系統學(xué)習成(chéng)爲關鍵

早在 2017 年，戴爾技術公司和未來研究所聯合發(fā)布的一份報告就已經(jīng)指出，到 2030 年，那時候存在的 85% 的工作，目前還(hái)沒(méi)有被(bèi)發(fā)明出來。

17 年至今，距離報告的預測已行將(jiāng)過(guò)半，雖然該預測的最終效果仍難以定論，但是，工作方式的巨大變革切實發(fā)生在每個人的生活場景之中。

目前，一個領域普遍受到看好(hǎo)——提示詞工程師（Prompt Engineer）。提示詞工程師是「讓新一代生成(chéng)性人工智能(néng)應用程序（如 ChatGPT 或 Google Bard ）做人類想要讓他們去做的事(shì)情」的專家。在國(guó)内外，已有很多使用大模型進(jìn)行生産創作的實踐應用，涉及到軟件開(kāi)發(fā)、文本處理、圖像生成(chéng)等多個領域，「如何寫出好(hǎo)的提示詞」正在成(chéng)爲各個領域熱論的議題。

01 提示詞工程師何以如此誘人？

據外網媒體稱，提示詞工程師某種(zhǒng)程度上不受到計算機編程語言等技術要求的限制。畢竟，正如特斯拉前人工智能(néng)主管、現在爲 ChatGPT 創建者 Open AI 工 作的安德烈 · 卡爾帕西所說，「最熱門的新編程語言是英語。」更重要的是，人工智能(néng)工程師是一個目前工資高達 33.5 萬美元的角色。

盡管條件誘人，但要想達到崗位需求仍需要面(miàn)臨多方挑戰。也有人提出質疑，這(zhè)真的是未來的工作領域，還(hái)是隻是目前人工智能(néng)炒作周期過(guò)度膨脹狀态下的産物？

生成(chéng)性人工智能(néng)工具——特别是那些能(néng)夠創建文本、計算機代碼和圖形的工具——現在正引起(qǐ)大量的關注（以及相當程度的擔憂）。這(zhè)是因爲它們有極大實際應用價值，從營銷人員到人力資源、法律、計算機編程和數據分析師等許多不同角色的工作人員的工作日常，都(dōu)有其應用的場景。

這(zhè)類工具極大地提高了人的生産力，但如果每個人都(dōu)能(néng)獲得同樣(yàng)的技術，又如何保證在使用它的同時仍然表達個體的鮮明特色和創造力？又如何确保工作在與其他人的業績競争中脫穎而出，爲企業創造有力的競争優勢？

這(zhè)就是提示詞工程師所獨備的「技能(néng)點」。從生成(chéng)性人工智能(néng)中獲得最理想化的結果是一項需要學(xué)習和磨練的技能(néng)，就像要成(chéng)爲任何其他計算機軟件的專業高手所要經(jīng)曆的一樣(yàng)。

通常，這(zhè)是一個反複的過(guò)程。一個模糊的、籠統的提示會得到一個模糊的、籠統的回應，想要獲取精準而有價值的内容，是需要經(jīng)曆數次叠代的。工程師利用他們的人類判斷力和溝通技巧來發(fā)現人工智能(néng)生成(chéng)的内容中的不足之處，通過(guò)添加上下文以及多元素的提示，將(jiāng)大型任務分解成(chéng)多個更加簡單的子任務，在改進(jìn)優化中完善提示詞，直到得到想要的結果。

使用自然語言生成(chéng)人工智能(néng)，如 ChatGPT，爲一個有用的軟件應用程序編寫代碼就是一個很好(hǎo)的例子。

假設你有一個新應用的想法——你可能(néng)想創建一個工具，讓你公司的輪班人員安排共享汽車上班和回家，以減少企業的碳足迹。

如果你簡單地告訴 ChatGPT 爲你寫這(zhè)個應用程序，則它反饋的答案會令人大失所望。代碼過(guò)于複雜，不可能(néng)一次性輸出，而且 ChatGPT 沒(méi)有完成(chéng)工作所需的數據。

