بقلم سارة جلاسر، ولايتيسيا جولي، وكاتيا بينكوير، الطالبات اللواتي يدرسن للحصول على درجة ماجستير في اللغات الأجنبية التطبيقية في جامعة غرونوبل ألب.

1- صعود الذكاء الاصطناعي في الترجمة 

تطور الذكاء الاصطناعي ودمجه في الترجمة

مع التقدم الكبير الذي شهده الذكاء الاصطناعي خلال العقود القليلة الماضية، أثّر على قطاعات عديدة، بما في ذلك ترجمة اللغات. بدأ استخدام الذكاء الاصطناعي في الترجمة في خمسينيات القرن الماضي مع ظهور الترجمة الآلية القائمة على القواعد (RBMT) (فينسون، 1950). اعتمدت هذه التقنية على قواعد لغوية محددة مسبقًا لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى. إلا أن إدخال هذه القواعد كان يتطلب وقتًا طويلًا، ولم تكن الترجمات دقيقة.

ثم ظهرت الترجمة الآلية الإحصائية (SMT) في ثمانينيات القرن الماضي. وقد أتاحت هذه الترجمة لأجهزة الكمبيوتر تحليل نصوص ثنائية اللغة ضخمة لمواءمة الكلمات والعبارات باستخدام الإحصاءات. ومع ذلك، كان من الصعب الترجمة بدقة بين اللغات ذات الاختلافات النحوية الكبيرة، مثل الإنجليزية واليابانية.

في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، أحدثت الترجمة الآلية العصبية (NMT) نقلة نوعية في هذا المجال. وكما هو الحال مع الترجمة الآلية، كان الحاسوب يُدرّب باستخدام مجموعات بيانات ثنائية اللغة ضخمة، ولكن بفضل خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية، أصبحت الترجمات أكثر دقة من أي وقت مضى ("تاريخ ترجمة الذكاء الاصطناعي"، ٢٠٢٢). وقد ساهمت هذه الدقة في انتشار الترجمة الآلية العصبية على نطاق واسع، مما أحدث نقلة نوعية في صناعة الترجمة.

منذ بداية عشرينيات القرن الحادي والعشرين، ظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. يُعرّف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (2020، المادة 2023 ب(28)) الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنه "نماذج أساسية تُستخدم في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مُصممة خصيصًا لتوليد محتوى مُعقد، بمستويات مُتفاوتة من الاستقلالية، مثل النصوص والصور والمقاطع الصوتية والفيديو". يختلف هذا عن الذكاء الاصطناعي التقليدي، الذي يُركز على مهام مُحددة، مثل التصنيف والتنبؤ وحل المشكلات المُحددة. يهدف الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إنتاج بيانات جديدة تُشبه المحتوى الذي يُنشئه الإنسان. وقد أظهرت النماذج التوليدية، مثل ChatGPT من OpenAI، كفاءة في فهم اللغة والترجمة، ويمكنها إنتاج ترجمات دقيقة سياقيًا، على الرغم من أنها ليست برامج ترجمة بحد ذاتها.

أدوات الترجمة واعتمادها على الذكاء الاصطناعي

شهدت صناعة الترجمة زيادة في الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في جعل الترجمة أكثر كفاءة وأكثر سهولة في الوصول إليها.

تستخدم أدوات الترجمة، مثل DeepL أو Google Translate، الذكاء الاصطناعي لتحسين ترجماتها. ورغم أن هذه الأدوات تقدم بعض المزايا، إلا أنها لا تزال تعاني من بعض القيود. على سبيل المثال، يُعد سوء تفسير السياق، وسوء فهم الفروق الثقافية الدقيقة، والترجمة غير الدقيقة للتعابير الاصطلاحية من المشاكل المتكررة في ترجمة الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، قد تواجه الترجمات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي صعوبات في التعامل مع محتوى شديد التخصص أو الحساسية، حيث تظل الخبرة البشرية أساسية.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي غيّر صناعة الترجمة جذريًا، إلا أنه لا يزال غير قادر على استبدال المترجمين البشريين بشكل كامل. فرغم تفوقه في التعامل مع كميات هائلة من النصوص بسرعة، إلا أن المترجمين البشريين يُوفّرون عناصر أساسية، مثل الحساسية الثقافية، والتكيّف الإبداعي، والفهم السياقي العميق.

