Alexander Rush, asisten profesor di Harvard yang memelajari pemrosesan bahasa alami dan terjemahan komputer, mengatakan bahwa filter kualitas internal mungkin akan menangkap manipulasi semacam itu.

Kemungkinan besar bahwa terjemahan aneh itu terkait perubahan Google Translate yang dibuat beberapa tahun yang lalu, ketika itu mulai menggunakan teknik yang dikenal sebagai 'neural machine translation'.

Dalam neural machine translation, sistem dilatih dengan sejumlah besar teks dalam satu bahasa dan terjemahan yang sesuai di lain, untuk membuat model bergerak di antara keduanya.

Tapi ketika itu diberi masukan yang tidak masuk akal, Rush menjelaskan bahwa sistem dapat 'berhalusinasi' output yang aneh.

Tidak seperti cara DeepDream Google mengidentifikasi dan menonjolkan pola dalam gambar.

"Modelnya adalah kotak hitam, yang dipelajari dari banyak contoh pelatihan yang dapat Anda temukan," kata Rush.

"Sebagian besar dari ini akan terlihat seperti bahasa manusia, dan ketika Anda memberikannya yang baru itu dilatih untuk menghasilkan sesuatu, di semua biaya, yang juga terlihat seperti bahasa manusia,"

"Namun, jika Anda memberikan sesuatu yang sangat berbeda, terjemahan terbaik akan menjadi sesuatu yang masih lancar, tetapi tidak terhubung sama sekali dengan masukan,"

Sean Colbath, seorang ilmuwan senior di BBN Technologies yang bekerja pada terjemahan mesin, setuju bahwa output aneh mungkin disebabkan oleh algoritma Google Translate yang mencari keteraturan dalam kekacauan.

Dia juga menunjukkan bahwa bahasa yang menghasilkan hasil aneh yaitu, Somalia, Hawai, dan Maori.

Ketiga bahasa ini memiliki teks terjemahan yang lebih kecil daripada bahasa yang lebih banyak digunakan seperti Bahasa Inggris atau Cina.

Akibatnya, mungkin Google menggunakan teks-teks religius seperti Alkitab, yang telah diterjemahkan ke banyak bahasa, untuk melatih modelnya dalam bahasa-bahasa itu, yang menghasilkan konten religius.

"Jika mereka mencoba untuk membangun model dari hal-hal itu, mungkin model itu hanya memasukkan doa-doa sehingga mengeluarkan hal yang sama akibat latihan itu," jelas Colbath yang menekankan bahwa ini merupakan pendapat pribadinya dan tidak mewakili perusahaan.

Rush setuju bahwa jika Google menggunakan Alkitab untuk melatih modelnya, itu bisa menjelaskan beberapa output aneh.