Yapay zekâ son yıllarda çevirinin her alanında olduğu gibi görsel-işitsel çeviri alanında da önemli ilerlemeler kaydetmiş ve bu alanda etkili bir şekilde kullanılmaya başlamıştır. Yapay zekâ tabanlı teknolojilerin görsel-işitsel dijital medya çevirilerinde geleneksel çeviri yöntemlerine kıyasla daha hızlı sonuçlar vermesi, nicelik olarak büyük miktarlarda verileri kolayca işlemesi ve düşük maliyetlerle çeviri çıktıları sunması açısından önemli bir rol oynamaktadır. Dil modellerinde güncel gelişmelerle birlikte özellikle altyazı çevirilerinde en sık kullanılan yapay zekâ destekli modellerinin; Google Translate, ChatGPT, DeepL ve CaptionHub gibi modeller olduğu, ancak bu modellerin tüm dil çiftlerinde aynı oranda verimlilik sağlayamadıkları görülmektedir. Bunun sebebi, dillerin yapılarının, gramer kurallarının ve farklı dinamiklerinin olmasından kaynaklanmaktadır. Arapça-Türkçe dil çifti göz önünde bulundurulduğunda; Arapçanın kök-temelli (morfolojik), Türkçenin sondan eklemeli bir dil olması, alfabe, sesletim ve söz dizimlerinin farklı olması iki dil arasındaki eşdeğerliği sağlama ve kültürel referansları benzer bir etkiyle aktarma sürecinde büyük bir önem taşımaktadır. Bu bilgiler ışığında çalışmanın deneysel bölümünde Kelebeğin Rüyası adlı filmin insan tarafından yapılan altyazı çevirileri Google Translate ve ChatGPT’nin güncel versiyonu ChatGPT-4o modellerinden alınan çeviri çıktıları ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Karşılaştırmalı analizler Peter Newmark’ın kaynak ve hedef dil özelliklerini dikkate alarak geliştirdiği stratejiler çerçevesinde sürdürülmüş, belirlenen 8 örnekte yapay zekâ modellerinin; özellikle deyim ve şiir gibi yazınsal içeriklerde eşdeğerlik sağlayıp sağlamadığı, Arapça-Türkçe dil çifti özelinde altyazı türlerinde verimlilik oranlarının ne düzeyde olduğu yönünde bir takım çıkarım ve tespitlere varılmıştır.