II- جمع البيانات والمخاوف الأخلاقية

كما هو الحال مع أي نظام رقمي، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي أو الترجمة إلى "تدريب". في هذا السياق، نتحدث عن "تدريب" النظام، والذي يتطلب جمع بيانات جاهزة للاستخدام أينما كانت متاحة. ولكن في عصرنا الرقمي، حيث يجب أن يكون كل شيء أكثر كفاءة وسرعة، غالبًا ما تُهمل القوانين المتعلقة بكيفية عمل هذه الأنظمة. لذا، يفترض مبرمجو ومقدمو الذكاء الاصطناعي أن لديهم حرية التصرف كما يشاؤون. حتى تُتخذ القرارات. في الآونة الأخيرة، سعت منظماتٌ بارزةٌ إلى زيادة الوعي بالقضايا الأخلاقية التي يثيرها تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الحاجة إلى مجموعات كبيرة من البيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي

عندما يتعلق الأمر بنماذج الذكاء الاصطناعي، يلزم وجود مجموعة بيانات كبيرة للعمل بشكل صحيح. لنأخذ الشرح المقدم في وونك.اي موقع ويب (محمد وآخرون، 2024) يقدم نماذج ترجمة الذكاء الاصطناعي لشركات مختلفة. ووفقًا لهم، يتم تدريب نموذج الترجمة الخاص بهم من خلال الخطوات الخمس التالية. تتمثل الخطوة الأولى في جمع بيانات اللغة من مواقع الويب والمسارد وقواعد بيانات اللغة والمستندات وما إلى ذلك. يساعد هذا النظام على دمج قواعد اللغة والمصطلحات المحددة من المسارد ونبرة الصوت أو أسلوب الكتابة. تتضمن الخطوة الثانية استخراج أزواج اللغات من البيانات المجمعة للعثور على أزواج من الجمل لمساعدة النظام على فهم السياق بشكل أفضل، مما يعزز ناتج الترجمة. الخطوة الثالثة هي المعالجة، أي التحقق من صحة بيانات اللغة وتنظيفها ودمجها للتدريب. وهذا ضروري لأن ترجمات بعض النصوص المجمعة موجودة في مكان آخر، وتحتاج إلى إقرانها معًا. الخطوة الرابعة هي تدريب الذكاء الاصطناعي نفسه عندما يتم تجميع البيانات المجمعة في مجموعة تدريب، ويستمر التدريب حتى يصبح ناتج الذكاء الاصطناعي جيدًا بما يكفي للتقييم. الخطوة الخامسة والأخيرة هي التقييم من قبل العملاء، وهم مديرو الترجمة.

بعد كل هذا، يواصل نموذج الذكاء الاصطناعي التعلم، ولذلك يُعتقد أنه مفيد في مجالات مختلفة. ولتحقيق ذلك، يُعدّ التدقيق اللغوي أمرًا بالغ الأهمية لتقديم بعض الملاحظات للنظام، وبالتالي تحسينه. وبالطبع، يتطلب الحصول على نموذج ترجمة ذكاء اصطناعي جيد وقتًا وجهدًا، ويسعى كل مزود لخدمات الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى "مستوى الجودة البشرية".

ومع ذلك، تعتمد مجموعة البيانات هذه بشكل كبير على المستخدم النهائي للنظام والزوج اللغوي. في الترجمة، تختلف اللهجة والمصطلحات والعبارات كثيرًا من مجال إلى آخر. في السنوات القليلة الماضية، تم استخدام أنظمة ترجمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الترجمة القانونية، ومعظمها لتقليل التكاليف وتحسين الكفاءة. هذا هو الوقت الذي تكون فيه مرحلة التدريب حاسمة: هناك حاجة إلى نصوص قانونية لتدريب نظام الترجمة، ولكن لا يمكن العثور عليها أو استخدامها بسهولة. علاوة على ذلك، تختلف الأنظمة القانونية من بلد إلى آخر، وهو معيار آخر يجب تنفيذه أثناء مرحلة التدريب. كما خلصت دراسة نُشرت في مارس 2024 (مونيوس وصحاري، 2024)، هناك أيضًا مشكلة الاختلاف بين اللغات: الصينية مجردة ومجازية بينما الإنجليزية خطية ومنطقية. هذا يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تزال بحاجة إلى بعض التحسين، ويمكن مساعدتها من خلال زيادة إمكانية الوصول إلى البيانات ثنائية اللغة للغات إضافية وأكثر ندرة.

الآثار الأخلاقية لمصادر البيانات

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، على مجموعة من البيانات المستمدة من الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وما إلى ذلك. وكما ذكرنا سابقًا، تتطلب هذه الأنظمة مرحلة تدريب تُستخدم خلالها "مجموعة واسعة من البيانات النصية لتوجيه خوارزميات معالجة الكلام" (Lucchi، 2024، ص. 617). وهذا يؤدي إلى مجموعة متنوعة من القضايا المتعلقة بالملكية الفكرية، حيث قد تحتوي المصادر المستخدمة على أعمال محمية بحقوق الطبع والنشر، بالإضافة إلى الاعتبارات القانونية. في هذا السياق، "يتحمل المبرمجون المسؤولون عن تطوير ChatGPT وتدريبه مسؤولية ضمان بقاء بيانات التدريب خالية من أي انتهاكات لحقوق الطبع والنشر" (Lucchi، 2024، ص. 617). ولهذا السبب، تطلب أحدث التوصيات مزيدًا من الشفافية بشأن المصادر المستخدمة أو طريقة عمل هذه الأنظمة.  

من وجهة نظر المبرمج، يُعدّ استخدام البيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر والمتاحة مجانًا أمرًا مقبولًا، لأن النظام يستخدم هذه المعلومات كمصدر إلهام لتقديم مواد جديدة ونتائج مبتكرة. تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على كميات هائلة من البيانات الضرورية لتحسين أداء نظامها، ولذلك تتمثل الخطوة الأولى في إبرام اتفاقيات صريحة لمشاركة البيانات بين مزودي البيانات ومبرمجي الذكاء الاصطناعي. سيسمح هذا بالاستخدام القانوني للبيانات المحمية بحقوق الطبع والنشر لأغراض التدريب.

تكمن المشكلة الرئيسية في أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع توليد أفكار أصيلة. بل على العكس، يعتمد على البيانات التي تدرب عليها لتوليد نصوص مُعاد ترتيبها. عندما يكتب الإنسان النص، يُنظر إليه على أنه مسؤولية أخلاقية للإشارة إلى المصادر المستخدمة، بالإضافة إلى كونه وسيلة لتجنب الانتحال وضمان موثوقية العمل. ومع ذلك، إذا أخذنا ChatGPT كمثال، فبينما تعتمد إجابته على مجموعة كبيرة من بيانات التدريب، إلا أنها ليست دقيقة دائمًا وقد "تنسى" الإشارة إلى مصادرها. حتى عندما يطلبها المستخدم، فإنه أحيانًا يخترع أعمالًا وهمية، مما يزيد من انعدام المصداقية. ولهذا السبب قد لا يعرف المستخدمون غير المطلعين أنهم استخدموا عمل شخص آخر. علاوة على ذلك، فإن المبدعين الأصليين لبيانات التدريب هذه لا يدركون أن عملهم يُسرق!

ثالثاً- الملكية الفكرية والتحديات القانونية

عند مناقشة الاستخدام غير المصرح به لعمل المبدع، فإننا نشير إلى انتهاك حقوق الملكية الفكرية. يكمن مفهوم حق المؤلف في صميم قانون الملكية الفكرية. ينحدر هذا المفهوم من التراث القانوني الأنجلو ساكسوني، ويمنح المبدعين حقوقًا حصرية على أعمالهم الأصلية، مما يضمن لهم التحكم في إعادة الإنتاج والتوزيع والتعديل. ويتماشى هذا المفهوم حاليًا مع المفهوم الأوروبي لـ حقوق الكاتب، وهو ما يعادل حقوق الطبع والنشر، مُضيفًا بُعد "الحقوق المعنوية". تُؤكد هذه الحقوق على الصلة الشخصية للمؤلف بعمله، بما في ذلك حقه في الاعتراف به كمبدع (بليزيوس، ٢٠٠٨). سنرى مدى أهمية هذه الحقوق في سياق الترجمة.

ملكية الترجمات: الترجمة البشرية

تُثير ملكية الترجمة قضايا مهمة. من المثير للاهتمام معرفة من يملك حقوق الطبع والنشر المرتبطة بالترجمة، سواءً من الناحية المالية أو من ناحية الاعتراف. في الواقع، مسألة الملكية ذات شقين، خاصةً إذا كانت أداة مثل SDL Trados Studio مُستخدَم—من يملك العمل الترجمي النهائي بين المترجم والمفوض؟ هل يُمكن نسب حقوق الملكية إلى الترجمات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي؟ من يملك المحتوى المُولَّد من مُوجَّه؟

الترجمة ليست مجرد وسيلة تعبير، بل هي أيضًا شكل فني، وبالتالي، فهي محمية بأطر قانونية متنوعة تصون حقوق الطبع والنشر لمبدعيها. على سبيل المثال، بموجب المادة 2(3) من اتفاقية برن لحماية الأعمال الأدبية والفنية (الفقرة 2 من المادة 1994)، "تُحمى الترجمات والتعديلات والتوزيعات الموسيقية وغيرها من التعديلات على العمل الأدبي أو الفني كأعمال أصلية دون المساس بحقوق الطبع والنشر في العمل الأصلي". وبموجب اتفاقية الجوانب المتصلة بالتجارة من حقوق الملكية الفكرية (TRIPS) لعام 10، تنص المادة 2(XNUMX) على أن "تجميع البيانات أو المواد الأخرى، سواءً أكانت مقروءة آليًا أم غير ذلك، والتي تُشكل إبداعات فكرية بحكم اختيار أو ترتيب محتوياتها، تُحمى على هذا النحو".

كما هو منصوص عليه في هذه الاتفاقيات الدولية، تُعتبر ترجمة المترجم محميةً كأي عمل فني آخر، وبالتالي فهي أيضًا مصدرٌ لحقوق الطبع والنشر. الإجابة على السؤال الأول سهلة. بما أن الترجمة تُعتبر عملاً أصليًا وتخضع لحقوق الطبع والنشر، فإن حقوق الطبع والنشر هذه تعود للمترجم.

ومع ذلك، فالإجابة ليست بهذه البساطة. أولًا، علينا التمييز بين المترجمين المستقلين والمترجمين العاملين لدى وكالة. بالنسبة للمترجمين العاملين لدى وكالة، "بموجب تشريعات العمل في العديد من الدول، يُخوّل العمال تلقائيًا حقوق الملكية الفكرية في الأعمال التي يُبدعونها لأصحاب عملهم" (سميث، ٢٠٠٩، ص ٨). في هذه الحالة، يتضح أن الترجمة المُنجزة ملكٌ للشركة، التي تبيعها بدورها للعميل الذي كلّفها. وينطبق هذا أيضًا على ذاكرات الترجمة، سواءً كانت مُقدّمة من الوكالة أو من العميل: "في حالة الموظفين الذين يُنشئون بنوك مصطلحات أو ذاكرات ترجمة، تنتقل هذه الحقوق تلقائيًا إلى المؤسسات التي يعملون لديها" (مرجع سابق.).

بالنسبة للمترجمين المستقلين، الأمر برمته يتعلق باتفاقية تعاقدية مع العميل. المترجم هو المالك الأول لحقوق الطبع والنشر. ببيع عمله لعميله، فإنه يتنازل عن هذه الحقوق. ومع ذلك، حتى عند نقل حقوق الطبع والنشر، لا يتحمل المترجم مسؤولية التعديلات غير المصرح بها التي يجريها العميل (بليزيوس، ٢٠٠٨). وينطبق هذا أيضًا على ذاكرات الترجمة وبنوك المصطلحات التي يُنشئها المترجم لعمل معين، "ما لم تُنقل حقوق الطبع والنشر مسبقًا بموجب عقد، فإن ذاكرات الترجمة ملك للمترجمين الذين أنشأوها" (سميث، ٢٠٠٩، ص ٨).