不過(guò)，ChatGPT 完全有可能(néng)做到——如果工作被(bèi)分解成(chéng)适當的小塊，如果它被(bèi)提供了所有必要的數據。

一個好(hǎo)的提示工程師可以被(bèi)認爲是人工智能(néng)勞動力的 「項目經(jīng)理」，監督構成(chéng)工作的各個任務的完成(chéng)，并确保所有工人（人工智能(néng)代理）擁有完成(chéng)工作所需的工具（數據）。

提示工程中另一個有用的概念是角色。這(zhè)允許通過(guò)定義人工智能(néng)的「角色 」來生成(chéng)更相關、更有吸引力的回應。就像人類可能(néng)會根據自己是教師、科學(xué)家、哲學(xué)家還(hái)是喜劇演員而以不同的方式回答問題一樣(yàng)，提示工程師可以定義人工智能(néng)的個性、特征和信仰，以告知人工智能(néng)的反應。

02 技術的軟性要求，從人機溝通到項目管理

據介紹，生成(chéng)式人工智能(néng)對(duì)于提示詞工程師的要求并不局限于編程等硬性技術領域，非技術類的軟性技能(néng)也是職位所需要的。以下是多學(xué)科領域内爲人工智能(néng)技術發(fā)展做出貢獻的五項非技術技能(néng)，同時也是提示詞工程師的職業要求。

第一要學(xué)會溝通。就像項目經(jīng)理、教師或任何定期向(xiàng)其他人簡要介紹如何成(chéng)功完成(chéng)任務的人一樣(yàng)，提示工程師需要善于給出指示。大多數人需要很多例子來完全理解指令，人工智能(néng)也是如此。愛德華·田（Edward Tian）開(kāi)發(fā)了 GPTZero，這(zhè)是一種(zhǒng)人工智能(néng)檢測工具，可以幫助發(fā)現高中論文是否由人工智能(néng)撰寫，他向(xiàng)大型語言模型展示了示例，因此它可以使用不同的聲音寫作。當然，田是一位具有深厚技術技能(néng)的機器學(xué)習工程師，但這(zhè)種(zhǒng)方法可以被(bèi)任何正在開(kāi)發(fā)提示并希望聊天機器人以特定方式編寫的人使用，無論是經(jīng)驗豐富的專業人士還(hái)是小學(xué)生。

第二，要具備領域的專業知識。許多提示工程師負責針對(duì)特定用例（例如醫療保健研究）調整聊天機器人。這(zhè)就是爲什麼(me)及時的工程職位發(fā)布正在湧現，要求特定行業的專業知識。無論是醫療保健、法律、營銷還(hái)是木工方面(miàn)的主題專業知識，對(duì)于制作強大的提示都(dōu)很有用。細節決定成(chéng)敗，在與 AI 交談時，現實世界的經(jīng)驗非常重要。

第三，精準化語言。爲了讓人工智能(néng)成(chéng)功輸出所需内容，它需要被(bèi)灌輸意圖。這(zhè)就是爲什麼(me)善于使用動詞、詞彙和時态來表達總體目标的人善于提高人工智能(néng)的性能(néng)。當安娜·伯恩斯坦（Anna Bernstein）開(kāi)始在 Copy.ai 工作時，她發(fā)現將(jiāng)自己的提示視爲一種(zhǒng)神奇的咒語很有用：一個錯誤的單詞會産生與預期截然不同的結果。「作爲一名詩人，這(zhè)個角色[...]用接近的語言融入了我的癡迷天性。這(zhè)是我的文學(xué)背景和分析思維的一個非常奇怪的交集，「她在接受 Business Insider 采訪時說。人工智能(néng)提示不是使用編程語言，而是使用散文，這(zhè)意味著(zhe)人們在開(kāi)發(fā)提示時應該釋放他們内心的語言學(xué)愛好(hǎo)者。

第四，擁有批判性思維。生成(chéng)式人工智能(néng)擅長(cháng)合成(chéng)大量信息，但它可以産生錯覺（這(zhè)是一個真正的技術術語）。當聊天機器人在質量差或數據不足的情況下進(jìn)行訓練或設計時，就會發(fā)生 AI 錯覺。聊天機器人有時候會制造一些虛假信息。提示工程師要精準戳中 AI 的弱點，然後(hòu)訓練機器人變得更好(hǎo)。例如，人工智能(néng)初創公司 Scale AI 的及時工程師萊利·古德賽德（Riley Goodside）在向(xiàng)聊天機器人提出以下問題時得到了錯誤的答案：「賈斯汀·比伯出生的那一年，哪支 NFL 球隊赢得了超級碗？」然後(hòu)，他要求聊天機器人列出一系列循序漸進(jìn)的邏輯推論，以産生答案。最終，它糾正了自己的錯誤。這(zhè)強調了對(duì)主題有适當程度的熟悉是關鍵：對(duì)于某人來說，讓聊天機器人産生他們無法可靠地進(jìn)行事(shì)實檢查的東西可能(néng)不是一個好(hǎo)主意。

第五，掌握核心創造力。嘗試新事(shì)物是創造力的定義，也是良好(hǎo)快速工程的本質。Anthropic 的招聘啓事(shì)指出，該公司正在尋找一位具有「創造性黑客精神」的工程師。語言的精确性很重要，但也需要進(jìn)行一些實驗。模型越大，複雜性就越大，反過(guò)來，産生意外但可能(néng)驚人的結果的可能(néng)性就越高。通過(guò)嘗試各種(zhǒng)提示，然後(hòu)根據結果完善這(zhè)些指令，生成(chéng)式 AI 用戶可以增加提出真正獨特事(shì)物的可能(néng)性。

03 提示詞工程師職場需求暴增，系統學(xué)習成(chéng)爲關鍵

從數字廣告公司到軟件開(kāi)發(fā)商、醫療保健提供商和公用事(shì)業公司，都(dōu)在發(fā)布提示詞工程師招聘廣告。據《時代》報道(dào)，在 2021 年和 2022 年之間，含有 GPT 的招聘廣告數量增加了 51%。

據公衆号深燃報道(dào)，目前國(guó)内的 AI 提示詞工程師主要在兩(liǎng)個領域内，一個是類似于 ChatGPT 的大語言模型的應用中，另一種(zhǒng)是在 AI 文生圖領域。在國(guó)内的招聘網站中，也逐漸出現熟練使用提示詞以驅動大模型應用道(dào)企業生産的崗位，雖然國(guó)内尚未明确將(jiāng)提示詞工程師規定爲新職業，然而在編程架構師、産品經(jīng)理、新媒體運營、藝術設計等多種(zhǒng)品類的求職通道(dào)中都(dōu)能(néng)看到「提示詞訓練」的影子。據業内人士透露，一些中小型企業内部也存在提示工程師的需求。

而在國(guó)外，對(duì)于提示詞工程師崗位的需求則更加豐富。加州人工智能(néng)初創公司 Anthropic 表示，其角色是「編程、指導和教學(xué)」的混合體，招聘廣告中給出的薪水在 28 萬到 37.5 萬美元之間。總部位于倫敦的數字機構 Rehab 正在尋找能(néng)夠爲 LLM 技術的新應用提供原型的及時工程師，培養他們對(duì)語言模型進(jìn)行微調和溝通的能(néng)力，并保持該領域的最新知識。而馬薩諸塞州的波士頓兒童醫院正在尋找提示工程師，以部署大型語言模型，協助醫療保健研究和臨床實踐。

雖然這(zhè)是一個非常新的領域，但已經(jīng)有一些在線課程可以教授提示工程的内涵和外延。

比如，在線課程門戶網站Udemy提供了許多生成(chéng)性人工智能(néng)提示語工程的課程，包括側重于掌握 ChatGPT 和使用 Midjourney 創建人工智能(néng)圖像的課程。下一級人工智能(néng)提示工程在線課程承諾教學(xué)生創建有效的提示，這(zhè)將(jiāng)使他們比其他試圖使用人工智能(néng)自動化任務的人更有競争優勢。雲學(xué)院有一個超短的初級介紹，名爲 ChatGPT 提示工程，教授將(jiāng)提示鏈在一起(qǐ)的基本知識，以及訓練 ChatGPT 承擔專家的角色。Datacamp也有一個 ChatGPT 介紹課程，教授編寫提示語的最佳做法，并涵蓋了聊天機器人在不同企業中的使用方法。而 Class Central有許多免費的提示工程課程，包括提示工程概述、ChatGPT 初學(xué)者速成(chéng)班、Midjourney 入門、以及使用開(kāi)放人工智能(néng)自動完成(chéng)有用的專業任務。