Oleh Sarah Glaser, Laëtitia Joly dan Katia Pinquier, pelajar yang belajar untuk a Sarjana dalam Bahasa Asing Gunaan di Universiti Grenoble Alpes.

I- Kebangkitan AI dalam Terjemahan 

Evolusi AI dan Integrasinya ke dalam Terjemahan

Memandangkan AI telah mengalami kemajuan besar sejak beberapa dekad yang lalu, ia telah memberi kesan kepada beberapa sektor, termasuk terjemahan bahasa. Penggunaan AI dalam terjemahan bermula pada tahun 1950-an dengan penciptaan terjemahan mesin berasaskan peraturan (RBMT) (Vinson, 2025). Ia bergantung pada peraturan linguistik yang telah ditetapkan untuk menterjemah teks daripada satu bahasa ke bahasa lain. Walau bagaimanapun, peraturan perlu dimasukkan secara manual, yang mengambil banyak masa, dan terjemahannya tidak begitu tepat.

Kemudian, terjemahan mesin statistik (SMT) muncul pada tahun 1980-an. Ia membenarkan komputer menganalisis korpora dwibahasa yang besar untuk menyelaraskan perkataan dan frasa dengan menggunakan statistik. Walau bagaimanapun, sukar untuk menterjemah dengan tepat antara bahasa yang mempunyai perbezaan tatabahasa yang besar, contohnya bahasa Inggeris dan Jepun.

Pada 2010-an, terjemahan mesin saraf (NMT) membawa perubahan besar dalam bidang ini. Begitu juga dengan SMT, komputer telah dilatih menggunakan korpora dwibahasa yang besar, tetapi terima kasih kepada algoritma pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf, terjemahan lebih tepat berbanding sebelum ini ("Sejarah Terjemahan AI," 2022). Ketepatan ini menjadikan NMT sangat popular, mewujudkan anjakan besar dalam industri terjemahan.

Sejak awal tahun 2020-an, model AI generatif telah muncul. Akta AI Kesatuan Eropah (2023, Artikel 28 b(4)) mentakrifkan AI generatif sebagai "model asas yang digunakan dalam sistem AI yang bertujuan khusus untuk menjana, dengan pelbagai tahap autonomi, kandungan seperti teks kompleks, imej, audio atau video." Ia berbeza daripada AI tradisional, yang memfokuskan pada tugas tertentu, seperti klasifikasi, ramalan atau penyelesaian masalah yang ditentukan. AI Generatif bertujuan untuk menghasilkan data baharu yang menyerupai kandungan ciptaan manusia. Model generatif, seperti OpenAI's ChatGPT, telah menunjukkan kecekapan dalam pemahaman dan terjemahan bahasa, dan boleh menghasilkan terjemahan tepat kontekstual walaupun ia bukan perisian terjemahan semata-mata.

Alat Terjemahan dan Pergantungan Mereka pada AI

Industri terjemahan telah menyaksikan peningkatan dalam alatan dikuasakan AI untuk membantu menjadikan terjemahan lebih cekap dan lebih mudah diakses.

Alat terjemahan, seperti DeepL atau Terjemahan Google, menggunakan AI untuk memperbaik terjemahan mereka. Walaupun alat ini menawarkan beberapa kelebihan, mereka masih mempunyai batasannya. Contohnya, salah tafsir konteks, salah faham nuansa budaya dan terjemahan ungkapan idiomatik yang tidak tepat adalah masalah berulang dalam terjemahan AI. Selain itu, terjemahan yang dijana AI boleh bergelut dengan kandungan yang sangat khusus atau sensitif di mana kepakaran manusia kekal penting.

Walaupun AI telah mengubah industri terjemahan secara mendalam, ia masih belum mampu menggantikan sepenuhnya penterjemah manusia. Walaupun ia cemerlang dalam mengendalikan jumlah teks yang besar dengan cepat, penterjemah manusia menyediakan elemen kritikal, seperti sensitiviti budaya, penyesuaian kreatif dan pemahaman kontekstual yang mendalam.

