文章探讨了ChatGPT对自然语言处理(NLP)领域的影响,指出随着技术进步,传统的NLP知识如马尔科夫模型和Viterbi算法正在迅速过时。作者以多本经典NLP书籍为例,展示了它们的内容与最新趋势的脱节,如《Attention Is All You Need》的发表对RNN和词嵌入理解的影响。同时指出,尽管2021年出版的书籍开始涉及预训练模型,但仍在一定程度上滞后于行业发展。作者通过书架上的"纸年轮"比喻,强调了技术进步带来的知识更新速度之快,提醒NLP从业者要不断跟进新范式,否则可能面临被淘汰的风险。