机器翻译源于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）研究，是语言学和人工智能的交叉领域，可以说是人工智能技术赋能翻译的实践。当前，以GPT为代表的大语言模型，通过海量数据深度学习，获得了强大的语义分析能力，能够生成有意义的文本，对翻译行业带来了强烈冲击。

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　　当前，大语言模型的快速迭代演进展现出惊人的自然语言处理能力，这一进展对语言学理论带来了新的挑战。2023年，乔姆斯基（Noam Chomsky）在《纽约时报》刊发《ChatGPT的虚假承诺》一文，认为大语言模型只是基于大量数据的模式匹配，缺乏对语言的真正理解，是一种“高科技剽窃”。对此，辛顿（Geoffrey Hinton）针锋相对，认为大语言模型在理解和认知能力上存在巨大潜力。这两位学术巨擘之间的“激烈交锋”不仅涉及技术层面的讨论，更触及语言本质及人类认知等根本性问题。这场争论反映了人工智能技术和语言学理论的碰撞，同时也促使我们重新思考人工智能在未来语言学研究中的地位。

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　　语言服务是应用多语言能力和信息技术能力满足社会、家庭或个人等多种类型主体的语言需求而提供的各种同语言相关的服务，具有显著的经济价值和社会价值。近年来，人工智能加速更新迭代，对人们的生产、生活、学习方式带来深刻影响。作为当前人工智能的一项关键技术，大语言模型利用深度学习和神经网络对海量数据进行训练，形成了强大的文本生成、语言理解与逻辑推理能力，正逐步渗入语言服务的全过程。

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