De "morfema" a "símbolo": A disputa cognitiva subjacente à IA por trás do nome em chinês de Token

Recentemente, o Comitê Nacional de Aprovação de Termos Científicos e Tecnológicos publicou um aviso recomendando que o termo “Token” na área de inteligência artificial seja traduzido como “词元” (símbolo ou unidade de símbolo) e disponibilizado para uso social experimental. Em seguida, o jornal “人民日报” publicou um artigo intitulado “Interpretação de especialistas: por que o nome em chinês de token foi definido como ‘词元’”, oferecendo uma explicação sistemática dessa nomeação sob uma perspectiva profissional.

O artigo menciona que a palavra “token” tem origem no inglês antigo tācen, que significa “símbolo” ou “marca”. Em modelos de linguagem, o token é a menor unidade discreta obtida após a segmentação de texto ou codificação em bytes, podendo se apresentar na forma de palavras, subpalavras, afixos ou caracteres, entre outros. O modelo demonstra certa capacidade inteligente ao modelar sequências de tokens.

Essa tradução é considerada compatível com os princípios de univocidade, cientificidade, simplicidade e coordenação dentro do sistema de argumentação dos especialistas, além de possuir uma base de uso na atual contextualização do chinês. No entanto, após leitura das interpretações relacionadas, minha compreensão dessa nomeação apresenta uma perspectiva diferente.

Do ponto de vista de normatização, essa proposta de nomeação possui, a curto prazo, vantagens de compreensão e disseminação. Mas, ao analisar sob as dimensões de ontologia computacional, estrutura de informação, evolução multimodal e consistência de retradução, sua adequação a longo prazo ainda necessita de mais verificação. Nesse contexto, uma alternativa igualmente relevante — “符元” (símbolo ou unidade de símbolo) — começa a mostrar uma maior coerência estrutural e estabilidade transcultural.

一、Desalinhamento na definição: não se pode substituir “essência” por “origem”

Opinião do pesquisador Chen Xilin, do Instituto de Tecnologia de Computação da Academia Chinesa de Ciências: o papel inicial de “token” na inteligência artificial é de “unidade semântica básica da linguagem”, portanto “词元” (símbolo) pode refletir melhor sua essência.

Essa avaliação faz sentido no contexto histórico, mas, na atual fase de avanço paradigmático tecnológico, esse tipo de raciocínio é, essencialmente, uma “busca acadêmica que insiste na mesma direção sem reflexão”.

Na lógica da definição de termos, é necessário distinguir rigorosamente entre “cenário de aplicação inicial” e “atributo estrutural essencial”.

Embora o token tenha origem no processamento de linguagem natural (PLN), na trajetória de evolução da AGI (Inteligência Artificial Geral), ele já ultrapassou os limites de modelos de linguagem, evoluindo para uma unidade fundamental que trata textos, imagens, voz e sinais físicos de forma unificada. Nos sistemas computacionais modernos, a ontologia estrutural do token é de “unidade de símbolo discreta”, e não de uma única modalidade de unidade linguística.

Se nomearmos pelo “papel inicial”, então o próprio computador (Computer) deveria ser chamado de “máquina de cálculo eletrônico” (devido à sua função original de substituir cálculos manuais); a internet (Internet) deveria ser chamada de “rede militar da Guerra Fria”. A falha dessa lógica de nomeação está em focar apenas na “função temporária” da tecnologia em um momento histórico específico, ignorando sua “ontologia física” que atravessa eras.

O caminho histórico não equivale à sua essência. Da mesma forma, não podemos, por causa do uso inicial de “token” no processamento de textos, mantê-lo permanentemente restrito ao contexto estreito de “palavra”.

Definir conceitos básicos com base no “cenário de aplicação inicial” é, na essência, substituir a verdade ontológica da estrutura por uma dependência do caminho histórico. Essa definição pode facilitar a compreensão na fase inicial da tecnologia, mas, na fase de expansão do paradigma multimodal, ela rapidamente se torna obsoleta e se torna uma prisão cognitiva. Em contrapartida, “符元” (símbolo) alinha-se diretamente com a ontologia de símbolos no processamento multimodal, definindo não o “passado” de Token, mas sua “verdade”.