II- Pemerolehan Data dan Kebimbangan Etika

Seperti setiap sistem digital, AI atau model terjemahan perlu "terdidik." Dalam konteks ini, kita bercakap tentang "melatih" sistem, yang memerlukan pengumpulan data sedia untuk digunakan di mana sahaja ia tersedia. Tetapi dalam era digital kita di mana segala-galanya perlu lebih cekap dan lebih pantas, undang-undang mengenai cara sistem ini berfungsi cenderung ketinggalan. Pengaturcara dan penyedia AI kemudian menganggap mereka mempunyai carte blanche untuk beroperasi mengikut kehendak mereka sehingga keputusan diambil. Baru-baru ini, lebih banyak organisasi penting telah cuba meningkatkan kesedaran mengenai isu etika yang dibangkitkan oleh pengendalian sistem AI.

Keperluan untuk set Data Besar dalam Latihan AI

Mengenai model AI, set data yang besar diperlukan untuk berfungsi dengan baik. Mari kita ambil penjelasan yang diberikan pada wonk.ai laman web (Mohammed et al., 2024) menawarkan model terjemahan AI untuk pelbagai syarikat. Menurut mereka, model terjemahan mereka dilatih dengan lima langkah berikut. Langkah pertama ialah mengumpul data bahasa daripada tapak web, glosari, pangkalan data bahasa, dokumen, dll. Ini membantu sistem untuk menyepadukan peraturan bahasa, istilah yang ditakrifkan daripada glosari, nada suara atau gaya penulisan. Langkah kedua melibatkan mengekstrak pasangan bahasa daripada data yang dikumpul untuk mencari pasangan ayat untuk membantu sistem memahami konteks dengan lebih baik, meningkatkan hasil terjemahan. Langkah ketiga ialah memproses, iaitu, mengesahkan, membersihkan, dan menggabungkan data bahasa untuk latihan. Ini adalah perlu kerana terjemahan beberapa teks terkumpul ditemui di tempat lain, dan perlu digandingkan bersama. Langkah keempat ialah latihan AI itu sendiri apabila data yang dikumpul disatukan dalam korpus latihan, dan latihan diteruskan sehingga output AI cukup baik untuk penilaian. Langkah kelima dan terakhir ialah penilaian oleh pelanggan, yang merupakan pengurus terjemahan.

Selepas semua ini, model AI terus belajar, itulah sebabnya ia dianggap berguna dalam pelbagai bidang. Untuk berbuat demikian, pembacaan pruf adalah penting untuk memberikan beberapa maklum balas kepada sistem, dengan itu menambah baiknya. Sudah tentu, ia memerlukan masa dan kos wang untuk mendapatkan model terjemahan AI yang baik, dan setiap penyedia AI cuba mencapai "tahap kualiti manusia."

Walau bagaimanapun, pengumpulan data ini sangat bergantung pada pengguna akhir sistem dan pasangan bahasa. Dalam terjemahan, nada, istilah dan frasaologi sangat berbeza dari satu domain ke domain yang lain. Beberapa tahun kebelakangan ini, sistem terjemahan AI telah semakin digunakan untuk terjemahan undang-undang, kebanyakannya untuk mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan. Pada masa itulah fasa latihan adalah penting: teks undang-undang diperlukan untuk melatih sistem terjemahan, tetapi ia tidak dapat ditemui atau digunakan dengan mudah. Selain itu, sistem perundangan berbeza dari satu negara ke negara lain, yang merupakan parameter lain untuk dilaksanakan semasa fasa latihan. Seperti yang disimpulkan dalam kajian yang diterbitkan pada Mac 2024 (Moneus & Sahari, 2024), terdapat juga isu ketidaksamaan antara bahasa: Bahasa Cina adalah abstrak dan metafora manakala bahasa Inggeris adalah linear dan logik. Ini bermakna sistem AI masih memerlukan sedikit peningkatan, dan ia boleh dibantu dengan lebih banyak kebolehaksesan kepada data dwibahasa untuk bahasa tambahan dan lebih jarang.

