N-am idee cum şi cui i-o fi venit ideea (sic!) să scindeze AstraZeneca în „a stra ze neca” şi să-i ceară lui Google să traducă asta, dând-o drept expresie în limba latină.
Eu am descoperit traducerea via Aldus şi m-am gândit să văd dacă ChatGPT are o explicaţie a acestui fapt. Redau mai jos discuţia noastră.
Am spus:
Asta e o imagine alcătuită din capturi de ecran. Din ea se vede că, deşi „a stra ze neca” nu înseamnă nimic în latină, Google Translate traduce în diverse limbi această expresie inexistentă, obţinută, prin scindare, din AstraZeneca, dându-i un sens sinistru. Care e explicaţia?
ChatGPT a spus:
Ai observat corect: expresia „a stra ze neca” nu are niciun sens în limba latină — nu este o frază gramaticală, nici nu conține cuvinte latine autentice într-o construcție logică. Cu toate acestea, Google Translate o interpretează ca „un drum spre moarte” în mai multe limbi, ceea ce pare sinistru, mai ales având în vedere că această expresie rezultă din despărțirea artificială a cuvântului AstraZeneca (numele unui cunoscut producător de vaccinuri și medicamente).
Explicația acestui fenomen este mai degrabă tehnică și psihologică decât lingvistică:
🔍 1. Google Translate folosește învățare automată, nu reguli gramaticale stricte
Google Translate nu funcționează pe bază de dicționare sau gramatici formale, ci pe modele de traducere neuronală. Aceste modele sunt antrenate pe uriașe volume de texte bilingve sau multilingve, extrase din internet. Astfel, dacă un anumit șir de caractere apare frecvent într-un context asociat cu moartea, chiar și prin eroare, modelul va învăța această asociere.
💻 2. Asociere probabilistică sau contaminare de date
Este foarte posibil ca în timpul pandemiei, numele „AstraZeneca” să fi apărut în multe texte în apropierea unor discuții despre moarte, efecte adverse, sau controverse. Modelele de traducere, fiind sensibile la context și frecvență, pot fi astfel „contaminate semantic”. Așa se ajunge ca un nonsens ca „a stra ze neca” să fie interpretat ca având sensul „un drum spre moarte”.
🧠 3. Efectul de pareidolie lingvistică
La fel cum vedem fețe în nori, creierul uman este predispus să caute semnificații. Când vezi că un cuvânt descompus dintr-un brand farmaceutic este tradus ca „moarte”, pare înfricoșător — dar poate fi doar o coincidență indusă de modul în care funcționează traducerea automată.
📉 4. Lipsa validării pentru limbi „moarte” ca latina
Traducerea din limba latină în Google Translate este notoriu nesigură. Latină este o limbă moartă, iar baza de date cu texte latine e mult mai restrânsă. Astfel, modelul e mult mai predispus să „ghicească” pe baza patternurilor din alte limbi moderne.
✅ Concluzie:
Este o iluzie semantică generată de un model neuronal, nu un mesaj ascuns sau intenționat. Google Translate produce astfel de rezultate uneori pentru texte fără sens, în special dacă ele seamănă cu termeni reali sau apar în contexte puternic mediatizate (cum este cazul AstraZeneca).
Dacă vrei, pot face o analiză textuală pentru a simula cum ar putea un model să ajungă la această traducere.
Am spus:
Da, ar fi interesant.
ChatGPT a spus:
Perfect! Hai să facem o simulare logică și textuală despre cum ar putea un model de traducere neuronală să ajungă la „un drum spre moarte” pornind de la nonsensul „a stra ze neca”. Vom proceda pas cu pas, așa cum ar face-o un model:
🔠 Pasul 1: Segmentare și asociere fonetică
Modelul încearcă să găsească semnificații parțiale în segmentele cuvântului:
„a” – articol sau prepoziție (poate fi interpretat ca „spre” în engleză: to, toward)
„stra” – seamănă cu „strada”, „strata”, „stradae” = drum, cale (în română, italiană, franceză – toate limbile romanice)
„ze” – fără sens în latină, dar fonetic seamănă cu „se”, „ze” din alte limbi slave sau romanice
„neca” – seamănă izbitor cu:
necare (latină) = a îneca → moarte
necare (română veche) → verb legat de sufocare, moarte
necare (italiană „annegare”, franceză „noyer” derivă de aici)
✅ Așadar, o interpretare probabilistică ar fi:
„a stra ze neca” ≈ „a strada spre moarte”
🧠 Pasul 2: Asocierile învățate din date reale
În timpul pandemiei, „AstraZeneca” a apărut foarte des în fraze de genul:
„Vaccinul AstraZeneca a fost asociat cu decese”
„Mai multe persoane au murit după ce au primit AstraZeneca”
„AstraZeneca, controversă: cazuri de tromboză fatală”
📌 Dacă astfel de propoziții au fost traduse automat de milioane de ori în Google Translate, atunci modelul a învățat că „AstraZeneca” este vecin semantic cu „moarte” în multe contexte.
🤖 Pasul 3: Modelul generalizează prin pattern-uri
Un model neuronal de traducere, cum e cel folosit de Google, învață modele de tip:
[cuvinte asemănătoare cu „AstraZeneca”] + [construcție care indică drum/direcție] → [„a way to death”, „un chemin vers la mort”, etc.]
Când introduci „a stra ze neca”, modelul face o asociere probabilistică și își spune:
„Hmm… asta seamănă cu AstraZeneca. Când văd AstraZeneca, frecvent urmează ‘moarte’ sau ‘controversă’. Și mai sunt și fragmente ce sună a ‘drum’ (stra) și ‘înecare’ (neca). Deci, sigur vrea să zică ‘drum spre moarte’.”
🧪 O analogie simplificată
Imaginăm că modelul e ca un copil care a învățat că:
„Lapte” e asociat cu „alb”
„Zăpadă” = „alb”
„Creta” = „albă”
Acum, dacă îi spui „lapde” (un cuvânt fals, dar aproape de „lapte”), el va ghici:
„Ah, probabil înseamnă ceva alb.”
Modelul de traducere face același lucru cu „a stra ze neca”.
📎 Concluzie finală:
Google Translate nu „știe” sensuri ca un om, ci doar ghicește pe baza contextelor învățate. În acest caz:
A fost „păcălit” de asemănările cu „strada” și „necare” (moarte).
A învățat o asociere semantică toxică de la contexte reale din perioada pandemiei.
Nu are un filtru logic care să spună „acesta nu e un cuvânt valid în latină”.
Rezultatul e o traducere înfricoșător de coerentă pentru un șir fără sens.
De aici, anumite persoane care zic „când ajungi să-l iei pe Google Translate tovarăș la teoria conspirației, ai părăsit deja spațiul argumentelor și ai intrat în zona absurdului” ar trebui să reţină că Google Translate a folosit asocieri învăţate din date reale.
Eu, Arlech 
Trebuie să fii autentificat pentru a publica un comentariu.