二、Limites da analogia: uma vez que uma explicação se torna definição, ela começa a se desviar

Opinião do professor Dong Yuxiao, vice-professor do Departamento de Computação da Universidade Tsinghua: é possível entender unidades discretas em multimodalidade como “palavras amplas” por meio de analogias como “nuvem de palavras” ou “saco de palavras”.

A analogia de Dong Yuxiao ajuda na compreensão, mas não deve substituir a definição. Essa abordagem é útil na explicação, mas, se elevada a base de nomeação, pode causar deslocamentos conceituais na categoria de conceitos.

Do ponto de vista metodológico, a analogia reduz a barreira de compreensão, enquanto a função da definição é delimitar fronteiras semânticas. Quando “palavra” é expandida para cobrir blocos de imagem (patch), segmentos de voz, representações vetoriais (embedding) ou sinais perceptivos mais amplos, suas propriedades linguísticas originais são continuamente diluídas, e a fronteira semântica torna-se difusa. Essa expansão guiada por analogia pode manter a coerência explicativa a curto prazo, mas, na evolução de longo prazo, tende a causar deriva semântica.

Na capacidade de expansão multimodal, é preciso estar atento ao risco de “analogia” escorregar para “definição”. No contexto de aprovação de termos, é necessário distinguir claramente entre “metáfora interpretativa” e “definição ontológica”, evitando que a primeira substitua a segunda.

Um exemplo mais direto: na divulgação científica, podemos comparar uma lâmpada a um “sol artificial” para facilitar a compreensão; mas, na nomenclatura científica, não se pode renomear a unidade de corrente elétrica “ampere” como “elemento de luz”. A primeira é uma expressão descritiva, enquanto a segunda envolve um sistema de medição rigoroso e uma definição padronizada, e os dois não podem ser misturados.

Da mesma forma, termos como “nuvem de palavras” ou “saco de palavras” são metáforas descritivas ou estatísticas, que ajudam a entender a estrutura ou distribuição de dados; enquanto Token, como unidade fundamental de medição em grandes modelos, está profundamente integrado na cobrança de poder computacional, treinamento de modelos e métricas acadêmicas. Quando seu uso atinge bilhões a trilhões de chamadas diárias, seu nome carrega não apenas uma função explicativa, mas também um conceito fundamental com significado técnico e padrão. Nesse nível, o termo deve alinhar-se à sua ontologia, não depender de analogias para extensão.

Se essa lógica de analogia for levada ao extremo na nomeação, há um risco implícito: já que as pessoas estão acostumadas a entender Token como “palavra”, por que não continuar usando essa analogia? Mas isso é uma continuação do caminho dependente — usar a conveniência do entendimento existente para substituir a correção do conceito. Nesse sentido, essa nomeação se assemelha mais a um “romantismo linguístico” do que a um alinhamento rigoroso com a ontologia computacional.

Não podemos, por exemplo, exigir que, por ter “potência” com “cavalo”, discutamos “cavalo eletrônico” em motores elétricos. Analogias podem ajudar na compreensão, mas não definem padrões.

Por outro lado, “符” (símbolo) como conceito mais neutro possui uma capacidade de adaptação multimodal natural, podendo cobrir texto, imagem, voz e outras formas de informação sem explicações adicionais. Assim, uma nomeação baseada em “unidade de símbolo” está mais próxima da ontologia estrutural de Token. Nesse raciocínio, “符元” (símbolo unidade) como tradução correspondente apresenta maior coerência conceitual e estabilidade a longo prazo.

三、Custo cognitivo: quando o ponto de ancoragem semântico gera equívocos sistemáticos

Opinião do consenso de especialistas: “词元” (símbolo) é uma expressão concisa, compatível com o hábito do chinês, e fácil de disseminar.

Essa avaliação tem razoabilidade na disseminação, mas pressupõe que o público aceite a analogia de “palavra” como abrangente de múltiplas modalidades. No entanto, a analogia é uma ferramenta de raciocínio especializada, não uma compreensão natural do público geral. Para usuários comuns, “palavra” possui um forte efeito de âncora semântica — ao ouvir “palavra”, sua intuição aponta inevitavelmente para o sistema linguístico, não para símbolos de imagem, som ou ação. Essa trajetória de reconhecimento não é um problema técnico, mas uma estrutura cognitiva da psicologia.

Assim, ao expandir “palavra” para o que se chama de “palavra ampla”, na verdade se cria um viés na compreensão do usuário. Sua primeira associação é “palavra = unidade linguística”, não “símbolo de múltiplas modalidades”. Uma vez estabelecida essa interpretação equivocada, todas as explicações subsequentes serão apenas tentativas de corrigir esse entendimento prévio, não uma extensão natural.

Por exemplo, quando a mídia relata que “o modelo foi treinado com 10 trilhões de palavras”, o público facilmente interpreta como “leu uma grande quantidade de textos”, ignorando a presença de muitas imagens, vozes e outros dados multimodais. Essa confusão não é um caso isolado, mas um efeito sistemático causado pela âncora semântica do termo.

Na prática de engenharia, esse nome também pode gerar atritos na comunicação interdisciplinar. Quando unidades discretas em modelos visuais ou de voz são chamadas de “palavras”, além de gerar mal-entendidos semânticos, também cria conflitos linguísticos entre diferentes áreas. Sistemas multimodais precisam de uma “camada de símbolos” unificada, não de uma expansão do domínio linguístico.

Em comparação, “符” (símbolo) como conceito mais abstrato, embora exija maior esforço inicial de compreensão, possui uma referência semântica mais neutra, que não fixa a cognição na linguagem. Com uso prolongado, favorece a construção de uma estrutura cognitiva estável e unificada, reduzindo o custo interpretativo geral e fornecendo uma base mais estável para a unificação multimodal.

O custo do nome não ocorre na definição, mas na correção posterior; uma vez que uma âncora semântica se forma cedo, o custo de ajustá-la aumenta exponencialmente.

Especialistas podem ampliar analogicamente a fronteira de “palavra”, mas o público não compreenderá o conceito por analogia. O nome não serve aos especialistas, mas a todo o sistema cognitivo da época.

四、Ilusão de univocidade: quando uma palavra tenta sustentar dois sistemas

Opinião do princípio de aprovação de termos: “词元” (símbolo) atende ao princípio de univocidade, ajudando a resolver problemas de confusão na tradução.

No que diz respeito à univocidade terminológica, é importante estar atento ao risco de “uma palavra com dois significados” gerar uma instabilidade sistêmica. Na aprovação de nomes científicos, a “univocidade” é um princípio fundamental. Se um termo precisa de contexto ou explicação adicional para distinguir significados, seu valor como padrão já está comprometido.

No entanto, do ponto de vista do sistema acadêmico atual, essa avaliação ainda admite discussão. “词元” (símbolo) já é um termo consolidado na linguística e no processamento de linguagem natural (PLN), sendo, na linguística clássica, equivalente ao conceito de Lemma — a forma canônica de uma palavra (por exemplo, o lemma de is/am/are é “be”). Essa utilização é amplamente aceita em materiais acadêmicos e na literatura especializada.

Nesse contexto, se traduzirmos Token também como “词元”, isso pode gerar conflitos semânticos, levando a interpretações errôneas.

Por exemplo, ao descrever “lematização de um token” em PLN, a expressão em chinês poderia ser “对‘词元’进行‘词元化’”, o que aumenta a complexidade de compreensão e introduz ambiguidades na pesquisa acadêmica e na recuperação de informações, dificultando distinguir se “词元” refere-se ao segmento discreto ou à forma canônica da palavra.

Do ponto de vista funcional, há uma distinção clara: Lemma enfatiza a “reducção” linguística — a forma padrão após variações morfológicas; enquanto Token enfatiza a “segmentação” — a menor unidade discreta de processamento do modelo. Essa diferença entre “reducir” e “segmentar” corresponde a diferentes dimensões semânticas e de símbolo.

Portanto, quando um termo precisa de uma “generalização” para cobrir múltiplos conceitos existentes, sua univocidade na verdade se transforma em uma “unificação interpretativa”, não em uma estabilidade semântica.

Quando um termo depende de explicação para manter a unidade, sua estabilidade como padrão começa a se enfraquecer.

Em contraste, “符元” não apresenta conflito semântico na terminologia existente. Por um lado, mantém a propriedade ontológica de Token como símbolo discreto; por outro, evita sobreposição com a tradução de Lemma, garantindo maior clareza semântica e coerência sistêmica.

五、Retorno à ontologia: Token é, na essência, um “símbolo”, não uma “palavra”

Opinião geral (explicação comum): Token é a menor unidade usada por modelos de linguagem para processar texto.

Essa afirmação é válida na camada funcional, mas ainda está no nível de “como usar”, sem atingir sua propriedade ontológica na teoria computacional. Do ponto de vista da teoria da informação e da computação, o objeto fundamental que os sistemas processam não é “palavra”, mas “símbolo” (symbol).

Isso pode ser entendido em dois níveis:

Primeiro, sob a perspectiva da teoria da informação, a essência da informação reside na eliminação da incerteza, sendo sua unidade de medida o bit, cujo suporte é um símbolo discreto. O símbolo, nesse contexto, não se preocupa com conteúdo semântico, mas com distribuição probabilística e codificação.

Segundo, na implementação computacional, os grandes modelos não “leem” caracteres; eles manipulam índices discretos (ID). Independentemente de o ID corresponder a um caractere chinês, a um bloco de imagem ou a uma amostra de áudio, no processamento, todos participam como símbolos unificados.

Sob essa estrutura, a propriedade ontológica fundamental está no “nível de símbolo”, não no “nível de semântica”. O símbolo, por si só, não carrega significado, sendo apenas um vetor de codificação e cálculo.

Nomear Token como “词元” (símbolo) introduz implicitamente uma orientação semântica de linguagem, puxando o conceito originalmente do nível de símbolo de volta ao entendimento centrado na linguagem. Essa nomeação pode facilitar a explicação, mas, do ponto de vista teórico, tende a confundir os limites entre “cálculo simbólico” e “compreensão semântica”.

Em contraste, “符元” (símbolo unidade) mantém-se na camada de símbolo. Por um lado, reflete com precisão a propriedade de Token como símbolo discreto; por outro, evita sobreposição com a tradução de Lemma, promovendo maior clareza semântica e coerência ontológica.

De uma perspectiva mais ampla, à medida que os sistemas de IA evoluem para multimodalidade e inteligência geral, nomes que alinhem diretamente com sua ontologia matemática e computacional facilitarão a construção de um sistema cognitivo estável e escalável. Nesse sentido, uma nomeação centrada em “unidade de símbolo” não é apenas uma questão linguística, mas uma expressão de coerência com a essência do cálculo, sendo “符元” uma correspondência natural nesse quadro.

六、A ruptura linguística: falhas na tradução reversa na cadeia de mapeamento

Opinião do entendimento geral: “词元” (símbolo) já vem sendo utilizado na academia chinesa, com uma base de uso crescente e vantagem na disseminação.

No contexto multilíngue, é preciso estar atento ao impacto sistêmico da “ruptura na tradução reversa”. Avaliar se um termo técnico tem vida longa não depende apenas de sua capacidade de expressão em chinês, mas também de sua capacidade de manter uma tradução estável na comunidade acadêmica internacional. O ideal é que o termo seja “reversível”, ou seja, que possa realizar uma correspondência semântica consistente entre línguas diferentes.

A avaliação acima reflete a aceitabilidade de “词元” no contexto local, mas, do ponto de vista internacional, ainda há espaço para discussão. Se um termo só for válido em um sistema linguístico, sem uma correspondência estável no outro, isso pode gerar custos adicionais na comunicação acadêmica.

Especificamente, na cadeia de tradução reversa, “词元” carece de uma rota clara e única de correspondência. Quando revertido ao inglês, frequentemente há divergências entre conceitos próximos: “word unit” carece de definição rigorosa, “morpheme” corresponde à unidade mínima de significado na linguística, e “lexeme” refere-se à unidade lexical. Esses conceitos não cobrem precisamente o significado de Token no contexto computacional, podendo gerar deslocamentos conceituais.

Por outro lado, “符元” pode corresponder de forma mais natural a “symbolic unit” (unidade simbólica). Essa expressão possui uma base teórica clara e uso estável em áreas como teoria da informação, matemática discreta e representação multimodal, podendo manter uma correspondência semântica consistente entre diferentes contextos. Assim, entre chinês e inglês, é mais fácil estabelecer uma tradução direta e inequívoca.

Na prática, um termo que entra em artigos acadêmicos, documentos técnicos e na comunicação internacional precisa de uma capacidade de tradução reversa confiável. Se um termo exige explicações adicionais na tradução, seu custo de uso a longo prazo aumenta continuamente.

Portanto, no sistema multilíngue, “词元” enfrenta o problema da instabilidade na correspondência, enquanto “符元” apresenta maior certeza semântica e coerência conceitual. Em um mundo de IA cada vez mais globalizado, escolher termos com boa capacidade de tradução reversa é fundamental para construir um sistema de conhecimento aberto e interoperável.

A reversibilidade internacional de um termo é, essencialmente, seu critério de longevidade acadêmica.

七、Ilusão de uniformidade: conformidade formal não garante coerência estrutural

Opinião do entendimento geral: “词元” mantém o estilo de expressão de termos como “embedding” e “attention”, sendo conciso, abstrato e adequado ao contexto técnico em chinês.

Conclusão preliminar: a unificação do sistema terminológico deve basear-se em “isomorfismo conceitual”, e não apenas na “forma linguística”.

No argumento a favor de “词元”, um motivo comum é que sua expressão mantém o estilo de termos como “embedding” e “attention”, sendo concisa e abstrata, compatível com o contexto técnico chinês. Essa justificativa captura a necessidade real de uniformidade no sistema terminológico, mas o problema é que — se essa uniformidade se limitar à camada linguística, sem refletir a estrutura conceitual — ela pode levar de um “ordem aparente” a uma “ilusão”.

“Embedding” e “attention” tornaram-se termos estáveis porque correspondem a estruturas computacionais bem definidas: o primeiro é uma transformação vetorial, o segundo é um mecanismo de peso; seus nomes indicam diretamente a essência do cálculo. “词元”, por outro lado, é uma nomeação interpretativa, cuja racionalidade depende de uma analogia com “palavra ampla”. Se essa analogia for dissociada da estrutura, o nome não possui uma direção estrutural coerente.

Essa diferença traz uma questão central: coerência formal, que reduz custos de expressão, versus estabilidade semântica, que garante compreensão. Se priorizarmos apenas a “forma linguística”, a complexidade não desaparece, ela apenas se transfere para uma carga cognitiva de longo prazo; somente uma base de “isomorfismo conceitual” permite que o sistema se mantenha estável em contextos diversos e na evolução multimodal.

Quando “embedding”, “attention” e “词元” aparecem juntos, há a ilusão de que estão no mesmo nível conceitual. Mas, na verdade, os dois primeiros representam mecanismos, enquanto o último é um objeto; os dois primeiros têm definições rigorosas, o último depende de contexto interpretativo. Essa desalinhamento estrutural pode gerar fissuras invisíveis no sistema cognitivo.

Mais importante, quando a nomeação de um conceito fundamental depende de analogia e não de definição estrutural, seu impacto não se limita ao termo em si, mas se propaga a todo o sistema de terminologia. Quando conceitos subsequentes tentam se desenvolver em torno dessa nomeação, eles precisarão constantemente recorrer a explicações para manter a coerência, criando uma disjunção estrutural implícita.

Nesse sentido, “符元” oferece uma via de expressão mais próxima da estrutura fundamental. Ela aponta diretamente ao objeto básico do sistema — símbolo (symbol) — sem depender de analogias, podendo manter uma correspondência consistente em diferentes contextos.

A terminologia não é apenas uma etiqueta, mas uma porta de entrada para o entendimento. Termos bons eliminam explicações, termos ruins acumulam comentários. Quando um conceito fundamental se desvia da estrutura, o sistema terminológico só consegue se sustentar por explicações, não por uma coerência própria.

Conclusão

Em essência, a escolha terminológica não é apenas uma questão linguística, mas uma moldagem precoce da estrutura cognitiva de um campo. Se a nomeação se desvia da sua ontologia estrutural na fase inicial, o sistema subsequente só poderá se sustentar por explicações contínuas, dificultando a formação de uma rede conceitual coerente.

À medida que a IA avança rumo à inteligência geral e à fusão multimodal, termos que possam alinhar-se à sua ontologia computacional e manter estabilidade transcultural terão maior potencial de se tornar fundamentos cognitivos duradouros. Nesse sentido, uma nomeação centrada em “unidade de símbolo” oferece um equilíbrio mais adequado entre a essência técnica e a clareza cognitiva.