Implikasi Etika Penyumberan Data

Sistem AI Generatif, seperti ChatGPT, adalah berdasarkan julat data yang diambil daripada buku, artikel, tapak web, siaran media sosial, dsb. Seperti yang kami katakan sebelum ini, mereka memerlukan fasa latihan di mana "sebilangan besar data tekstual [digunakan] untuk mengarahkan algoritma pemprosesan pertuturan" (Lucchi, 2024, ms. 617). Ini membawa kepada pelbagai isu berkenaan IP kerana sumber yang digunakan mungkin mengandungi karya berhak cipta serta pertimbangan undang-undang. Dalam konteks ini, "pengaturcara yang bertanggungjawab untuk pembangunan dan latihan ChatGPT memegang tanggungjawab untuk memastikan bahawa data latihan kekal bebas daripada sebarang pelanggaran hak cipta" (Lucchi, 2024, ms. 617). Itulah sebabnya syor terbaharu meminta lebih ketelusan mengenai sumber yang digunakan atau cara sistem ini berfungsi.  

Dari sudut pandangan pengaturcara, adalah boleh diterima untuk menggunakan data berhak cipta yang boleh diakses secara bebas kerana sistem menggunakan maklumat tersebut sebagai sumber inspirasi untuk mempersembahkan hasil bahan dan inventif baharu. Algoritma AI kebanyakannya bergantung pada sejumlah besar data yang penting untuk meningkatkan prestasi sistemnya, itulah sebabnya langkah pertama adalah untuk mewujudkan perjanjian perkongsian data yang jelas antara penyedia data dan pengaturcara AI. Ia akan membenarkan penggunaan undang-undang data berhak cipta untuk tujuan latihan.

Isu utama terletak pada fakta bahawa AI tidak dapat menjana idea yang sahih. Sebaliknya, ia bergantung pada data yang telah dilatih untuk menghasilkan teks yang dirombak. Apabila teks itu ditulis oleh manusia, ia dilihat sebagai tanggungjawab moral untuk memetik sumber yang telah digunakan, serta cara untuk mengelakkan plagiarisme, dan memastikan kebolehpercayaan karya mereka. Walau bagaimanapun, jika kita mengambil ChatGPT sebagai contoh, sementara jawapannya adalah berdasarkan korpus besar data latihan, ia tidak selalunya tepat dan mungkin "terlupa" untuk memetik sumbernya. Walaupun pengguna memintanya, ia kadang-kadang mencipta karya yang tidak wujud, yang meningkatkan lagi kekurangan kredibiliti. Itulah sebabnya pengguna yang tidak bermaklumat mungkin tidak tahu bahawa mereka telah menggunakan kerja orang lain. Selain itu, pencipta asal data latihan ini tidak menyedari kerja mereka dicuri!

III- Harta Intelek dan Cabaran Undang-undang

Apabila membincangkan penggunaan tanpa kebenaran karya pencipta, kami merujuk kepada pelanggaran hak IP. Pada teras undang-undang IP terletak konsep hak cipta. Berasal daripada tradisi undang-undang Anglo-Saxon, konsep ini memberikan pencipta hak eksklusif ke atas karya asal mereka, memastikan mereka mempunyai kawalan ke atas pembiakan, pengedaran dan penyesuaian. Pada masa kini, ia sejajar dengan konsep Eropah tentang hak cipta, bersamaan dengan hak cipta, menambah dimensi "hak moral." Hak-hak ini menekankan hubungan peribadi pengarang dengan karya mereka, termasuk hak untuk diiktiraf sebagai pencipta (Blésius, 2008). Kita akan melihat bagaimana ini relevan dalam konteks terjemahan.