ولكن ماذا عن الترجمة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

ملكية الترجمات: أنظمة الذكاء الاصطناعي

كما ذُكر سابقًا في هذه المقالة، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال التدريب على مجموعات بيانات ضخمة ودمجها في خوارزمياتها. لا تُحصَل هذه البيانات دائمًا بشكل قانوني، ولا تُشير الخوارزميات، في معظم الحالات، إلى مصادرها عند تقديم إجابة على سؤال. أنظمة مثل ChatGPT (الأمريكية) أو Mistral (الفرنسية) قادرة على توفير ترجمة تُشبه الترجمة البشرية، مما يُثير مخاوف من "نهاية الترجمة البشرية". الذكاء الاصطناعي قطاع سريع التطور. التكنولوجيا موجودة في كل مجال تقريبًا أصبحت الترجمة جزءًا لا يتجزأ من أعمال الترجمة. ومعها، تُطرح أسئلة قانونية جديدة ينبغي النظر فيها: لمن تُمنح ملكية هذه الترجمة؟ هل لمستخدم أداة الذكاء الاصطناعي، أم للمطور، أم ببساطة للنظام نفسه؟ 

في عام ٢٠٢٢، رُفعت دعوى قضائية جماعية في الولايات المتحدة ضد شركة "ستابيليتي إيه آي" من قِبل فنانين تشكيليين، زاعمين أن الشركة استخدمت أعمالهم المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم دون موافقتهم. وقد وافقت المحكمة جزئيًا على طلبات المدعى عليهم، ورفضتها جزئيًا. وسمحت المحكمة باستمرار دعوى الانتهاك المباشر لحقوق الطبع والنشر، مُدركةً أن مسألة انتهاك نماذج الذكاء الاصطناعي لحقوق الطبع والنشر لم تُحسم بعد، وتعتمد على تفاصيل كل قضية (ماديجان، ٢٠٢٤). 

مؤخرًا، اتخذت الحكومة الأمريكية قرارًا جديدًا في 29 يناير 2025 (شركة دريفوس للمحاماة، 2025). يُشدد هذا القرار على المتطلبات اللازمة لقبول محتوى مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي كعمل قابل للحماية بموجب حقوق الطبع والنشر. ووفقًا لهذا القرار، يجوز حماية محتوى مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي بموجب الشروط التالية: وجود مشاركة بشرية كافية في العملية الإبداعية، أي ألا تُولّد المادة بواسطة الذكاء الاصطناعي فقط، وأن يُستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز الإبداع البشري. كما يُوضح القرار أهمية التوجيهات المُقدّمة للنظام، والتي يجب أن تكون إبداعية بما فيه الكفاية. في هذه الفكرة، إذا قام فنان بتعديل أو ترتيب أو اختيار عناصر من محتوى مُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، فإن هذا المحتوى... قد تكون مؤهلة للحصول على حماية جزئية لحقوق الطبع والنشر.

من منظور عالمي، تتعامل كل دولة مع قضايا الذكاء الاصطناعي وحقوق النشر بطرق مختلفة. على سبيل المثال، ينص قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الصادر في 6 أغسطس 2023، على التزام أنظمة الذكاء الاصطناعي بالامتثال لحقوق الملكية الفكرية، مما يعني أن مُقدمي نماذج الذكاء الاصطناعي مُلزمون "بمشاركة ملخص مُفصّل للنصوص والبيانات المُستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم علنًا" (فيتزباتريك، 2025).

بما أن الإطار القانوني لا يزال قيد التطوير لاستيعاب هذه التقنيات الجديدة، فقد لا نتمكن من تقديم إجابة واضحة بشأن حقوق الطبع والنشر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الفن أو الترجمة. مع ذلك، ينبغي على مطوري الذكاء الاصطناعي ضمان امتثالهم للقانون المتعلق بالبيانات التي يحصلون عليها لنماذج التدريب الخاصة بهم. وهذا يشمل الحصول على التراخيص اللازمة وتعويض الأفراد الذين يملكون حقوق الملكية الفكرية التي يرغبون في دمجها في مجموعات بيانات التدريب الخاصة بهم (معهد ديلويت للذكاء الاصطناعي، بدون تاريخ).

وفي الختام 

يشهد عالم الذكاء الاصطناعي تغيرًا مستمرًا. فالتكنولوجيا نفسها تتطور يومًا بعد يوم، وتُدمج في مجالات وجوانب أكثر فأكثر من حياتنا. وللأسف، لا تتطور القوانين بنفس السرعة، حتى في عالمنا الرقمي. يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانيات إبداعية حقيقية، أو يُسرّع من إنجاز مهام العمل، ولكن بسبب طريقة تطويره، فإنه يخالف العديد من القوانين. وكما رأينا، تلعب الملكية الفكرية دورًا هامًا في مجال الإبداع، ولكن يبدو أن مبرمجي الذكاء الاصطناعي لا يكترثون بذلك، بل إنهم غير مُلزمين بالامتثال للقانون، نظرًا لغياب أي لوائح تنظيمية فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي وحقوق النشر. لا يمكن لهذه التكنولوجيا استخدام سوى ما تم تزويدها به، وهو في الغالب أعمال محمية بحقوق النشر. 

طُرحت بالفعل حلول عديدة، ويسعى عدد متزايد من الشركات والمنظمات والدول حاليًا إلى تسليط الضوء على القضايا القانونية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. يتعلق الادعاء الأول بمزيد من الشفافية فيما يتعلق بالمصادر التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي للتدريب أو توليد الإجابات، والشفافية في طريقة عملها بشكل عام، والتي قد تكون خطيرة على مبرمجي الذكاء الاصطناعي. لدى بعض الدول حلولها الخاصة، و الاتحاد الأوروبي يقود الطريق في القتال من أجل الشفافية.

في الآونة الأخيرة، في فبراير 2025، عُقدت قمة عمل الذكاء الاصطناعي في باريس. هدفت القمة إلى "وضع أسس وحلول ومعايير علمية مشتركة لذكاء اصطناعي أكثر استدامة، يعمل على تحقيق التقدم الجماعي ويخدم المصلحة العامة" (الدبلوماسية الفرنسية، 2025) بمشاركة أكثر من 800 مشارك. أظهرت النتائج ما يلي: الرغبة في بناء ذكاء اصطناعي مستدام وآمن وموثوق وشفاف، واستخدامه بحكمة في المجالات الأكثر حاجة إليه، مثل الرعاية الصحية و/أو التعليم. في حين وقّعت 62 دولة على الاتفاقية النهائية، لم توقّع الولايات المتحدة - على الرغم من كونها من الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي - على الاتفاقية.
 

قائمة المراجع

اتفاقية الجوانب المتصلة بالتجارة لحقوق الملكية الفكرية (اتفاقية تريبس). (بدون تاريخ). قانون الويبو. تم الاسترجاع في ١٦ فبراير ٢٠٢٥، من https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

قمة عمل الذكاء الاصطناعي (10 و11 فبراير 2025)(2025). الدبلوماسية الفرنسية - وزارة أوروبا والشؤون الخارجية. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

مؤتمر قمة عمل الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي والعلم والمجتمع. (2025، 6 فبراير). معهد البوليتكنيك في باريس. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

الذكاء الاصطناعي وحقوق النشر: فهم التقرير الثاني لمكتب حقوق النشر الأمريكي بشأن قابلية حقوق النشر(2025، 10 فبراير). دريفوس. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

الذكاء الاصطناعي والملكية الفكرية. (بدون تاريخ). WIPO Pearl. تم الاسترجاع في ١٦ فبراير ٢٠٢٥، من https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

اتفاقية برن لحماية المصنفات الأدبية والفنية. (بدون تاريخ). WIPO Pearl. تم الاسترجاع في ١٦ فبراير ٢٠٢٥، من https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

بهاراتي، ر.ك. (2024). الذكاء الاصطناعي والملكية الفكرية: الأطر القانونية والتوجهات المستقبلية. المجلة الدولية للقانون والعدالة والفقه, 4(شنومكس)، شنومكس-شنومكس. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP، المديرية العامة للترجمة (المفوضية الأوروبية)، Debussche، J.، وTroussel، J.-C. (2014). الترجمة وحقوق الملكية الفكرية: التقرير النهائي. مكتب النشر التابع للاتحاد الأوروبي. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

بليزيوس، ج. (بدون تاريخ). حقوق الطبع والنشر والمترجم. من يملك ترجماتك؟ تم استرجاعه في 16 فبراير 2025، من https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

كريمر، إي. (2024 أبريل 16). وجدت دراسة استقصائية أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُشكل تهديدًا كبيرًا لعمل المترجمين. الجارديان. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

ديفين، ف. (2025، 29 يناير). من الماضي إلى المستقبل: تأثير الذكاء الاصطناعي على تكنولوجيا الترجمة - مقالات محلية. توطين. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

فيتزباتريك، د. (2025، 3 فبراير). حكم جديد بشأن حقوق النشر يجعل مهارات الذكاء الاصطناعي هي الميزة الأكبر. فوربس. https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2025/02/03/new-copyright-ruling-just-made-ai-skills-the-biggest-advantage/

جيل، أ.، جوليانا، ن.، وديفيد، أ.س (2023، 7 أبريل). الذكاء الاصطناعي التوليدي يعاني من مشكلة الملكية الفكرية. مراجعة أعمال هارفارد. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

غواداموز، أ. (2017، 1 أكتوبر). الذكاء الاصطناعي وحق المؤلف. مجلة OMPI. https://www.wipo.int/fr/web/wipo-magazine/article-details/?assetRef=40141&title=artificial-intelligence-and-copyright

هارتلي، ف. (بدون تاريخ). الترجمة بالذكاء الاصطناعي أو الترجمة الآلية: ما الفرق؟ لانغويج واير. تم الاسترجاع في ١٦ فبراير ٢٠٢٥ من https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الترجمة القانونية: الفوائد والقيود وأفضل الممارسات(2024، 1 يوليو). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

الملكية الفكرية في ChatGPT(2023، 20 فبراير). المفوضية الأوروبية. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

مقدمة لتاريخ ترجمة الذكاء الاصطناعي والبرمجيات الشعبية. (2022 ديسمبر 19). شركة العلوم الإنسانية المحدودة https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

كوبفرشميد، ك. (١٢ ديسمبر ٢٠٢٤). رؤى مستمدة من أوامر المحكمة في قضايا انتهاك حقوق الطبع والنشر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تحالف حقوق النشر. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

لاكروز مانتيكون، م. ل. (٢٠٢٣). التأليف وملكية الحقوق في عصر الترجمة الآلية. في هـ. مونيز و س. بارا إسكارتين (المحرران). نحو ترجمة آلية مسؤولة: الاعتبارات الأخلاقية والقانونية في الترجمة الآلية (ص 71-92). دار سبرينغر الدولية للنشر. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

ليسشين، س. (2024، 27 سبتمبر). الترجمة فن يستحق الحماية.معهد الترجمة والترجمة الفورية. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

لوتشي، ن. (2024، سبتمبر). ChatGPT: دراسة حالة حول تحديات حقوق النشر لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي. صحافة جامعة كامبرج. 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

ماديجان، ك. (2024 أغسطس 29). أهم النقاط المستفادة من النظام في قضية حقوق الطبع والنشر أندرسن ضد شركة ستابيليتي إيه آي. تحالف حقوق النشر. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

محمد، ي.ع.، خانان، أ.، بشير، م.، محمد، أ.ح.م.، عادل، م.ع.، والصادق، م.أ. (2024أ). تأثير الذكاء الاصطناعي على ترجمة اللغات: مراجعة. وصول IEEE, 1225553-25579. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

مونيوس، أ.م.، وسهاري، ي. (2024). الذكاء الاصطناعي والترجمة البشرية: دراسة مقارنة مبنية على النصوص القانونية. Heliyon, 10(6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

أونج، جيه.، لو خاي يي، ووين وونج، إتش دبليو (2024، 3 سبتمبر). قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي: الدليل الأساسي للامتثال لحقوق الطبع والنشر لنماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة. الغرف والشركاء. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

سميث، ر. (2009، 19 نوفمبر). قضايا حقوق الطبع والنشر في ملكية ذاكرة الترجمة. وقائع الترجمة والحاسوب 31. TC 2009، لندن، المملكة المتحدة. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

بيان بشأن الذكاء الاصطناعي الشامل والمستدام من أجل الناس والكوكب. (2025، 11 فبراير). الإليزيه. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

الآثار القانونية للذكاء الاصطناعي التوليديمعهد ديلويت للذكاء الاصطناعي. تم الاسترجاع في ١٦ فبراير ٢٠٢٥، من https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

نماذج الترجمة المُدرَّبة. (nd). Wonk.Ai. تم الاسترجاع في ١٦ فبراير ٢٠٢٥، من https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

حصة هذه المادة: