تحول علم الترجمة في ظل الذكاء الاصطناعي: قراءة نقدية في ترجمة المصطلحات العلمية بين النظرية و التطبيق

Abstract

الملخص تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على محاكاة دور المترجم في مجال الترجمة العلمية، مع التركيز على إسهامات هذه النماذج وحدودها، وذلك في سياق التحول التكنولوجي الذي يشهده علم الترجمة المعاصر. كما تسعى إلى سد الفجوة البحثية المتعلقة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في ترجمة النصوص العلمية، وتسليط الضوء على المنعطف المنهجي الذي بدأت تخضع له الدراسات الترجمية، والذي يُعرف بـ "المنعطف التكنولوجي". اعتمدت الدراسة على منهج مزدوج يجمع بين العرض النظري والتحليل التطبيقي؛ حيث تم أولاً شرح خصائص الترجمة العلمية ومتطلباتها في ظل التطورات التقنية، ثم تقديم نماذج من الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وتحليل مخرجاتها من خلال مقارنة أدائها بأداء المترجم البشري. كما تم عرض مقتطفات من دراسات حديثة في علم الترجمة تُبرز هذا التحول المنهجي نحو التكنولوجيا. وقد خلصت نتائج التحليل إلى أن الترجمات الآلية، رغم قدرتها على نقل المعنى الحرفي بدقة لغوية، لا تزال عاجزة عن تحقيق الدقة المصطلحية المطلوبة في النصوص العلمية مقارنة بالترجمات البشرية. كما أكدت الدراسة أن علم الترجمة يشهد تحولًا نموذجيا عمليا نحو التكنولوجيا، مما يفتح آفاقًا جديدة للبحث والممارسة في هذا المجال. This study aims to explore the capacity of artificial intelligence models to simulate the role of the translator in the domain of scientific translation, with a particular focus on both the contributions and limitations of these models. The investigation is situated within the broader context of the technological transformation currently reshaping the field of translation studies. It also seeks to address a research gap concerning the application of AI-based tools in the translation of scientific texts, while highlighting the methodological shift that translation studies are undergoing—commonly referred to as the "technological turn." The study adopts a dual approach, combining theoretical exposition with applied analysis. It begins by outlining the specific characteristics and requirements of scientific translation in light of recent technological developments. Subsequently, it presents selected AI-powered translation tools and evaluates their outputs by comparing them to those produced by human translators. In parallel, the study reviews excerpts from recent scholarly works in translation studies that underscore this paradigmatic shift toward technology. The findings reveal that, although machine-generated translations demonstrate linguistic precision in conveying literal meaning, they fall short in achieving terminological accuracy within scientific discourse when compared to human translations. The study further confirms that translation studies are undergoing a paradigmatic transformation driven by technological advancements, opening new horizons for both research and professional practice in the field.