Pemilikan Terjemahan: Terjemahan Manusia

Pemilikan terjemahan menimbulkan isu penting. Adalah menarik untuk mengetahui milik siapa hak cipta yang dilampirkan pada terjemahan, kedua-duanya dari sudut kewangan dan pengiktirafan. Sebenarnya, isu pemilikan adalah dua kali ganda, terutamanya jika alat seperti SDL Trados Studio adalah digunakan—Siapakah yang memiliki kerja terjemahan terakhir antara penterjemah dan pesuruhjaya? Bolehkah hak pemilikan dikaitkan dengan terjemahan yang dijana AI? Siapakah pemilik kandungan yang dijana daripada gesaan?

Terjemahan bukan sahaja alat ekspresi, tetapi juga bentuk seni dan, oleh itu, ia dilindungi oleh pelbagai rangka kerja undang-undang yang melindungi hak cipta penciptanya. Sebagai contoh, di bawah Perkara 2(3) Konvensyen Berne untuk perlindungan karya sastera dan seni (nd, Seksyen FI, .2), “Terjemahan, penyesuaian, susunan muzik dan pengubahan lain bagi karya sastera atau seni hendaklah dilindungi sebagai karya asli tanpa menjejaskan hak cipta dalam karya asal.” Di bawah Perjanjian TRIPS 1994, Perkara 10(2) menyatakan “[c]himpunan data atau bahan lain, sama ada dalam bentuk yang boleh dibaca mesin atau bentuk lain, yang oleh sebab pemilihan atau penyusunan kandungannya membentuk ciptaan intelektual hendaklah dilindungi sedemikian.”

Seperti yang dinyatakan dalam konvensyen antarabangsa ini, terjemahan yang dihasilkan oleh penterjemah dilindungi seperti mana-mana karya seni lain dan oleh itu, juga merupakan sumber hak cipta. Jawapan kepada soalan pertama sepatutnya mudah. Oleh kerana terjemahan dianggap sebagai karya asli dan dilindungi oleh hak cipta, hak cipta ini adalah milik penterjemah.

Namun, jawapannya tidak semudah itu. Pertama, kita perlu membezakan antara penterjemah bebas dan penterjemah yang diambil bekerja oleh sebuah agensi. Bagi penterjemah yang diambil bekerja oleh sebuah agensi "di bawah perundangan pekerjaan di banyak negara, pekerja secara automatik menyerahkan hak harta intelek dalam karya yang mereka cipta kepada majikan mereka" (Smith, 2009, ms. 8). Dalam situasi ini, jelas bahawa terjemahan yang dibuat adalah milik syarikat, yang kemudiannya menjualnya kepada pelanggan yang menugaskannya. Ini juga berlaku untuk kenangan terjemahan, sama ada ia disediakan oleh agensi atau pelanggan: "dalam kes pekerja bergaji yang mencipta bank berjangka atau TM, hak ini akan berpindah secara automatik kepada organisasi tempat mereka bekerja" (op.cit.).

Bagi penterjemah bebas, semuanya adalah soal perjanjian kontrak dengan pelanggan. Seorang penterjemah akan sentiasa menjadi pemilik pertama hak cipta. Dengan menjual karya mereka kepada pelanggan mereka, mereka akan memberikan hak cipta tersebut. Walau bagaimanapun, walaupun hak cipta dipindahkan, penterjemah tidak bertanggungjawab ke atas pengubahsuaian tanpa kebenaran yang dibuat oleh pelanggan (Blésius, 2008). Ini juga sah untuk kenangan terjemahan dan bank istilah yang dicipta oleh penterjemah untuk karya tertentu, "melainkan hak cipta sebelum ini dipindahkan di bawah kontrak, kenangan terjemahan adalah milik penterjemah yang menciptanya" (Smith, 2009, p. 8).

Tetapi bagaimana pula dengan terjemahan yang dihasilkan oleh AI?

