Autorice Sarah Glaser, Laëtitia Joly i Katia Pinquier, studentice koje studiraju za Magisterij primijenjenih stranih jezika na Sveučilištu Grenoble Alpes.

I - Uspon umjetne inteligencije u prevođenju 

Evolucija umjetne inteligencije i njezina integracija u prevođenje

Kako je umjetna inteligencija doživjela veliki napredak u posljednjih nekoliko desetljeća, utjecala je na nekoliko sektora, uključujući prevođenje jezika. Korištenje umjetne inteligencije u prevođenju započelo je 1950-ih stvaranjem strojnog prevođenja temeljenog na pravilima (RBMT) (Vinson, 2025.). Oslanjalo se na unaprijed definirana jezična pravila za prevođenje teksta s jednog jezika na drugi. Međutim, pravila su se morala unositi ručno, što je oduzimalo puno vremena, a prijevodi nisu bili baš točni.

Zatim se 1980-ih pojavilo statističko strojno prevođenje (SMT). Omogućilo je računalima analizu velikih dvojezičnih korpusa kako bi uskladili riječi i fraze pomoću statistike. Međutim, bilo je teško točno prevoditi između jezika s velikim gramatičkim razlikama, na primjer engleskog i japanskog.

U 2010-ima, neuronsko strojno prevođenje (NMT) donijelo je veliku promjenu u tom području. Slično SMT-u, računalo je obučavano korištenjem velikih dvojezičnih korpusa, ali zahvaljujući algoritmima dubokog učenja i neuronskim mrežama, prijevodi su bili točniji nego ikad prije („Povijest prevođenja umjetnom inteligencijom“, 2022.). Ova točnost učinila je NMT vrlo popularnim, stvarajući veliku promjenu u prevoditeljskoj industriji.

Od početka 2020-ih pojavili su se generativni modeli umjetne inteligencije. Zakon o umjetnoj inteligenciji Europske unije (2023., članak 28 b(4)) definira generativnu umjetnu inteligenciju kao „temeljne modele korištene u sustavima umjetne inteligencije posebno namijenjene generiranju, s različitim razinama autonomije, sadržaja poput složenog teksta, slika, zvuka ili videa“. Razlikuje se od tradicionalne umjetne inteligencije, koja se usredotočuje na specifične zadatke, poput klasifikacije, predviđanja ili definiranog rješavanja problema. Generativna umjetna inteligencija ima za cilj proizvesti nove podatke koji nalikuju sadržaju koji je stvorio čovjek. Generativni modeli, poput OpenAI-jevog ChatGPT-a, pokazali su vještinu u razumijevanju jezika i prevođenju te mogu proizvesti kontekstualno točne prijevode iako sami po sebi nisu softver za prevođenje.

Alati za prevođenje i njihova ovisnost o umjetnoj inteligenciji

Prevoditeljska industrija svjedoči porastu alata pokretanih umjetnom inteligencijom koji pomažu u povećanju učinkovitosti i dostupnosti prevođenja.

Alati za prevođenje, poput DeepL-a ili Google Translatea, koriste umjetnu inteligenciju za poboljšanje svojih prijevoda. Iako ovi alati nude neke prednosti, i dalje imaju svoja ograničenja. Na primjer, pogrešno tumačenje konteksta, nerazumijevanje kulturnih nijansi i netočan prijevod idiomatskih izraza ponavljajući su problemi u prevođenju pomoću umjetne inteligencije. Štoviše, prijevodi generirani umjetnom inteligencijom mogu se suočiti s visoko specijaliziranim ili osjetljivim sadržajem gdje je ljudska stručnost i dalje ključna.

Iako je umjetna inteligencija duboko promijenila prevoditeljsku industriju, još uvijek nije sposobna u potpunosti zamijeniti ljudske prevoditelje. Iako se ističe u brzoj obradi velikih količina teksta, ljudski prevoditelji pružaju ključne elemente, poput kulturne osjetljivosti, kreativne prilagodbe i dubokog kontekstualnog razumijevanja.

