不知何方閒人，發現在Google Translate鍵入「China breaks promise」（中國違反諾言），就會譯成「中國信守諾言」，而「US breaks promise」則正確譯出「美國違約」。本港有IT專家指出，Google Translate透過「機器學習」翻譯，從網上擷取資料，建構模型，「如果有某一國家／某種語言嘅媒體，經常都將China breaks promise翻譯做『中國信守諾言』並放上網，咁久而久之，Google Translate就會中伏。」更有人懷疑Google跟中共勾結，刻意製造誤譯。
我自己做了些測試，也向機器學習專家請教，相信問題沒那麼簡單。我把China和US改為人名，發現「Xi Jinping breaks promise」也會譯成「習近平信守諾言」，而「Trump breaks promise」則譯成「特朗普違背諾言」。驟眼看來，Google Translate似變成指鹿為馬的文妓，但進一步測試就發現事情複雜得多。
在「breaks promise」前，我用英文輸入不同名字，如拜登、毛主席、鄧小平、愛因斯坦、耶穌和撒旦，翻譯都完全正確；輸入奧巴馬和普京，結果就跟習近平一樣，都把「breaks promise」誤譯成「信守諾言」。若是人為陰謀，何以奧巴馬和拜登的結果會相反？更少人留意的是，錯譯只限繁體中文，簡體翻譯都是正確的，包括「習近平违反诺言」。（補充：執筆期間我多番測試，最後發現繁體誤譯已修正了。）
要弄懂Google何以出錯，須明白一點它的原理，即「神經機器翻譯」（neural machine translation），簡稱NMT。NMT通過一條複雜數學方程式，按照某些參數，把輸入的字符串（原文）轉化為另一字符串（譯文）輸出，而改良參數的方法，是靠人類餵予海量平行語料，讓機器進行千百萬次訓練。由於系統太複雜，訓練材料太多，人類根本無法理解它的深層數據——這才是AI「邪惡」之處。
以「breaks promise」句子為例，機器根本不理解意思，但只要輸入資料有輕微變化，就會大大干擾結果。「信守諾言」跟「違反諾言」對人類來說，完全相反，但NMT可能歸為同類，位置非常接近，於是機器便會誤中副車，犯下人類覺得無比荒謬的錯誤。順帶一提，輸入「Carrie Lam Cheng Yuet-ngor breaks promise」，Google會譯成「林鄭月娥信誓旦旦」，繁簡皆然。NMT連習近平也沒授予這四字成語，全世界似乎只有林鄭獨享殊榮，恭喜恭喜，你又考第一了！