Pemilikan Terjemahan: AI Systems

Seperti yang dinyatakan sebelum ini dalam artikel ini, sistem AI generatif berfungsi dengan melatih dan menggabungkan set data yang besar pada algoritma mereka. Data ini tidak selalu diperoleh secara sah dan algoritma tidak, dalam kebanyakan keadaan, memetik sumbernya apabila memberikan jawapan kepada gesaan. Sistem seperti ChatGPT (Amerika) atau Mistral (Perancis) dapat menyediakan terjemahan hampir seperti manusia dan, dengan itu, menimbulkan ketakutan "penghujung terjemahan manusia." AI adalah pesat membangun teknologi yang ada dalam hampir semua bidang dan telah menjadi sebahagian daripada kerja terjemahan. Dengan itu, timbul persoalan undang-undang baharu yang harus dipertimbangkan—Kepada siapakah hak milik terjemahan tersebut harus diberikan? Kepada pelanggan alat AI, kepada pembangun, atau hanya kepada sistem itu sendiri? 

Pada tahun 2022, tuntutan mahkamah tindakan kelas telah difailkan di Amerika Syarikat terhadap Stability AI oleh artis visual yang mendakwa bahawa syarikat itu menggunakan karya berhak cipta mereka untuk melatih model AI mereka tanpa kebenaran mereka. Mahkamah membenarkan sebahagiannya dan menafikan sebahagiannya usul defendan. Mahkamah membenarkan tuntutan pelanggaran hak cipta terus diteruskan, dengan menyedari bahawa isu sama ada model AI melanggar hak cipta tidak dapat diselesaikan dan bergantung pada spesifik setiap kes (Madigan, 2024). 

Baru-baru ini, keputusan baharu telah diambil oleh kerajaan AS pada 29 Januari 2025 (Firma Guaman Dreyfus, 2025). Ia menekankan keperluan yang diperlukan untuk menerima kandungan yang dijana AI sebagai karya berhak cipta. Menurut keputusan ini, kandungan yang dijana AI mungkin mempunyai hak cipta di bawah syarat berikut: Penglibatan manusia yang mencukupi dalam proses kreatif, iaitu, bahan itu bukan hanya dihasilkan oleh AI, dan AI digunakan sebagai alat untuk meningkatkan kreativiti manusia. Ia juga menerangkan kepentingan gesaan yang diberikan kepada sistem, yang perlu cukup kreatif. Dalam idea ini, jika artis mengubah suai, mengatur atau memilih elemen kandungan yang dijana AI, kandungan ini mungkin layak untuk perlindungan hak cipta separa.

Dari perspektif global, setiap negara menangani isu AI dan hak cipta dengan cara yang berbeza. Sebagai contoh, Akta AI Kesatuan Eropah, yang diterbitkan pada 6 Ogos 2023, menyebut kewajipan untuk sistem AI untuk mematuhi hak IP, yang bermaksud bahawa penyedia model AI dikehendaki "berkongsi secara terbuka ringkasan terperinci teks dan data yang digunakan dalam melatih model AI mereka" (Fitzpatrick, 2025).

Memandangkan rangka kerja undang-undang masih berkembang untuk menampung teknologi baharu ini, kami mungkin tidak dapat memberikan jawapan yang jelas mengenai hak cipta yang melibatkan AI dalam seni atau terjemahan. Walau bagaimanapun, pembangun AI harus memastikan bahawa mereka mematuhi undang-undang berkenaan data yang mereka peroleh untuk model latihan mereka. Ini melibatkan mendapatkan lesen yang betul dan memberi pampasan kepada individu yang memiliki IP yang mereka ingin masukkan ke dalam set data latihan mereka (Deloitte AI Institute, nd).

Kesimpulan 

Dunia AI sentiasa berubah. Teknologi itu sendiri sedang dipertingkatkan dari hari ke hari dan digabungkan dalam lebih banyak domain dan aspek kehidupan kita. Malangnya, undang-undang tidak boleh berkembang secepat—walaupun dalam dunia digital. AI benar-benar mempunyai potensi untuk kreativiti atau mempercepatkan tugas kerja, tetapi kerana cara ia dibangunkan, ia melanggar beberapa undang-undang. Seperti yang kita lihat, IP memainkan peranan yang besar dalam bidang kreativiti, tetapi pengaturcara AI nampaknya tidak begitu mengambil berat, dan lebih daripada itu, mereka tidak dipaksa untuk mematuhi undang-undang, kerana terdapat kekurangan peraturan yang jelas mengenai AI dan hak cipta. Teknologi ini hanya boleh menggunakan apa yang telah diberi makan, yang sebahagian besarnya, adalah karya berhak cipta. 

Beberapa penyelesaian telah pun dicadangkan, dan semakin banyak syarikat, organisasi dan negara sedang cuba untuk mengetengahkan isu undang-undang berkenaan AI dalam pelbagai bidang. Tuntutan pertama melibatkan lebih banyak ketelusan mengenai sumber yang digunakan oleh sistem AI untuk melatih atau menjana jawapan, dan ketelusan dari segi cara keseluruhannya berfungsi, yang mungkin membawa maut kepada pengaturcara AI. Sesetengah negara mempunyai penyelesaian mereka sendiri, dan Kesatuan Eropah sedang memimpin dalam perjuangan untuk ketelusan.

Baru-baru ini, pada Februari 2025, Sidang Kemuncak Tindakan AI telah diadakan di Paris. Ia bertujuan untuk "secara kolektif mewujudkan asas saintifik, penyelesaian dan piawaian untuk AI yang lebih mampan yang bekerja untuk kemajuan kolektif dan untuk kepentingan awam" (Diplomasi Perancis, 2025) dengan lebih daripada 800 peserta. Keputusan menunjukkan perkara berikut: kesediaan untuk mencipta AI yang mampan, selamat, boleh dipercayai dan telus serta menggunakannya dengan bijak di tempat yang paling diperlukan, seperti penjagaan kesihatan dan/atau pendidikan. Walaupun 62 negara menandatangani perjanjian akhir, AS—walaupun menjadi salah satu pemimpin dalam domain AI—tidak.
 

Bibliografi

Perjanjian mengenai Aspek Berkaitan Perdagangan Hak Harta Intelek (Perjanjian TRIPS). (nd). WIPO Lex. Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

Sidang Kemuncak Tindakan AI (10 & 11 Feb. 2025). (2025). Diplomasi Perancis - Kementerian Eropah dan Hal Ehwal Luar. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

Persidangan Sidang Kemuncak Tindakan AI: AI, Sains dan Masyarakat. (2025, 6 Februari). Institut Politeknik Paris. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

AI dan Hak Cipta: Memahami Laporan Kedua Pejabat Hak Cipta AS tentang Kebolehciptaan. (2025, 10 Februari). Dreyfus. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

Kecerdasan Buatan dan Harta Intelek. (nd). WIPO Mutiara. Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

Konvensyen Berne untuk Perlindungan Karya Sastera dan Seni. (nd). WIPO Mutiara. Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

Bharati, RK (2024). AI dan harta intelek: Rangka kerja undang-undang dan hala tuju masa depan. Jurnal Undang-undang, Keadilan dan Perundangan Antarabangsa, 4(2), 207-215. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP, Direktorat Agung Terjemahan (Suruhanjaya Eropah), Debussche, J., & Troussel, J.-C. (2014). Terjemahan dan hak harta intelek :laporan akhir. Pejabat Penerbitan Kesatuan Eropah. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

Blésius, C. (nd). Hak cipta dan penterjemah. Siapakah pemilik terjemahan anda? Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

Creamer, E. (2024, 16 April). Tinjauan mendapati AI generatif membuktikan ancaman utama kepada kerja penterjemah. Guardian. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

Devin, V. (2025, 29 Januari). Dari Masa Lalu ke Masa Depan: Kesan AI terhadap Teknologi Terjemahan - Setempatkan Artikel. Setempat. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

Fitzpatrick, D. (2025, 3 Februari). Peraturan Hak Cipta Baharu Hanya Menjadikan Kemahiran AI Kelebihan Terbesar. Forbes. https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2025/02/03/new-copyright-ruling-just-made-ai-skills-the-biggest-advantage/

Gil, A., Juliana, N., & David, AS (2023, 7 April). AI Generatif Mempunyai Masalah Harta Intelek. Kajian Perniagaan Harvard. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

Guadamuz, A. (2017, 1 Oktober). L'intelligence artificielle et le droit d'auteur. Majalah de l'OMPI. https://www.wipo.int/fr/web/wipo-magazine/article-details/?assetRef=40141&title=artificial-intelligence-and-copyright

Hartley, V. (nd). Terjemahan AI atau Terjemahan Mesin: Apakah perbezaannya? Kawat Bahasa. Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

Cara Menggunakan AI untuk Terjemahan Undang-undang: Faedah, Had dan Amalan Terbaik. (2024, 1 Julai). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

Harta Intelek dalam ChatGPT. (2023, 20 Februari). Suruhanjaya Eropah. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

Pengenalan kepada Sejarah Terjemahan AI dan Perisian Popular. (2022, 19 Disember). Human Science Co., Ltd. https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

Kupferschmid, K. (2024, 12 Disember). Pandangan daripada Perintah Mahkamah dalam Kes Pelanggaran Hak Cipta AI. Perikatan Hak Cipta. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

Lacruz Mantecón, ML (2023). Pemilikan Pengarang dan Hak dalam Era Penterjemahan Mesin. Dalam H. Moniz & C. Parra Escartín (Eds.), Ke Arah Terjemahan Mesin Bertanggungjawab: Pertimbangan Etika dan Undang-undang dalam Terjemahan Mesin (hlm. 71–92). Penerbitan Antarabangsa Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

Leschen, S. (2024, 27 September). Terjemahan, seni yang patut dilindungi. Institut Terjemahan dan Pentafsiran. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

Lucchi, N. (2024, September). ChatGPT: Kajian Kes mengenai Cabaran Hak Cipta untuk Sistem Kepintaran Buatan Generatif. Akhbar Universiti Cambridge. https://www.cambridge.org/core/journals/european-journal-of-risk-regulation/article/chatgpt-a-case-study-on-copyright-challenges-for-generative-artificial-intelligence-systems/CEDCE34DED599CC4EB201289BB161965

Madigan, K. (2024, 29 Ogos). Ambilan Terbaik daripada Pesanan dalam Kes Hak Cipta AI Andersen lwn. Stability. Perikatan Hak Cipta. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

Mohamed, YA, Khanan, A., Bashir, M., Mohamed, AHHM, Adiel, MAE, & Elsadig, MA (2024a). Kesan Kepintaran Buatan Terhadap Terjemahan Bahasa: Satu Tinjauan. Akses IEEE, 12, 25553 25579-. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

Moneus, AM, & Sahari, Y. (2024). Kecerdasan buatan dan terjemahan manusia: Kajian kontrastif berdasarkan teks undang-undang. Heliyon, 10(6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

Ong, J., Lo Khai Yi, & Winn Wong, HW (2024, 3 September). Akta AI EU: Panduan Penting untuk Pematuhan Hak Cipta untuk Model AI Tujuan Am. Dewan dan Rakan Kongsi. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

Smith, R. (2009, 19 November). Isu hak cipta dalam pemilikan memori terjemahan. Prosiding Terjemahan dan Komputer 31. TC 2009, London, UK. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

Kenyataan tentang Kepintaran Buatan Inklusif dan Mampan untuk Manusia dan Planet. (2025, 11 Februari). Elysée. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

Implikasi undang-undang Generative AI. (nd). Institut AI Deloitte. Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

Model Terjemahan Terlatih. (nd). Wonk.Ai. Diperoleh pada 16 Februari 2025, daripada https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

Kongsi artikel ini: