Na Sarah Glaser, Laëtitia Joly na Katia Pinquier, wanafunzi wanaosomea a Shahada ya Uzamili katika Lugha za Kigeni Zilizotumika katika Chuo Kikuu cha Grenoble Alpes.

I- Kuongezeka kwa AI katika Tafsiri 

Mageuzi ya AI na Ujumuishaji wake katika Tafsiri

Kwa vile AI imepata maendeleo makubwa katika miongo michache iliyopita, imeathiri sekta kadhaa, ikiwa ni pamoja na tafsiri ya lugha. Matumizi ya AI katika utafsiri yalianzia miaka ya 1950 na kuundwa kwa tafsiri ya mashine kulingana na sheria (RBMT) (Vinson, 2025). Ilitegemea kanuni za kiisimu zilizoainishwa awali ili kutafsiri maandishi kutoka lugha moja hadi nyingine. Hata hivyo, sheria zilipaswa kuingizwa kwa mikono, ambayo ilichukua muda mwingi, na tafsiri hazikuwa sahihi sana.

Kisha, tafsiri ya mashine ya takwimu (SMT) ikaibuka katika miaka ya 1980. Iliruhusu kompyuta kuchanganua shirika kubwa la lugha mbili ili kupatanisha maneno na vishazi kwa kutumia takwimu. Hata hivyo, ilikuwa vigumu kutafsiri kwa usahihi kati ya lugha zenye tofauti kubwa za kisarufi, kwa mfano Kiingereza na Kijapani.

Katika miaka ya 2010, tafsiri ya mashine ya neva (NMT) ilileta mabadiliko makubwa ndani ya uwanja. Sawa na SMT, kompyuta ilifunzwa kwa kutumia shirika kubwa la lugha mbili, lakini kutokana na algoriti za kujifunza kwa kina na mitandao ya neva, tafsiri zilikuwa sahihi zaidi kuliko hapo awali (“Historia ya Tafsiri ya AI,” 2022). Usahihi huu ulifanya NMT kuwa maarufu kwa kiasi kikubwa, na kuleta mabadiliko makubwa katika tasnia ya utafsiri.

Tangu mwanzoni mwa miaka ya 2020, mifano ya AI ya uzalishaji imeibuka. Sheria ya Umoja wa Ulaya ya AI (2023, Kifungu cha 28 b(4)) inafafanua AI generative kama "miundo ya msingi inayotumiwa katika mifumo ya AI iliyokusudiwa mahsusi kuzalisha, na viwango tofauti vya uhuru, maudhui kama vile maandishi changamano, picha, sauti au video." Inatofautiana na AI ya jadi, ambayo inazingatia kazi maalum, kama vile uainishaji, utabiri, au utatuzi uliobainishwa. AI ya Kuzalisha inalenga kutoa data mpya inayofanana na maudhui yaliyoundwa na binadamu. Miundo ya uzalishaji, kama vile ChatGPT ya OpenAI, imeonyesha umahiri katika kuelewa na kutafsiri lugha, na inaweza kutoa tafsiri sahihi kimuktadha ingawa si programu ya kutafsiri kwa kila sekunde.

Zana za Tafsiri na Utegemezi Wao kwa AI

Sekta ya utafsiri imeona ongezeko la zana zinazoendeshwa na AI ili kusaidia kufanya utafsiri kuwa bora zaidi na kupatikana zaidi.

Zana za kutafsiri, kama vile DeepL au Google Tafsiri, hutumia AI kuboresha tafsiri zao. Ingawa zana hizi hutoa faida kadhaa, bado zina mapungufu yao. Kwa mfano, tafsiri potofu ya muktadha, kutoelewa kwa nuances za kitamaduni, na tafsiri isiyo sahihi ya semi za nahau ni matatizo yanayojirudia katika tafsiri ya AI. Zaidi ya hayo, tafsiri zinazozalishwa na AI zinaweza kukabiliana na maudhui maalum au nyeti ambapo utaalamu wa binadamu unasalia kuwa muhimu.