II - Prikupljanje podataka i etička pitanja

Kao i svaki digitalni sustav, umjetnu inteligenciju ili modele prevođenja potrebno je „obrazovati“. U ovom kontekstu govorimo o „obuci“ sustava, što zahtijeva prikupljanje podataka spremnih za upotrebu gdje god su dostupni. Ali u našem digitaliziranom dobu, gdje sve mora biti učinkovitije i brže, zakoni koji se odnose na način rada ovih sustava obično se ostavljaju iza sebe. Programeri i pružatelji umjetne inteligencije tada pretpostavljaju da imaju odriješene ruke da djeluju kako žele. dok se ne donesu odluke. Nedavno su značajnije organizacije pokušale povećati svijest o etičkim pitanjima koja se javljaju zbog rada sustava umjetne inteligencije.

Potreba za velikim skupovima podataka u obuci umjetne inteligencije

Kada su u pitanju AI modeli, potreban je veliki skup podataka kako bi ispravno funkcionirali. Uzmimo objašnjenje dano na wonk.ai web stranica (Mohammed i sur., 2024.) koja nudi AI modele prevođenja za razne tvrtke. Prema njima, njihov model prevođenja obučava se u sljedećih pet koraka. Prvi korak je prikupljanje jezičnih podataka s web stranica, glosara, jezičnih baza podataka, dokumenata itd. To pomaže sustavu da integrira jezična pravila, definirane pojmove iz glosara, ton glasa ili stil pisanja. Drugi korak uključuje izdvajanje jezičnih parova iz prikupljenih podataka kako bi se pronašli parovi rečenica koji pomažu sustavu da bolje razumije kontekst, poboljšavajući izlaz prijevoda. Treći korak je obrada, tj. validacija, čišćenje i kombiniranje jezičnih podataka za obuku. To je potrebno jer se prijevodi nekih prikupljenih tekstova nalaze negdje drugdje i potrebno ih je upariti. Četvrti korak je sama AI obuka kada se prikupljeni podaci objedinjuju u korpus za obuku, a obuka se nastavlja sve dok AI izlaz ne bude dovoljno dobar za evaluaciju. Peti i posljednji korak je ocjena od strane kupaca, koji su menadžeri prevođenja.

Nakon svega toga, AI model nastavlja učiti, zbog čega se smatra korisnim u raznim područjima. Da bi se to postiglo, lektura je ključna kako bi se sustavu dale povratne informacije, čime se on poboljšava. Naravno, potrebno je vrijeme i novac za dobivanje dobrog AI modela prijevoda, a svaki pružatelj AI usluga pokušava dosegnuti „razinu ljudske kvalitete“.

Međutim, ovo prikupljanje podataka uvelike ovisi o krajnjem korisniku sustava i jezičnom paru. U prevođenju se ton, terminologija i frazeologija uvelike razlikuju od jedne domene do druge. Posljednjih nekoliko godina, AI sustavi za prevođenje sve se više koriste za pravno prevođenje, uglavnom radi smanjenja troškova i poboljšanja učinkovitosti. Tada je faza obuke ključna: potrebni su pravni tekstovi za obuku sustava za prevođenje, ali ih nije lako pronaći ili koristiti. Štoviše, pravni sustavi se razlikuju od zemlje do zemlje, što je još jedan parametar koji treba implementirati tijekom faze obuke. Kao što je zaključeno u studiji objavljenoj u ožujku 2024. (Moneus & Sahari, 2024.), postoji i problem razlika među jezicima: kineski je apstraktan i metaforičan, dok je engleski linearan i logičan. To znači da AI sustavi još uvijek trebaju određena poboljšanja, a moglo bi se pomoći većom dostupnošću dvojezičnih podataka za dodatne i rjeđe jezike.

Etičke implikacije prikupljanja podataka

Generativni AI sustavi, poput ChatGPT-a, temelje se na nizu podataka izvučenih iz knjiga, članaka, web stranica, objava na društvenim mrežama itd. Kao što smo već rekli, zahtijevaju fazu obuke tijekom koje se „koristi opsežan korpus tekstualnih podataka za podučavanje algoritama za obradu govora“ (Lucchi, 2024., str. 617.). To dovodi do raznih problema u vezi s intelektualnim vlasništvom jer korišteni izvori mogu sadržavati djela zaštićena autorskim pravima, kao i pravna razmatranja. U tom kontekstu, „programeri odgovorni za razvoj i obuku ChatGPT-a odgovorni su za osiguravanje da podaci za obuku ostanu bez ikakvih kršenja autorskih prava“ (Lucchi, 2024., str. 617.). Zato najnovije preporuke traže veću transparentnost u vezi s korištenim izvorima ili načinom rada tih sustava.  

S programerove točke gledišta, prihvatljivo je koristiti slobodno dostupne podatke zaštićene autorskim pravima jer sustav koristi informacije kao izvor inspiracije za predstavljanje novog materijala i inovativnih rezultata. Algoritmi umjetne inteligencije uglavnom se oslanjaju na ogromne količine podataka koji su bitni za poboljšanje performansi sustava, zbog čega bi prvi korak bio uspostavljanje eksplicitnih sporazuma o dijeljenju podataka između pružatelja podataka i programera umjetne inteligencije. To bi omogućilo legalnu upotrebu podataka zaštićenih autorskim pravima u svrhu obuke.

Glavni problem leži u činjenici da umjetna inteligencija ne može generirati autentične ideje. Naprotiv, oslanja se na podatke s kojima je obučena kako bi generirala preuređene tekstove. Kada tekst napiše čovjek, navođenje korištenih izvora smatra se moralnom odgovornošću, kao i načinom izbjegavanja plagijata i osiguranja pouzdanosti rada. Međutim, ako uzmemo ChatGPT kao primjer, iako se njegov odgovor temelji na velikom korpusu podataka za obuku, nije uvijek točan i može "zaboraviti" navesti izvore. Čak i kada ih korisnik zatraži, ponekad čak izmisli nepostojeća djela, što dodatno povećava nedostatak vjerodostojnosti. Zato neupućeni korisnici možda ne znaju da su koristili tuđi rad. Štoviše, izvorni kreatori ovih podataka za obuku nisu svjesni da se njihov rad krade!

III - Intelektualno vlasništvo i pravni izazovi

Kada raspravljamo o neovlaštenoj upotrebi autorskog djela, spominjemo kršenje prava intelektualnog vlasništva. U srži prava intelektualnog vlasništva leži koncept autorskih prava. Potječe iz anglosaksonske pravne tradicije, ovaj koncept daje autorima isključiva prava na njihovo izvorno djelo, osiguravajući im kontrolu nad reprodukcijom, distribucijom i prilagodbom. Danas se usklađuje s europskim konceptom Autorska prava, ekvivalent autorskim pravima, dodajući dimenziju „moralnih prava“. Ta prava naglašavaju osobnu povezanost autora s njegovim djelom, uključujući pravo da bude prepoznat kao stvaratelj (Blésius, 2008.). Vidjet ćemo kako su ona relevantna u kontekstu prijevoda.

Vlasništvo prijevoda: Ljudski prijevod

Vlasništvo nad prijevodom postavlja važna pitanja. Zanimljivo je znati kome pripadaju autorska prava vezana uz prijevod, kako s financijskog, tako i s gledišta prepoznavanja. Zapravo, pitanje vlasništva je dvostruko, posebno ako je alat poput SDL Trados Studija korišteno—Tko je vlasnik konačnog prijevoda između prevoditelja i naručitelja? Mogu li se vlasnička prava pripisati prijevodima generiranim umjetnom inteligencijom? Tko je vlasnik sadržaja generiranog iz upita?

Prijevod nije samo sredstvo izražavanja, već i umjetnička forma te je kao takva zaštićena raznim pravnim okvirima koji štite autorska prava njegovih stvaratelja. Na primjer, prema članku 2(3) Bernske konvencije za zaštitu književnih i umjetničkih djela (nd, Odjeljak FI, .2), „Prijevodi, prilagodbe, aranžmani glazbe i druge preinake književnog ili umjetničkog djela zaštićeni su kao izvorna djela bez utjecaja na autorska prava na izvorno djelo.“ Prema Sporazumu TRIPS iz 1994., članak 10(2) navodi da se „[k]ompilacije podataka ili drugog materijala, bilo u strojno čitljivom ili drugom obliku, koje zbog odabira ili rasporeda svog sadržaja predstavljaju intelektualne tvorevine, zaštićuju kao takve.“

Kao što je navedeno u tim međunarodnim konvencijama, prijevod koji izradi prevoditelj zaštićen je kao i svako drugo umjetničko djelo te je stoga također izvor autorskih prava. Odgovor na prvo pitanje trebao bi biti jednostavan. Budući da se prijevod smatra izvornim djelom i zaštićen je autorskim pravima, ta autorska prava pripadaju prevoditelju.

Međutim, odgovor nije tako jednostavan. Prvo, moramo razlikovati slobodne prevoditelje od prevoditelja zaposlenih u agenciji. Za prevoditelje zaposlene u agenciji „prema radnom zakonodavstvu mnogih zemalja, radnici automatski prenose prava intelektualnog vlasništva na djela koja stvaraju svojim poslodavcima“ (Smith, 2009., str. 8). U ovoj situaciji jasno je da stvoreni prijevod pripada tvrtki, koja ga zatim prodaje klijentu koji ga je naručio. To vrijedi i za prijevodne memorije, bez obzira na to jesu li ih osigurali agencija ili klijent: „u slučaju zaposlenika koji stvaraju banke termina ili prijevodne memorije, ta će prava automatski preći na organizacije za koje rade“ (op.cit.).

Za slobodne prevoditelje sve je stvar ugovornog sporazuma s klijentom. Prevoditelj će uvijek biti prvi vlasnik autorskih prava. Prodajom svog rada klijentu, on će se odreći tih autorskih prava. Međutim, čak i kada se autorska prava prenesu, prevoditelj nije odgovoran za neovlaštene izmjene koje je napravio klijent (Blésius, 2008.). To vrijedi i za prijevodne memorije i banke termina koje je prevoditelj stvorio za određeno djelo, „osim ako autorska prava nisu prethodno prenesena ugovorom, prijevodne memorije pripadaju prevoditeljima koji su ih stvorili“ (Smith, 2009., str. 8).

Ali što je s prijevodom generiranim umjetnom inteligencijom?

Vlasništvo nad prijevodima: AI Systems

Kao što je ranije navedeno u ovom članku, generativni AI sustavi rade tako da obučavaju i uključuju velike skupove podataka u svoje algoritme. Ti se podaci ne pribavljaju uvijek legalno, a algoritmi, u većini slučajeva, ne navode svoje izvore kada daju odgovor na upit. Sustavi poput ChatGPT-a (američkog) ili Mistrala (francuskog) mogu pružiti gotovo ljudski prijevod i stoga stvaraju strah od „kraja ljudskog prevođenja“. AI je brzo razvijajuća tehnologija. tehnologija prisutna u gotovo svim područjima i postao je sastavni dio prevoditeljskih djela. S njim se pojavljuju nova pravna pitanja koja treba razmotriti - Kome treba dodijeliti vlasništvo nad takvim prijevodom? Kupcu AI alata, programeru ili jednostavno samom sustavu? 

U Sjedinjenim Državama je 2022. godine podnesena kolektivna tužba protiv tvrtke Stability AI od strane vizualnih umjetnika tvrdeći da je tvrtka koristila njihova autorska djela za obuku njihovog AI modela bez njihovog pristanka. Sud je djelomično odobrio, a djelomično odbio zahtjeve tuženika. Sud je dopustio da se nastavi s tužbom za izravno kršenje autorskih prava, priznajući da je pitanje krše li AI modeli autorska prava neriješeno i ovisi o specifičnostima svakog slučaja (Madigan, 2024). 

Nedavno je američka vlada donijela novu odluku, 29. siječnja 2025. (odvjetnički ured Dreyfus, 2025.). Naglašava uvjete potrebne za prihvaćanje sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom kao djela zaštićenog autorskim pravima. Prema toj odluci, sadržaj generiran umjetnom inteligencijom može biti zaštićen autorskim pravima pod sljedećim uvjetima: Postoji dovoljno ljudskog sudjelovanja u kreativnom procesu, tj. materijal nije generiran samo umjetnom inteligencijom, već se umjetna inteligencija koristi kao alat za daljnje ljudsko stvaranje. Također objašnjava važnost uputa danih sustavu, koje moraju biti dovoljno kreativne. U toj ideji, ako umjetnik modificira, organizira ili odabere elemente sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom, taj sadržaj mogli bi ispunjavati uvjete za djelomičnu zaštitu autorskih prava.

Iz globalne perspektive, svaka zemlja se na različite načine bavi pitanjima umjetne inteligencije i autorskih prava. Na primjer, Zakon o umjetnoj inteligenciji Europske unije, objavljen 6. kolovoza 2023., spominje obvezu sustava umjetne inteligencije da se pridržavaju prava intelektualnog vlasništva, što znači da pružatelji modela umjetne inteligencije moraju „javno podijeliti detaljan sažetak teksta i podataka korištenih u obuci svojih modela umjetne inteligencije“ (Fitzpatrick, 2025.).

Budući da se pravni okvir još uvijek razvija kako bi se prilagodio ovim novim tehnologijama, možda nećemo moći dati jasan odgovor u vezi s autorskim pravima koja uključuju umjetnu inteligenciju u umjetnosti ili prijevodu. Međutim, razvojni programeri umjetne inteligencije trebali bi osigurati da se pridržavaju zakona u vezi s podacima koje prikupljaju za svoje modele obuke. To uključuje dobivanje odgovarajućih licenci i naknadu pojedincima koji su vlasnici intelektualnog vlasništva koje žele uključiti u svoje skupove podataka za obuku (Deloitte AI Institute, nd).

Zaključak 

Svijet umjetne inteligencije neprestano se mijenja. Sama tehnologija se iz dana u dan poboljšava i uključuje u sve više područja i aspekata naših života. Nažalost, zakoni se ne mogu razvijati tako brzo - čak ni u digitaliziranom svijetu. Umjetna inteligencija zaista ima potencijal za kreativnost ili ubrzavanje radnih zadataka, ali zbog načina na koji je razvijena krši nekoliko zakona. Kao što smo vidjeli, intelektualno vlasništvo igra veliku ulogu u području kreativnosti, ali programeri umjetne inteligencije ne mare previše, a štoviše, nisu prisiljeni pridržavati se zakona, jer postoji jasan nedostatak regulacije u vezi s umjetnom inteligencijom i autorskim pravima. Ova tehnologija može koristiti samo ono čime je hranjena, što su, uglavnom, djela zaštićena autorskim pravima. 

Već je predloženo nekoliko rješenja, a sve veći broj tvrtki, organizacija i zemalja trenutno pokušava istaknuti pravna pitanja koja se tiču ​​umjetne inteligencije u raznim područjima. Prvi zahtjev odnosi se na veću transparentnost u vezi s izvorima koje koriste sustavi umjetne inteligencije za obuku ili generiranje odgovora te transparentnost u smislu cjelokupnog načina funkcioniranja, što bi moglo biti pogubno za programere umjetne inteligencije. Neke zemlje imaju vlastita rješenja, i Europska unija predvodi put u borbi za transparentnost.

Nedavno, u veljači 2025., u Parizu je održan Akcijski samit o umjetnoj inteligenciji (AI Action Summit). Cilj mu je bio „zajednički uspostaviti znanstvene temelje, rješenja i standarde za održiviju umjetnu inteligenciju koja radi na kolektivnom napretku i u javnom interesu“ (France Diplomacy, 2025.) s više od 800 sudionika. Rezultati su pokazali sljedeće: spremnost za stvaranje održive, sigurne, pouzdane i transparentne umjetne inteligencije te njezino mudro korištenje tamo gdje je najpotrebnija, poput zdravstva i/ili obrazovanja. Dok je 62 zemlje potpisalo konačni sporazum, SAD - unatoč tome što su jedan od vodećih u području umjetne inteligencije - nisu.
 

Bibliografija

Sporazum o trgovinskim aspektima prava intelektualnog vlasništva (TRIPS sporazum). (nd). WIPO Lex. Preuzeto 16. veljače 2025. s https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

Samit o AI Actionu (10. i 11. veljače 2025.)(2025). Francuska diplomacija - Ministarstvo za Europu i vanjske poslove. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

Konferencija o AI Action Summitu: Umjetna inteligencija, znanost i društvo. (2025., 6. veljače). Institut Polytechnique de Paris. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

Umjetna inteligencija i autorska prava: Razumijevanje drugog izvješća američkog Ureda za autorska prava o mogućnostima autorskih prava(2025. veljače 10.). Dreyfus. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

Umjetna inteligencija i intelektualno vlasništvo. (nd). WIPO Pearl. Preuzeto 16. veljače 2025. s https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

Bernska konvencija za zaštitu književnih i umjetničkih djela. (nd). WIPO Pearl. Preuzeto 16. veljače 2025. s https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

Bharati, RK (2024). Umjetna inteligencija i intelektualno vlasništvo: Pravni okviri i budući smjerovi. Međunarodni časopis za pravo, pravosuđe i jurisprudenciju, 4(2), 207-215. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP, Glavna uprava za prevođenje (Europska komisija), Debussche, J., & Troussel, J.-C. (2014). Prijevod i prava intelektualnog vlasništva: završno izvješćeUred za publikacije Europske unije. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

Blésius, C. (nd). Autorska prava i prevoditelj. Tko je vlasnik vaših prijevoda? Preuzeto 16. veljače 2025. s https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

Creamer, E. (2024. travnja 16.). Istraživanje pokazuje da generativna umjetna inteligencija predstavlja veliku prijetnju radu prevoditelja. Čuvar. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

Devin, V. (2025. siječnja 29.). Iz prošlosti u budućnost: Utjecaj umjetne inteligencije na tehnologiju prevođenja - Lokalizirajte člankeLokaliziraj. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

Fitzpatrick, D. (2025. veljače 3.). Nova presuda o autorskim pravima upravo je učinila vještine umjetne inteligencije najvećom prednošćuForbes. https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2025/02/03/new-copyright-ruling-just-made-ai-skills-the-biggest-advantage/

Gil, A., Juliana, N. i David, AS (2023. travnja 7.). Generativna umjetna inteligencija ima problem intelektualnog vlasništvaHarvard Business Review. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

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

Hartley, V. (nd). AI prevođenje ili strojno prevođenje: Koja je razlika? Language Wire. Preuzeto 16. veljače 2025. s https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

Kako koristiti umjetnu inteligenciju za pravne prijevode: prednosti, ograničenja i najbolje prakse(2024. srpnja 1.). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

Intelektualno vlasništvo u ChatGPT-u(2023. veljače 20.). Europska komisija. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

Uvod u povijest prevođenja umjetne inteligencije i popularnog softvera. (2022. prosinca 19.). Human Science d.o.o. https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

Kupferschmid, K. (2024. prosinca 12.). Uvidi iz sudskih naloga u slučajevima kršenja autorskih prava umjetne inteligencije. Savez za autorska prava. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

Lacruz Mantecón, ML (2023). Autorstvo i vlasništvo nad pravima u eri strojnog prevođenja. U H. Moniz i C. Parra Escartín (ur.), Prema odgovornom strojnom prevođenju: Etička i pravna razmatranja u strojnom prevođenju (str. 71–92). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

Leschen, S. (2024., 27. rujna). Prevođenje, umjetnost vrijedna zaštiteInstitut za prevođenje i tumačenje. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

Lucchi, N. (rujan 2024.). ChatGPT: Studija slučaja o izazovima autorskih prava za generativne sustave umjetne inteligencije, Cambridge University Press. 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. kolovoza 29.). Najvažniji zaključci iz slučaja Andersen protiv Stability AI Copyright. Savez za autorska prava. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

Mohamed, YA, Khanan, A., Bashir, M., Mohamed, AHHM, Adiel, MAE i Elsadig, MA (2024a). Utjecaj umjetne inteligencije na prevođenje jezika: pregled. IEEE pristup, 12, 25553-25579. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

Moneus, AM i Sahari, Y. (2024). Umjetna inteligencija i ljudski prijevod: Kontrastivna studija temeljena na pravnim tekstovima. heliyon, 10(6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

Ong, J., Lo Khai Yi i Winn Wong, HW (2024., 3. rujna). Zakon EU o umjetnoj inteligenciji: Osnovni vodič za usklađenost s autorskim pravima za modele umjetne inteligencije opće namjeneKomore i partneri. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

Smith, R. (2009. studenog 19.). Pitanja autorskih prava u vlasništvu nad prijevodnom memorijom. Zbornik radova Prevođenje i računalo 31TC 2009, London, UK. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

Izjava o uključivoj i održivoj umjetnoj inteligenciji za ljude i planet. (2025. veljače 11.). Elizejska katedrala. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

Pravne implikacije generativne umjetne inteligencije. (nd). Deloitte AI Institute. Preuzeto 16. veljače 2025. s https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

Trenirani modeli prevođenja. (nd). Wonk.Ai. Preuzeto 16. veljače 2025. s https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

Podijelite ovaj članak: