2023年3月17日，由新译研究院联合北京语言大学、天津大学和北京交通大学共同主办的以“ChatGPT给语言服务行业带来的机遇和挑战”为主题的学术活动顺利举办。该活动旨在探讨ChatGPT的横空出世，给我们的工作、生活和学习带来了哪些机遇和挑战。同时，通过本次活动，进一步向社会各界普及机器翻译相关知识，并对外释放新译大讲堂关于机器翻译的课程体系建设规划和国家语言服务出口基地建设构想。
本次活动由中国出版协会副理事长、新译研究院院长谢寿光致开幕词。谢寿光指出，ChatGPT是基于超大规模语言模型机器深度学习人工智能技术的革命性突破，是图灵测试以来数十年机器翻译发展进化的结果。它对知识生产包括语言服务学科和产业在内的人类社会所有垂直领域和学科都将带来颠覆性影响。新译科技作为在机翻领域深耕多年的高科技本土企业，选择在当下最关键的技术风口由其设立的新译研究院联手北京语言大学、天津大学和北京交通大学举办第五期新译大讲堂，邀请冯志伟、王立非、熊德意、徐金安、韩林涛等学界大咖和新锐，就ChatGPT给语言服务行业带来的机遇和挑战发表演讲并进行高端对话。
著名计算语言学家、教育部文字应用研究所研究员、博士生导师冯志伟教授的报告题目是《从图灵测试到ChatGPT的发展历程》。冯教授从图灵测试开始介绍，从规则系统，基于统计的数据驱动范式，再到基于深度学习的神经网络（预训练语言模型）进行展开。冯教授详细地介绍了ChatGPT的发展过程，他表明ChatGPT的出现不是偶然，而是技术发展的重要结果，并对未来发表了乐观的展望。
天津大学自然语言处理实验室负责人、博士生导师熊德意教授的报告题目是《ChatGPT与大模型：隐式能力探秘与技术挑战分析》。熊教授介绍了大模型的技术迭代路线，详细地介绍了ChatGPT背后的对齐技术，表明了大模型和人类的价值观进行对齐具有重要的研究意义。熊教授从大模型的突显能力、思维链能力、指令泛化能力三方面阐释了ChatGPT与大模型的隐式能力，最后也提出了ChatGPT及大模型在社会中的后续挑战。
北京语言大学国际语言服务研究院院长、国家语言服务出口基地首席专家、博士生导师王立非教授的报告题目是《ChatGPT冲击与外语及翻译教育改革》。王教授分享了在与大模型机器赛跑的阶段中，翻译教育受到了哪些影响，以及翻译教育应当如何在ChatGPT模型出世后进行变革。最后，王教授认为当前的时代是需要ChatGPT这样的人工智能模型来助力社会培养语言服务人才。
高端对话环节由北京交通大学语言智能与大数据处理研究所教授、博士生导师徐金安教授主持，对话主题为“ChatGPT给学术界、产业界和投资界带来了哪些机遇和挑战”。
徐金安教授提问：为什么ChatGPT会如此火爆？有哪些突出的表现让大家眼前一亮？
冯志伟教授发表看法：ChatGPT的出现不是偶然，进入深度学习以后，它的整个存储方式发生变化，在计算机中语言通过词向量来表达，其表达能力超过人类。ChatGPT模型在数学上相当于一个高阶的马尔可夫模型，它的能力是人达不到的，这是一个很重要的科学成就。Open AI这个公司在预训练模型上是比较领先的，GPT最早提出在2018年，虽然那个时候最火的是Google的BERT，很多人利用BERT来做一些研究，但是没想到ChatGPT异军突起，我相信这也是一个好现象。
韩林涛老师发表看法：从外语专业老师的角度来说，评判机器翻译的质量主要看能不能说人话和术语翻译的好不好。在给定专业术语的前提下，ChatGPT的翻译质量是很好的，令人非常震惊；另外在语言学习方面，ChatGPT对外语老师生成教学材料、评价学生的语言能力有极高的帮助；第三，它具有灵活的定制能力，可以利用简单的代码调用ChatGPT的API将其嵌入到自己的代码中，非常容易定制和解决问题。ChatGPT的兴起既令人兴奋又令人焦虑，兴奋的是它能给我们带来很多可能性，焦虑的是外语专业的老师还没有意识到ChatGPT的巨大影响。
徐金安教授提问：ChatGPT是怎么做的？技术路线是怎么样的？
熊德意教授发表看法：ChatGPT的底座是大模型，所谓大力出奇迹，大数据、大算力和大模型放进“熔炉”使其炼出了浑身的本事，它的知识量和信息量是巨大的，地球上没有任何一个人能与之相比。但是它像一个没有价值观的小孩，在没有对它进行对齐之前，当输入的prompt有危害时，它也会生成有危害的东西，并且它不具备自主复制能力。下一步的发展路线预测，它将从完成简单的任务阶段向决策阶段和创新阶段发展。
著名投资人黄巍发表看法：我在职业生涯当中发现，做投资一定要对学术有相对的了解，ChatGPT对语言服务行业有很大的影响，人工智能会替代很多岗位，如审稿、绘画和程序员，我们能明显感受到ChatGPT对很多行业已产生影响。我们做投资主要看公司是否在这个领域有一定的积累，有一定的技术沉淀。在看了百度“文心一言”的发布会之后，目前的效果是预料之中，因为中文是一个有限的集群，但我们认为中国的“ChatGPT”会以一种特殊形态来呈现。对于失业的问题，我认为一批职业消失的同时会创造出又一批新的职业。我们投资界非常重视学术界的观点，每一次做一个项目要拜读的文章在600页到700页。
王立非教授发表看法：作为一个用户，我感觉ChatGPT的英文或其他欧洲语言水平是非常强大的，但是在汉语上，我们还是有细分的赛道可以开拓的。打个比方，用汉语和英语分别问它一个相同的问题，它输出的结果完全不在一个水平线上。由此可见目前ChatGPT是以英语为中心，所以在汉语上我们有机会实现弯道超车。
徐金安教授提问：ChatGPT有没有实现机器翻译，它和主流的机器翻译引擎在技术路线上和原理上有什么不同？
熊德意教授发表看法：这个transformer最早就是因为机器翻译提出来的，其中self-attention的机制并行论证能力和捕捉远距离依赖性关系的能力远强于前代技术，后来将其应用在语言模型上。所以从技术角度来说，两者实际上是同源的。它能把语言之间的壁垒和障碍给打通，其实它不光具有翻译能力，也有交互翻译的能力，我们做机器翻译都想去实现这个交互，但是用模型是很难做的。
徐金安教授提问：ChatGPT对哪些行业会产生比较大的影响？同时它对高校语言相关专业会带来哪些机遇和挑战？哪些专业受到影响比较大？又会催生哪些新的岗位？
韩林涛老师发表看法：ChatGPT的翻译能力和目前已有的机器翻译能力差的还比较远，但ChatGPT更优势的地方在于你可以给它前提条件，比如说你把术语作为前提条件告诉它，这时候它就远超于其他的机器翻译引擎。我们现在面临的其实是一个职业升级的问题，我们哪些传统职业需要升级，这个升级的过程是如何来实现的？我觉得首先要借助现有基础来去提升，另外一方面，我们传统的外语教育是存在多年积累的弊病的，这些弊病有老师的问题，有学生的问题，有市场的问题，也有外部环境的问题，因此我们要面对的挑战还是非常多的。但不管遇到什么样的挑战，培养高端的外语人才，依然是我们在未来要走的很长一段路。我们依然保留着文学教育，保留着传统的语言学教育，但是服务于国家战略的高端外语人才的培养会是未来的方向，而且这样的外语人才是各行各业，包括国家都大量需要的，这里面催生的岗位还是会非常多的。
王立非教授发表看法：市场是无情的，未来大家竞争越来越激烈了，不需要那些普通的翻译人才，需要的是更好的翻译人才。这就对教育提出了更高的要求，以及可能需要对培养模式进行改革。
徐金安教授提问：关于多模态ChatGPT，下一个被加入的多模态会是什么？是语音还是短视频？
熊德意教授发表看法：短视频都是很容易的事情，因为短视频也是一张张图像做的，只不过具有事件的连续语义。其实我最关心的是模态之间，怎么去真正的把它深度耦合起来，尤其是文字和视觉里面的支撑，真正能不能把文字以及图像深度的耦合起来，实现文字到图像的深度理解，我觉得是后面要去重点关注的一件事情。