Ingawa AI imebadilisha sana tasnia ya utafsiri, bado haina uwezo wa kuchukua nafasi ya wafasiri binadamu kikamilifu. Ingawa inafaulu katika kushughulikia idadi kubwa ya maandishi kwa haraka, wafasiri wa kibinadamu hutoa vipengele muhimu, kama vile usikivu wa kitamaduni, urekebishaji wa ubunifu, na uelewa wa kina wa muktadha.

II- Upatikanaji wa Data na Wasiwasi wa Kimaadili

Kama ilivyo kwa kila mfumo wa dijiti, AI au miundo ya utafsiri inahitaji "kuelimishwa." Katika muktadha huu, tunazungumza juu ya "kufundisha" mfumo, ambayo inahitaji kukusanya data tayari kutumia popote zinapatikana. Lakini katika enzi yetu ya kidijitali ambapo kila kitu kinahitaji kuwa bora na haraka zaidi, sheria kuhusu jinsi mifumo hii inavyofanya kazi huwa zimeachwa nyuma. Watengenezaji programu na watoa huduma wa AI basi wanadhani wana carte blanche kufanya kazi wanavyotaka mpaka maamuzi yatachukuliwa. Hivi majuzi, mashirika muhimu zaidi yamejaribu kuongeza ufahamu kuhusu masuala ya kimaadili yaliyotolewa na uendeshaji wa mifumo ya AI.

Haja ya Seti Kubwa za Data katika Mafunzo ya AI

Linapokuja suala la mifano ya AI, seti kubwa ya data inahitajika ili kufanya kazi vizuri. Wacha tuchukue maelezo yaliyotolewa juu ya wonk.ai tovuti (Mohammed et al., 2024) inayotoa miundo ya tafsiri ya AI kwa makampuni mbalimbali. Kulingana na wao, mtindo wao wa kutafsiri unafunzwa na hatua tano zifuatazo. Hatua ya kwanza ni kukusanya data ya lugha kutoka kwa tovuti, faharasa, hifadhidata za lugha, hati, n.k. Hii husaidia mfumo kuunganisha sheria za lugha, maneno yaliyobainishwa kutoka kwa faharasa, sauti ya sauti au mtindo wa kuandika. Hatua ya pili inahusisha kutoa jozi za lugha kutoka kwa data iliyokusanywa ili kupata jozi za sentensi ili kusaidia mfumo kuelewa vyema muktadha, kuimarisha matokeo ya tafsiri. Hatua ya tatu ni kuchakata, yaani, kuhalalisha, kusafisha, na kuchanganya data ya lugha ya mafunzo. Hii ni muhimu kwani tafsiri za baadhi ya matini zilizokusanywa zinapatikana mahali pengine, na zinahitaji kuunganishwa pamoja. Hatua ya nne ni mafunzo ya AI yenyewe wakati data iliyokusanywa inaletwa pamoja katika kundi la mafunzo, na mafunzo yanaendelea hadi matokeo ya AI yanatosha kutathminiwa. Hatua ya tano na ya mwisho ni ukadiriaji wa wateja, ambao ni wasimamizi wa tafsiri.

Baada ya yote haya, mfano wa AI unaendelea kujifunza, ndiyo sababu inadhaniwa kuwa muhimu katika nyanja mbalimbali. Ili kufanya hivyo, kusahihisha ni muhimu ili kutoa maoni kwa mfumo, na hivyo kuuboresha. Bila shaka, inachukua muda na inagharimu pesa kupata muundo mzuri wa utafsiri wa AI, na kila mtoaji huduma wa AI anajaribu kufikia "kiwango cha ubora wa binadamu."

Hata hivyo, mkusanyiko huu wa data unategemea sana mtumiaji wa mwisho wa mfumo na jozi ya lugha. Katika tafsiri, toni, istilahi, na maneno hutofautiana sana kutoka kikoa kimoja hadi kingine. Miaka michache iliyopita, mifumo ya tafsiri ya AI imekuwa ikitumika zaidi kwa tafsiri ya kisheria, hasa kupunguza gharama na kuboresha ufanisi. Hapo ndipo awamu ya mafunzo ni muhimu: maandishi ya kisheria yanahitajika ili kutoa mafunzo kwa mfumo wa tafsiri, lakini hayawezi kupatikana au kutumika kwa urahisi hivyo. Aidha, mifumo ya kisheria inatofautiana kutoka nchi moja hadi nyingine, ambayo ni parameter nyingine ya kutekeleza wakati wa awamu ya mafunzo. Kama ilivyohitimishwa katika utafiti uliochapishwa Machi 2024 (Moneus & Sahari, 2024), pia kuna suala la kutofautiana kati ya lugha: Kichina ni kidhahania na cha sitiari huku Kiingereza kikiwa cha mstari na cha kimantiki. Hii inamaanisha kuwa mifumo ya AI bado inahitaji uboreshaji fulani, na inaweza kusaidiwa kwa ufikiaji zaidi wa data ya lugha mbili kwa lugha za ziada na adimu.

Athari za Kiadili za Upataji Data

Mifumo ya Uzalishaji ya AI, kama vile ChatGPT, inategemea aina mbalimbali za data iliyotolewa kutoka kwa vitabu, makala, tovuti, machapisho ya mitandao ya kijamii, n.k. Kama tulivyosema hapo awali, inahitaji awamu ya mafunzo ambapo "idadi kubwa ya data ya maandishi [hutumika] kufundisha algoriti za usindikaji wa hotuba" (Lucchi, 2024, p. 617). Hii inasababisha masuala mbalimbali kuhusu IP kwani vyanzo vinavyotumiwa vinaweza kuwa na kazi zilizo na hakimiliki pamoja na masuala ya kisheria. Katika muktadha huu, "watayarishaji programu wanaowajibika kwa maendeleo na mafunzo ya ChatGPT wanashikilia jukumu la kuhakikisha kwamba data ya mafunzo inasalia bila ukiukaji wowote wa hakimiliki" (Lucchi, 2024, p. 617). Ndiyo maana mapendekezo ya hivi majuzi zaidi yanaomba uwazi zaidi kuhusu vyanzo vinavyotumika au jinsi mifumo hii inavyofanya kazi.  

Kwa mtazamo wa mtayarishaji programu, inakubalika kutumia data iliyo na hakimiliki inayoweza kufikiwa kwa urahisi kwa sababu mfumo hutumia habari kama chanzo cha msukumo kuwasilisha nyenzo mpya na matokeo ya uvumbuzi. Algoriti za AI hutegemea zaidi kiasi kikubwa cha data ambacho ni muhimu ili kuimarisha utendakazi wa mfumo wake, ndiyo maana hatua ya kwanza itakuwa kuanzisha makubaliano ya wazi ya kushiriki data kati ya watoa huduma za data na watayarishaji programu wa AI. Ingeruhusu matumizi ya kisheria ya data iliyo na hakimiliki kwa madhumuni ya mafunzo.

Suala kuu liko katika ukweli kwamba AI haiwezi kutoa mawazo halisi. Kinyume chake, inategemea data ambayo imefunzwa nayo ili kutoa maandishi yaliyochanganuliwa upya. Maandishi yanapoandikwa na mwanadamu, inatazamwa kama jukumu la kimaadili kutaja vyanzo ambavyo vimetumika, na pia njia ya kuzuia wizi, na kuhakikisha kuegemea kwa kazi yao. Hata hivyo, ikiwa tutachukua ChatGPT kama mfano, ilhali jibu lake linatokana na mkusanyiko mkubwa wa data ya mafunzo, si sahihi kila wakati na inaweza "kusahau" kutaja vyanzo vyake. Hata wakati mtumiaji anauliza kwao, wakati mwingine hata huzua kazi ambazo hazipo, ambazo huongeza zaidi ukosefu wa uaminifu. Ndio maana watumiaji wasio na habari wanaweza wasijue wametumia kazi ya mtu mwingine. Zaidi ya hayo, waundaji asili wa data hii ya mafunzo hawajui kazi yao inaibiwa!

III- Haki Miliki na Changamoto za Kisheria

Tunapojadili matumizi yasiyoidhinishwa ya kazi ya mtayarishi, tunarejelea ukiukaji wa haki za IP. Katika msingi wa sheria ya IP kuna dhana ya hakimiliki. Ikitoka kwa mapokeo ya kisheria ya Anglo-Saxon, dhana hii huwapa waundaji haki za kipekee juu ya kazi yao asili, kuhakikisha wana udhibiti wa uzazi, usambazaji na urekebishaji. Siku hizi, inalingana na dhana ya Ulaya ya Hakimiliki, sawa na hakimiliki, na kuongeza mwelekeo wa "haki za maadili." Haki hizi zinasisitiza uhusiano wa kibinafsi wa mwandishi na kazi zao, ikijumuisha haki ya kutambuliwa kama mtayarishaji (Blésius, 2008). Tutaona jinsi hizi zinavyofaa katika muktadha wa tafsiri.

Umiliki wa Tafsiri: Tafsiri ya Binadamu

Umiliki wa tafsiri huibua masuala muhimu. Inafurahisha kujua hakimiliki zilizoambatanishwa na tafsiri ni za nani, kutoka kwa mtazamo wa kifedha na utambuzi. Kwa kweli, suala la umiliki ni mara mbili, haswa ikiwa kifaa kama SDL Trados Studio ni imetumika—Nani anamiliki kazi ya mwisho ya tafsiri kati ya mfasiri na kamishna? Je, haki za umiliki zinaweza kuhusishwa na tafsiri zinazozalishwa na AI? Nani anamiliki maudhui yanayotokana na kidokezo?

Tafsiri si tu njia ya kujieleza, bali pia ni aina ya sanaa na, kwa hivyo, inalindwa na mifumo mbalimbali ya kisheria inayolinda hakimiliki za waundaji wake. Kwa mfano, chini ya Kifungu cha 2(3) cha Mkataba wa Berne wa ulinzi wa kazi ya fasihi na kisanii (nd, Sehemu ya FI, .2), "Tafsiri, marekebisho, mipangilio ya muziki na mabadiliko mengine ya kazi ya fasihi au kisanii yatalindwa kama kazi asili bila kuathiri hakimiliki katika kazi asilia." Chini ya Makubaliano ya TRIPS ya 1994, Kifungu cha 10(2) kinasema “[c]mjumuisho wa data au nyenzo nyingine, iwe katika kusomeka kwa mashine au aina nyingine, ambayo kwa sababu ya uteuzi au mpangilio wa yaliyomo ndani yake hujumuisha ubunifu wa kiakili utalindwa hivyo."

Kama ilivyoelezwa katika mikataba hii ya kimataifa, tafsiri inayotolewa na mfasiri inalindwa kama kazi nyingine yoyote ya kisanii na kwa hiyo, pia ni chanzo cha hakimiliki. Jibu la swali la kwanza linapaswa kuwa rahisi. Kwa vile tafsiri inachukuliwa kuwa kazi asilia na inalindwa na hakimiliki, hakimiliki hizi ni za mfasiri.

Hata hivyo, jibu si rahisi hivyo. Kwanza, tunahitaji kutofautisha kati ya wafasiri wa kujitegemea na wafasiri walioajiriwa na wakala. Kwa watafsiri walioajiriwa na wakala "chini ya sheria ya uajiri ya nchi nyingi, wafanyikazi hutoa moja kwa moja haki miliki katika kazi wanazounda kwa waajiri wao" (Smith, 2009, p. 8). Katika hali hii, ni wazi kwamba tafsiri iliyoundwa ni ya kampuni, ambayo kisha inaiuza kwa mteja aliyeiagiza. Hii pia ni kweli kwa kumbukumbu za tafsiri, iwe zinatolewa na wakala au mteja: "katika kesi ya wafanyikazi wanaolipwa ambao huunda benki za muda au TM, haki hizi zitapitishwa moja kwa moja kwa mashirika ambayo wanafanyia kazi" (op.cit.).

Kwa watafsiri wa kujitegemea, yote ni suala la makubaliano ya mkataba na mteja. Mtafsiri atakuwa mmiliki wa kwanza wa hakimiliki kila wakati. Kwa kuuza kazi zao kwa mteja wao, watatoa hakimiliki hiyo. Hata hivyo, hata hakimiliki inapohamishwa, mfasiri hatawajibika kwa marekebisho yasiyoidhinishwa yaliyofanywa na mteja (Blésius, 2008). Hii pia ni halali kwa kumbukumbu za tafsiri na neno benki iliyoundwa na mfasiri kwa kazi fulani, "isipokuwa hakimiliki imehamishwa hapo awali chini ya mkataba, kumbukumbu za tafsiri ni za watafsiri walioziunda" (Smith, 2009, p. 8).

Lakini vipi kuhusu tafsiri iliyotolewa na AI?

Umiliki wa Tafsiri: Mifumo ya AI

Kama ilivyoelezwa hapo awali katika makala haya, mifumo ya kuzalisha AI hufanya kazi kwa mafunzo na kujumuisha seti kubwa za data kwenye algoriti zao. Data hizi hazipatikani kihalali kila wakati, na algoriti, kwa hali nyingi, hazitaji vyanzo vyake wakati wa kutoa jibu kwa kidokezo. Mifumo kama vile ChatGPT (Amerika) au Mistral (Kifaransa) inaweza kutoa tafsiri karibu kama ya kibinadamu na, kwa hivyo, kujenga hofu ya "mwisho wa tafsiri ya mwanadamu." AI ni maendeleo ya haraka teknolojia sasa katika karibu kila nyanja na imekuwa sehemu muhimu ya kazi za kutafsiri. Pamoja nayo, maswali mapya ya kisheria yanazuka ambayo yapasa kuangaliwa—Ni kwa nani umiliki wa tafsiri hiyo upewe? Kwa mteja wa zana ya AI, kwa msanidi programu, au kwa mfumo yenyewe? 

Mnamo 2022, kesi ya hatua za darasa iliwasilishwa nchini Marekani dhidi ya Uthabiti AI na wasanii wa taswira wakidai kuwa kampuni hiyo ilitumia kazi zao zilizo na hakimiliki kufunza muundo wao wa AI bila ridhaa yao. Mahakama ilikubali kwa kiasi na kukana kwa sehemu maombi ya washtakiwa. Mahakama iliruhusu dai la moja kwa moja la ukiukaji wa hakimiliki kuendelea, kwa kutambua kwamba suala la iwapo miundo ya AI inakiuka hakimiliki halijatatuliwa na inategemea maelezo mahususi ya kila kesi (Madigan, 2024). 

Hivi majuzi, uamuzi mpya ulichukuliwa na serikali ya Marekani tarehe 29 Januari 2025 (Kampuni ya Sheria ya Dreyfus, 2025). Inasisitiza mahitaji yanayohitajika ili kukubali maudhui yanayozalishwa na AI kama kazi yenye hakimiliki. Kulingana na uamuzi huu, maudhui yanayotokana na AI yanaweza kuwa na hakimiliki chini ya masharti yafuatayo: Kuna ushiriki wa kutosha wa binadamu katika mchakato wa ubunifu, yaani, nyenzo hazitoleshwi na AI pekee, na AI inatumiwa kama zana ya kuendeleza ubunifu wa binadamu. Pia inaeleza umuhimu wa vidokezo vinavyotolewa kwa mfumo, ambavyo vinahitaji kuwa na ubunifu wa kutosha. Katika wazo hili, ikiwa msanii atarekebisha, kupanga, au kuchagua vipengele vya maudhui yanayotokana na AI, maudhui haya. inaweza kustahiki ulinzi wa hakimiliki kwa sehemu.

Kwa mtazamo wa kimataifa, kila nchi hushughulikia masuala ya AI na hakimiliki kwa njia tofauti. Kwa mfano, Sheria ya Umoja wa Ulaya ya AI, iliyochapishwa tarehe 6 Agosti 2023, inataja wajibu wa mifumo ya AI kuzingatia haki za IP, ambayo ina maana kwamba watoa huduma wa muundo wa AI wanatakiwa "kushiriki hadharani muhtasari wa kina wa maandishi na data inayotumiwa katika mafunzo ya miundo yao ya AI" (Fitzpatrick, 2025).

Kwa vile mfumo wa kisheria bado unabadilika ili kushughulikia teknolojia hizi mpya, huenda tusiweze kutoa jibu wazi kuhusu hakimiliki zinazohusisha AI katika sanaa au tafsiri. Wasanidi wa AI wanapaswa, hata hivyo, kuhakikisha kwamba wanatii sheria kuhusu data wanayopata kwa miundo yao ya mafunzo. Hii inahusisha kupata leseni zinazofaa na kuwalipa fidia watu binafsi wanaomiliki IP ambayo wangependa kujumuisha katika seti zao za data za mafunzo (Deloitte AI Institute, nd).

Hitimisho 

Ulimwengu wa AI unabadilika kila wakati. Teknolojia yenyewe inaimarishwa siku baada ya siku na kujumuishwa katika nyanja zaidi na zaidi za maisha yetu. Kwa bahati mbaya, sheria haziwezi kubadilika haraka-hata katika ulimwengu wa kidijitali. AI kweli ina uwezo wa ubunifu au kuongeza kasi ya kazi za kufanya kazi, lakini kwa sababu ya jinsi inavyotengenezwa, inavunja sheria kadhaa. Kama tulivyoona, IP ina jukumu kubwa katika eneo la ubunifu, lakini watengenezaji wa programu za AI hawaonekani kujali sana, na zaidi ya hayo, hawalazimishwi kufuata sheria, kwani kuna ukosefu wa udhibiti kuhusu AI na hakimiliki. Teknolojia hii inaweza kutumia tu kile kilicholishwa, ambacho, kwa sehemu kubwa, ni kazi za hakimiliki. 

Suluhu kadhaa tayari zimependekezwa, na idadi inayoongezeka ya makampuni, mashirika, na nchi kwa sasa zinajaribu kuangazia masuala ya kisheria yanayohusu AI katika nyanja mbalimbali. Dai la kwanza linahusu uwazi zaidi kuhusu vyanzo vinavyotumiwa na mifumo ya AI kwa mafunzo au kutoa majibu, na uwazi katika suala la njia yake ya jumla ya utendakazi, ambayo inaweza kuwa mbaya kwa watengeneza programu wa AI. Baadhi ya nchi zina masuluhisho yao, na Umoja wa Ulaya anaongoza katika mapambano kwa uwazi.

Hivi majuzi, mnamo Februari 2025, Mkutano wa Kitendo wa AI ulifanyika Paris. Ililenga "kuanzisha kwa pamoja misingi ya kisayansi, suluhu na viwango vya AI endelevu zaidi inayofanya kazi kwa maendeleo ya pamoja na kwa maslahi ya umma" (Diplomasia ya Ufaransa, 2025) na zaidi ya washiriki 800. Matokeo yalionyesha yafuatayo: utayari wa kuunda AI endelevu, salama, ya kutegemewa, na ya uwazi na kuitumia kwa busara pale inapohitajika zaidi, kama vile huduma za afya na/au elimu. Wakati nchi 62 zilitia saini makubaliano ya mwisho, Marekani-licha ya kuwa mmoja wa viongozi katika uwanja wa AI-haikufanya hivyo.
 

Bibliography

Makubaliano ya Masuala Yanayohusiana na Biashara ya Haki Miliki Bunifu (Mkataba wa TRIPS). (nd). WIPO Lex. Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

Mkutano wa Kitendo wa AI (10 & 11 Feb. 2025). (2025). Diplomasia ya Ufaransa - Wizara ya Ulaya na Mambo ya Nje. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

Mkutano wa kilele wa AI Action: AI, Sayansi, na Jamii. (2025, Februari 6). Taasisi ya Polytechnique de Paris. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

AI na Hakimiliki: Kuelewa Ripoti ya Pili ya Ofisi ya Hakimiliki ya Marekani kuhusu Hakimiliki. (2025, Februari 10). Dreyfus. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

Akili Bandia na Mali Miliki. (nd). WIPO Lulu. Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

Mkataba wa Berne wa Ulinzi wa Kazi za Fasihi na Sanaa. (nd). WIPO Lulu. Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

Bharati, RK (2024). AI na mali miliki: Mifumo ya kisheria na maelekezo ya siku zijazo. Jarida la Kimataifa la Sheria, Haki na Jurisprudence, 4(2), 207-215. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP, Kurugenzi Kuu ya Utafsiri (Tume ya Ulaya), Debussche, J., & Troussel, J.-C. (2014). Tafsiri na haki miliki :ripoti ya mwisho. Ofisi ya Machapisho ya Umoja wa Ulaya. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

