi herkese eşit yansımaz. Tekrarlı ve düşük katma değerli işlerde çalışanlar önce etkilenir; uzmanlaşmış alanlar daha geç ve daha az etkilenir. Bu eşitsizlik, ortalamalara bakan tahminlerin neden yanıltıcı olduğunu da açıklar.

Çeviride hangi görevler değişiyor?

Aşağıdaki tablo çeviri işini görevlere ayırır ve her görevin otomasyona açıklığını değerlendirir.

Görev	Otomasyona açıklık	Neden
Ham çeviri üretimi	Yüksek	Kalıplı metinlerde makine çıktısı kullanılabilir düzeyde olabiliyor
Tekrar eden içerik	Yüksek	Çeviri belleği zaten büyük bölümünü karşılıyor
Terim tutarlılığı	Orta	Otomatik kontrol yardımcı olur, karar insanda kalır
Son düzeltme	Düşük	Akıcı ama yanlış çıktıyı ayırmak alan bilgisi ister
Kapsam ve amaç tanımlama	Çok düşük	Müşteriyle müzakere ve sorumluluk gerektirir
Veri güvenliği kararı	Çok düşük	Hukuki sonuç doğurur, kişi sorumluluğu taşır

Tablonun alt satırları, mesleğin ağırlık merkezinin nereye kaydığını gösterir. Değer, metin üretmekten karar vermeye doğru taşınmaktadır.

Bu kayma yeni değildir. Çeviri belleği yaygınlaştığında da benzer bir kayma yaşandı; tekrar eden içeriğin ücretlendirilmesi değişti ama meslek ortadan kalkmadı. O dönemde de tartışma iş kaybı üzerinden başlamış, zamanla fiyatlandırma ve kapsam tartışmasına dönüşmüştü.

İş kaybı mı, görev kayması mı?

Eldeki veriler toplu bir iş kaybını desteklemiyor. Buna karşılık işin bileşiminin değiştiğine dair işaretler açık. Makine çevirisini deneyenlerin oranı serbest çevirmenlerde yüzde 55, şirketlerde yüzde 44,02 ölçülmüştür (DePalma 2012); bu, aracın iş akışına girdiğini gösterir.

Kurumsal tarafta da yapısal bir kayma var. Avrupa Komisyonu’nda iç çevirmen sayısının yirmi yılda yaklaşık yüzde 50 azaldığı bildirilmiştir (Strandvik 2017). Ancak bu azalma otomasyondan çok, işin dışarıya verilmesiyle ilişkilidir.

Bu ayrım önemlidir. Kadro azalması her zaman iş azalması demek değildir; çoğu zaman işin yer değiştirmesi demektir. Serbest çalışma oranının yüksekliği de bu tabloyla uyumludur (yüzde 78,4, Pym vd. 2012).

Öte yandan görev kayması gelir üzerinde baskı yaratabilir. Son düzeltme, ham çeviriden farklı fiyatlanır ve düzeltme düzeyi baştan tanımlanmazsa çevirmen aynı emeği daha düşük ücretle verebilir.

Bu nedenle asıl risk işsizlik değil, tanımsızlıktır. İşin ne olduğu net tanımlanmadığında değer de doğru fiyatlanamaz.

Aynı tanımsızlık müşteri tarafında da risk üretir. Hangi adımın makineye, hangisinin insana bırakıldığı bilinmediğinde, satın alınan hizmetin niteliği belirsiz kalır. Şeffaf bir iş tanımı iki tarafı da korur ve tartışmayı fiyat pazarlığından kapsam netliğine taşır.

Uyum için ne yapılabilir?

Birinci strateji, otomatikleşmeyen görevleri sahiplenmektir. Alan uzmanlığı, kapsam tanımlama, çıktı değerlendirme ve veri güvenliği kararları bu kümeyi oluşturur.

İkinci strateji, iş tanımını yazılı hâle getirmektir. Son düzeltmenin hangi düzeyde yapılacağı, hangi hataların kapsam dışı olduğu ve ücretin neye göre hesaplandığı önceden belirlenmelidir.

Üçüncü strateji, değerlendirme becerisini geliştirmektir. Akıcı ama yanlış bir çıktıyı fark etmek, bariz bozuk bir çıktıyı düzeltmekten daha zordur ve bu beceri alan bilgisiyle birlikte gelişir.

Dördüncü strateji, dar bir alanda derinleşmektir. Otomasyon, geniş ve genel işlerde daha hızlı ilerler. Düzenleyici sonuç doğuran ya da yüksek riskli metinlerde insan sorumluluğu kolayca devredilemez.

Beşinci strateji, kaygıyı bilgiye çevirmektir. Sektör verilerini düzenli izlemek, belirsizliği azaltır. Belirsizliğin azalması, kararların kaygıyla değil planla verilmesini sağlar.

Altıncı strateji, gelir kaynağını çeşitlendirmektir. Tek bir müşteriye ya da tek bir iş türüne bağlı çalışmak, görev kaymasının etkisini büyütür. Farklı alanlarda çalışan biri, bir alandaki daralmayı diğeriyle dengeleyebilir.

Türkiye bağlamı

Türkiye’de otomasyon tartışması dil çiftinin özellikleriyle şekillenir. Türkçe, büyük dil çiftlerine kıyasla daha az paralel veriye sahiptir. Bu, makine çevirisi çıktısının değerlendirilmesini daha kritik hâle getirir ve son düzeltme emeğini artırır.

Yeminli tercümanlık ve noter onaylı belge çevirisi de yerel bir tampon oluşturur. Bu işlerde sorumluluk kişiseldir; imzayı atan tercüman metnin doğruluğundan sorumludur ve bu sorumluluk bir yazılıma devredilemez.

Eğitim tarafında ise uyum, müfredatın hızına bağlıdır. Mütercim-tercümanlık ve çeviribilim programlarında makine çevirisi değerlendirme ve son düzeltme derslerinin yer alması, mezunun görev kaymasına hazır başlamasını sağlar.

Son olarak KVKK, otomasyonun sınırlarını belirleyen yerel bir etkendir. Kişisel veri içeren belgelerin dış motorlara gönderilmesi sözleşmeye ve mevzuata bağlıdır. Bu yazı genel bilgilendirme amaçlıdır, hukuki görüş değildir.

Bu sizin için ne anlama geliyor?

Çeviri satın alan taraftaysanız bu tartışma size fiyat ve risk olarak yansır. Otomasyonu kullanan bir tedarikçi daha hızlı ve daha uygun fiyatlı olabilir; ancak hangi adımın otomatikleştiğini bilmiyorsanız ne satın aldığınızı da bilmiyorsunuz demektir.

Şeffaflığı sağlamak için şu adımları izleyebilirsiniz:

1. Makine çevirisi kullanılıp kullanılmadığını açıkça sorun ve cevabı yazılı alın.
2. Kullanılıyorsa son düzeltme düzeyini tanımlayın: anlaşılabilirlik mi, yayımlanabilirlik mi?
3. Gizli belgeleriniz için hangi motorun kullanılabileceğini sözleşmeye bağlayın.
4. Yüksek riskli metinlerde bağımsız bir redaksiyon adımı isteyin.
5. Fiyatın hangi adımları kapsadığını kalem kalem görmek isteyin.

Bu beş adım, otomasyonu size fayda olarak döndürür ve gizli riskleri ortadan kaldırır. Hangi işte hangi süreci uyguladığımızı hizmetler sayfasında anlattık; fiyat kalemlerini fiyatlandırma sayfasında bulabilirsiniz.

Sık sorulan sorular

Otomasyon kaygısı nedir?

Teknolojinin insan emeğinin yerini alacağına ve mesleği ortadan kaldıracağına dair yaygın endişedir. Çeviri alanında bu kaygı, makine çevirisinin gelişimiyle birlikte düzenli aralıklarla güçlenir.

Makine çevirisi çevirmenleri işsiz bıraktı mı?

Sektör verileri böyle bir toplu iş kaybını göstermiyor. Gözlenen değişim, görev dağılımının kayması yönünde: ham çeviri üretimi azalırken son düzeltme, terim yönetimi ve kalite değerlendirme payı artıyor.

ALPAC Raporu bu tartışmada neden önemli?

1966 tarihli ALPAC Raporu, makine çevirisine yönelik beklentileri sert biçimde düşürmüş ve alandaki finansmanın yıllarca durmasına yol açmıştır. Aşırı beklentinin de aşırı karamsarlığın da yanılabildiğini gösteren bir örnektir.

Çevirmen bu dönemde ne yapmalı?

Otomatikleşen adımı değil, otomatikleşmeyen kararı sahiplenmek işe yarar: alan uzmanlığı, çıktı değerlendirme, terim yönetimi, veri güvenliği ve müşteriyle kapsam tanımlama.

Kaynaklar

• Autor, D. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? Journal of Economic Perspectives, 29(3), s. 3-30.
• Vieira, L. N. (2018). Automation Anxiety and Translators. Translation Studies, 13(1), s. 1-21.
• Strandvik, I. (2017). Evaluation of Outsourced Translations. Berlin: Language Science Press.
• Pietrzak, P. ve Kornacki, M. (2021). Using CAT Tools in Freelance Translation. Londra: Routledge Focus, Bölüm 3.