Assessing the Quality of ChatGPT-Generating Arabic Subtitles: A Functional and Linguistic Analysis

الملخص

 أدى ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إعادة تشكيل صناعة الترجمة، حيث لم تعد النماذج اللغوية الضخمة تقتصر على الترجمة فقط، بل أصبحت قادرة على توليد النصوص وتحريرها ومراجعتها. غير أن المعلومات المتوفرة حول قدرتها في مجال الترجمة المرئية لا تزال محدودة جدًا، رغم أن هذا النوع من الترجمة يتطلب معرفة تقنية ولغوية وثقافية عميقة لضمان فعاليته. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم الترجمة المرئية الناتجة عن استخدام شات جي بي تي بوصفه أحد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع التركيز على الترجمة المرئية إلى اللغة العربية. وقد أُجريت الدراسة بالاعتماد على محتوى محادثات من منصة "تيد"، حيث استُخدمت النسخة المفرغة صوتيًا كنص مصدر، والترجمة التوضيحية كنموذج مرجعي، إضافة إلى إرشادات الترجمة بصفتها هندسة أوامر موجهة لشات جي بي تي. وقد تم تحليل وتقييم الترجمات التوضيحية المولدة آليًا من قبل مترجمين متخصصين، وفقًا لمعايير المطابقة الوظيفية، وسهولة القراءة، وقبول المشاهد. وأظهرت النتائج أن الحذف يُعد أكثر أنواع الأخطاء شيوعًا في الترجمة المرئية المولدة آليًا، مما قد يؤثر على المعنى المقصود والتفاصيل الدقيقة للنص. كما شملت الأخطاء الأخرى، وإن كانت أقل تكرارًا، الأخطاء الدلالية والأسلوبية، بالإضافة إلى حالات من الترجمة المقتضبة التي أخلّت بالمعنى، وأخطاء ترجمة مباشرة غير دقيقة. وتخلص الدراسة إلى أن الترجمات المرئية المولدة آليًا تُعد مفهومة بشكل عام، إلا أنها لا تزال تفتقر إلى الدقة المطلوبة. وعليه، توصي الدراسة بضرورة إجراء المزيد من الأبحاث لاستكشاف إمكانات النماذج المتقدمة من شات جي بي تي في مجال الترجمة المرئية وتحسين أدائها