Blésius, C. (nd). Hakimiliki na mfasiri. Nani anamiliki tafsiri zako? Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

Creamer, E. (2024, Aprili 16). Utafiti umepata AI ya kuzalisha ikionyesha tishio kubwa kwa kazi ya watafsiri. Guardian. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

Devin, V. (2025, Januari 29). Kuanzia Zamani hadi Wakati Ujao: Athari za AI kwenye Teknolojia ya Tafsiri - Janibisha Makala. Janibisha. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

Fitzpatrick, D. (2025, Februari 3). Utawala Mpya wa Hakimiliki Umefanya Ujuzi wa AI Kuwa Faida Kubwa Zaidi. 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, Aprili 7). AI ya Kuzalisha Ina Tatizo la Haki Miliki. Mapitio ya Biashara ya Harvard. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

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

Hartley, V. (nd). Tafsiri ya AI au Tafsiri ya Mashine: Kuna tofauti gani? Waya ya Lugha. Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

Jinsi ya Kutumia AI kwa Tafsiri za Kisheria: Manufaa, Mapungufu, na Mbinu Bora. (2024, Julai 1). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

Haki Miliki katika ChatGPT. (2023, Februari 20). Tume ya Ulaya. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

Utangulizi wa Historia ya Tafsiri ya AI na Programu Maarufu. (2022, Desemba 19). Human Science Co., Ltd. https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

Kupferschmid, K. (2024, Desemba 12). Maarifa kutoka kwa Maagizo ya Mahakama katika Kesi za Ukiukaji wa Hakimiliki ya AI. Muungano wa Hakimiliki. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

Lacruz Mantecón, ML (2023). Uandishi na Umiliki wa Haki katika Enzi ya Tafsiri ya Mashine. Katika H. Moniz & C. Parra Escartín (Wahariri). Kuelekea Tafsiri ya Mashine Inayowajibika: Mazingatio ya Kimaadili na Kisheria katika Tafsiri ya Mashine (uk. 71–92). Uchapishaji wa Kimataifa wa Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

Leschen, S. (2024, Septemba 27). Tafsiri, sanaa inayostahili kulindwa. Taasisi ya Tafsiri na Ukalimani. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

Lucchi, N. (2024, Septemba). ChatGPT: Uchunguzi kuhusu Changamoto za Hakimiliki kwa Mifumo ya Ujasusi Bandia ya Kuzalisha. 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, Agosti 29). Mambo ya Juu kutoka kwa Agizo katika Kesi ya Hakimiliki ya Andersen dhidi ya Uthabiti wa AI. Muungano wa Hakimiliki. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

Mohamed, YA, Khanan, A., Bashir, M., Mohamed, AHHM, Adiel, MAE, & Elsadig, MA (2024a). Athari za Akili Bandia kwenye Tafsiri ya Lugha: Mapitio. Ufikiaji wa IEEE, 12, 25553-25579. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

Moneus, AM, & Sahari, Y. (2024). Akili Bandia na tafsiri ya binadamu: Utafiti tofauti kulingana na maandishi ya kisheria. Helioni, 10(6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

Ong, J., Lo Khai Yi, & Winn Wong, HW (2024, Septemba 3). Sheria ya EU AI: Mwongozo Muhimu wa Uzingatiaji Hakimiliki kwa Miundo ya AI yenye Madhumuni ya Jumla. Vyumba na Washirika. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

Smith, R. (2009, Novemba 19). Masuala ya hakimiliki katika umiliki wa kumbukumbu ya tafsiri. Utaratibu wa Kutafsiri na Kompyuta 31. TC 2009, London, Uingereza. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

Taarifa kuhusu Akili Bandia Jumuishi na Endelevu kwa Watu na Sayari. (2025, Februari 11). Elysee. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

Athari za kisheria za Generative AI. (nd). Taasisi ya Deloitte AI. Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

Miundo ya Tafsiri Iliyofunzwa. (nd). Wonk.Ai. Imerejeshwa tarehe 16 Februari 2025, kutoka https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

Shiriki nakala hii: