大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于nlp 职业发展的问题，于是小编就整理了3个相关介绍nlp 职业发展的解答，让我们一起看看吧。
翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
短期来看不太可能，两种语言之间不是简单的一一对应，无论是语境还是前后内容都会对一句话的意思带来改变，特别在文化差异下，有些话不是简单的字面意思，需要确切了解语言背后的文化才能对应翻译出来，缺少内涵的翻译是没有灵魂的。
不过长期来看随着ai学习能力的提升，还是很有机会达成人类拥有的水平的，不过应该没那么快，现在翻译行业的需求还是很大的，世界已经是一个整体，文化之间的交流与碰撞很多时候就依赖于翻译的帮助，其实最主要的还是你是否喜欢这个行业，如果光看前景肯定有更好的选择，不过这个行业也不差就是~
去年第三届世界互联网大会，搜狗首秀了 AI 黑科技——机器同传。此后，搜狗一发不可收拾，今年5月份全球机器智能峰会（ GMIS 2017 ）会上，搜狗“汪仔”与人工速记 PK 4:1完胜，让人热血沸腾；9月初，搜狗语音交互中心机器翻译团队斩获国际顶级比赛 WMT 双料冠军。（ WMT 全称是 Workshop on Machine Translation，是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。合伙君注）
CEO 王小川致员工内部信中，有着这样激动人心的描述：“已经没有人怀疑搜狗的生存问题了，唯一的悬念就是搜狗能否在搜索领域实现颠覆，能否在人工智能领域引领重大的创新。”
不少“外部人”看了信也热血澎湃，毕竟翻译领域人工成本高居不下，如果能用 AI 解决高成本问题，无疑劫走其中大部分的红利。
所以，AI 翻译是下一个创业的风口吗？笔者认为，现在时机尚不成熟。
Google 是较为典型的例子，产品用户数量推动产品多语言本地化，从而加大对于翻译高效、准确、低成本的需求，倒逼翻译产品的诞生。而AI翻译产品恰好能够解决这些痛点，产品与公司科技感使命的调性不谋而合。
从 AI 翻译本身来讲，AI 技术需要把海量的数据通过优良的算法，运用现代并联分布式计算出来。搜索功能提供用户行为数据，为人工智能提供了海量的价值数据。据相关资料显示，搜狗每日语音识别的 PV 是在2.6亿次，产生的语料规模是22万小时。
大数据无疑是难攻克的一个点，用户数据基本被中国互联网的几大巨头所吸引，互联网现阶段，难以出现航母级产品与之抗衡。
产值稳步增长
根据中国翻译协会的统计，2021年中国以语言服务为主营业务的企业数量达到9656家，与2019年相比增加了806家，企业总产值也实现稳步增长，达到554亿元，与2019年相比上升了25.6%。
从企业规模来看，截至2021年底，中国语言服务企业中注册资本在100万元以上的企业数量仅占总数量的17.86%，而注册资本在0-10万元的企业数量占到了总数量的42.69%;整体来看，中国语言服务行业企业规模普遍较小。
从产值分布来看，注册资本在100-500万元的1265家企业创造了177.1亿元的产值，占行业总产值的31.94%，是行业的中坚力量。
“一带一路”沿线国家翻译业务显著增长
随着我国“一带一路”计划的不断推进，国内企业与“一带一路”沿线国家的贸易往来与文化交流日益频繁，相关翻译业务量也显著增长。2021年，***语、俄语、德语、英语和白俄罗斯语为语言服务市场最急需的五个语种。
比如，有了谷歌翻译、有道翻译，有一定英文基础的人，会选择借助[_a***_]自己完成翻译。这样对于要求不高的翻译问题，就可以自己解决，不需要通过专业的翻译。
其次，人工智能不断在进步，语言本质上是一种算法，是字、词、句的有机组合，只是组合的方式比较复杂，还要结合情境，长时间来看，这是个数学问题，应该可以解决。
未来，人会更注重体验，翻译的后的阅读体验感是我们比较在意的事情。所以，高级翻译未来会更有市场，也许人更有人情味吧。
随着全球化经济的不断发展，国内对于翻译行业的需求也越来越大，使翻译行业成为一个热门专业。现在外语翻译的需求量也是蛮大的，关键点是要学精，最好对某一方面特别通晓或有其他的专业背景。
人工智能的快速发展在给人们日常生活带来诸多便利的同时，也给相关领域带来不少困惑，对于人工智能是否会取代人工翻译，目前看不需要担心，说一下机器翻译MT的问题，的确目前很多对质量要求不高的客户会直接使用免费的MT，然后人工简单修改一下。但真正对译文质量要求高的客户，还是需要人工来翻译处理的，现在的利用人工智能的MT译文虽然比以前的统计式机器翻译好了那么一些，但还远远达不到“信达”的程度，尤其在专业领域。机器翻译确实不能完全替代人工，尤其是在一些上下文与情感取向的判断上，机器永远无法替代人类。机器翻译时代对后期编辑的要求很高，因此，人力翻译仍不可或缺。今天的人工智能翻译在情感表达、深层理解，特别是具有中国特色话语体系的翻译方面，尚有很大的局限性。因此，最好的办法就是人力翻译和人工智能相结合。人工翻译在可见的未来不会被机器翻译所取代，但是人工翻译将会被掌握机器翻译***手段的新人工翻译所取代。
结合历次工业革命发展历程，目前AIGC处于什么阶段？ChatGPT是第四次工业革命的开始吗？
历次工业革命的发展历程可以大致分为四个阶段：
第一次工业革命：从18世纪末到19世纪中叶，以蒸汽机为代表的机械化生产开始兴起。
第二次工业革命：从19世纪末到20世纪初，以电力和内燃机为代表的大规模机械化生产开始兴起。
第三次工业革命：从20世纪70年代到21世纪初，以信息技术和互联网为代表的数字化和智能化生产开始兴起。
第四次工业革命：从21世纪初到现在，以人工智能、大数据、物联网等为代表的智能化和自动化技术开始兴起。
目前AIGC处于第四次工业革命的阶段，这一阶段的主要特征是以人工智能和智能化技术为代表的新型生产方式的兴起，这种生产方式使得生产效率和质量都有了显著的提升，同时也带来了新的产业和商业模式。
ChatGPT是一种基于人工智能和自然语言处理技术的智能对话系统，可以视为第四次工业革命的一部分，但它并不能代表整个第四次工业革命的开始，因为第四次工业革命还包括许多其他的技术和应用领域。
第一个问题：AIGC（人工智能全球化中心）是指人工智能技术在全球范围内的快速发展和广泛应用，与第四次工业革命有着密切的关系。为了回答这个问题，我们需要回顾历次工业革命的发展历程，了解它们的特点和发展阶段。
第一次工业革命始于18世纪末，以机械生产为主要特征，发明了蒸汽机和纺织机等机械设备，极大地提高了生产效率和劳动力水平。
第二次工业革命始于19世纪末至20世纪初，以电力和内燃机为主要特征，发明了电话、电灯、汽车和飞机等新型产品和设备，推动了生产方式和生活方式的深刻变革。
第三次工业革命始于20世纪70年代至80年代，以计算机和信息技术为主要特征，发明了微处理器、互联网、移动通信等新型技术和产品，打开了信息化时代的大门。
第四次工业革命则始于21世纪初，以数字化、物联网、人工智能、机器学习、自动化等技术为主要特征，推动了智能化时代的到来。
目前AIGC处于第四次工业革命的发展阶段，以人工智能技术为主要特征，正在推动世界各行各业的智能化和自动化发展，如智能家居、自动驾驶、智能医疗等等。尽管人工智能技术仍存在一些挑战和问题，例如隐私保护、伦理道德等问题，但它仍然是当前最具有前景和潜力的技术之一，将对未来的经济、社会和文化产生深远影响。
第二个问题：chatGPT不是第四次工业革命的开始。
ChatGPT是一种自然语言处理技术，它是由OpenAI开发的一种人工智能技术，用于处理和生成自然语言文本。它属于人工智能领域中的一种语言模型，通过训练数据来学习自然语言处理的能力，因此它可以用于各种自然语言任务，例如问答、对话、文本生成等等。
第四次工业革命是指数字化、物联网、人工智能、机器学习、自动化等技术的快速发展和广泛应用，正在改变着世界各行各业的发展方式和模式。虽然ChatGPT等人工智能技术是第四次工业革命的重要组成部分，但它们并不等同于第四次工业革命的开始。
ChatGPT还有着局限性
面对ChatGPT在各个方面的出色表现，很多人开始担心自己的职业发展。拥有如此强大能力的ChatGPT究竟能否替代搜索引擎？许多职业将因此而消失吗？我们不需要过度担心，毕竟ChatGPT还有着不可忽视的三大局限性。ChatGPT的未来发展仍有很长的路要走。一、内容准确性不高ChatGPT的内容准确性不够高并且会非常固执地坚持错误的结果。这其实也是这一类大规模语言模型一直以来面临的难题。在Instruct GPT的论文中，作者明确提到了这个模型会犯非常低级的错误，甚至是加减运算也有可能会出错。比如，当你问它关于“松鼠桂鱼”的做法时，它有时回答要用烤箱来烤，有时回答要用水煮，甚至会说材料需要用到松鼠。很显然，“松鼠桂鱼”这个专有名词并不在它的学习范围内。二、模型边界的模糊一旦机器人的回复超越了***或者道德边界，结果就会变得非常不可控。虽然OpenAI有意避免让ChatGPT在回复中包含有违***、种族和道德要求的内容，但是用户仍然可以轻易使用***装的方式骗过AI。 三、内容更新不及时 这是因为训练如此大规模的语言模型，不管在资金还是时间上，都是非常大的消耗，因此很难让模型的训练数据时时囊括最新资讯。例如，当问其对苹果M2芯片的性能评价时，它明确的回复是苹果M2还没有发布。虽然ChatGPT会在不久的将来更新这些即时信息，但显示出训练数据的更新速度远远慢于搜索引擎。所以ChatGPT不一定是第四次工业革命的开始，可能第四次工业革命已经开始了。
❶AIGC是自动化智能全球联盟的简称，旨在探索在第四次工业革命中的智能机器、物联网、3D打印、自动化技术和人工智能等新技术的应用，以及这些新技术最大限度地改善企业的竞争力和盈利能力。
❷ChatGPT是一款应用于聊天机器人的开源自然语言处理（NLP）工具。
❸根据当前的发展，AIGC正处于第四次工业革命的起点阶段。ChatGPT技术有助于推动人工智能发展，但它不能说是第四次工业革命的开始，而是作为支撑第四次工业革命发展的基础技术之一。
❹第四次工业革命包括智能机器、物联网、3D打印、自动化技术、人工智能等多项新技术，它改变了传统制造业的生产环境，使之更加高效、智能、可持续。
我认为chatGPT 与AIGC水平、人类社会的模型可以简化为以下：
算力与正确率（智力）呈 Power Law 关系：每堆 N 倍的机器/算力/模型大小，它的正确率会上升 x%。
但是不幸的是，劳动力市场的需求的智力与数量并不成线性关系，它们也呈现了 Power Law 的比例：智力要求每高一个级别，市场的需求量就是原来的 1/x。
例如，
1.公务员一年盖 一百个章，发表10次公文并不需要什么智力，但是公务员队伍只会继续保持规模；
2.但是初级程序员的需求就小了很多，尤其是细分领域很多测试岗和运维岗都消失了；
3.需要最高智力的岗位，由于AIGC的***，比如最近沸沸扬扬的生物分子的科研， 数千个研究岗灰飞烟灭了。
所以两者相乘，可能会有一个很不幸的结果： 算力每增加 N 倍，劳动力市场上不可被替代的工作就会就成原来的 1/M。而堆机器的 scalability 似乎远高于人类进化的 scalability。
那么基本的趋势就是，99%的传统人员失业正在揭开序幕，尤其是在中小企业。华为，BATJ等大公司能够率先跨入AIGC的大规模应用当中去，大厂员工还能通过AIGC部门的能力继续往前走，但是大量的中小企业由于被巨型企业压缩了生存空间，可能的岗位会迅速萎缩。
以后想学心理学专业，心理学发展怎么样？
可能很多朋友了解心理学，大部分是从影视作品或者是周边一些心理咨询师入手的，大部分***作品还是比较艺术化，而心理咨询师现在国内的行情是不太稳定的，当然，行业当中鱼龙混杂的现象也比较严重，而最后一类就是我们经常会提及的心理学本科或硕士的[_a1***_]。
心理学专业的学生无论是985.211还是专科院校，现在大部分都会往传媒类的公司或者心理咨询诊所就业，当然有些学术地位的研究生或博士，可能会参与项目研究或者社会项目。
而剩下的一部分基本上是想满足自身价值投入到社会当中的心理咨询，基本上会走企业心理咨询的模式，像心理咨询公司接一些公司中高管的咨询个案，还有的会参与一些企业的员工关怀咨询项目。行业中都叫EAP，算是心理学毕业生可以涉足的一个领域吧。
还有一些朋友会选择留学，有的去做国外的心理学研究，有的去经济圈选择金融行为学，还有的会选择一些比较高精尖的专业，像人机交互，NLP等...
总体来讲，心理学更像是一个通才之路，就业范围也很宽泛，无论是辅导班，居委会，特服中心，心理诊所，医院等，都有心理学专业毕业的同学...
也许当你选择了心理学之后，心理学的分支领域会更加细致，或者更加系统，而针对性的问题也会更加尖锐，如果你喜欢心理学可以先了解相关的科普书籍文献，多看多听，看看自己是否对基本的知识概念感兴趣，在兴趣的基础之上，选择一个自己认为未来十年或十五年，可以深耕的领域，将心理和这些领域相结合，可能对你未来的职业规划会更有帮助。
希望这些内容能对你有所启发，如果对心理科普或者心理引导技术感兴趣，也可以关注我的头条号。
到此，以上就是小编对于nlp 职业发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于nlp 职业发展的3点解答对大家有用。
