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早在(zai)2017年(nian)(nian)，戴爾技(ji)術公(gong)司和未來研究所聯合(he)發(fa)布的一(yi)份報(bao)告就已(yi)經指出，到2030年(nian)(nian)，那時候(hou)存在(zai)的85%的工作，目前還沒有被發(fa)明出來。

17年至今(jin)，距離報告的(de)(de)(de)預測(ce)已行將過(guo)半，雖然該預測(ce)的(de)(de)(de)最(zui)終效果仍(reng)難以定論，但是，工(gong)作方式的(de)(de)(de)巨大(da)變革切實發生在(zai)每個人的(de)(de)(de)生活場景之中(zhong)。

目前，一個(ge)領(ling)域普(pu)遍受到(dao)看好(hao)——提示(shi)詞(ci)工程(cheng)師(shi)（PromptEngineer）。提示(shi)詞(ci)工程(cheng)師(shi)是“讓(rang)新(xin)一代(dai)生成性(xing)人工智能應用程(cheng)序（如ChatGPT或(huo)GoogleBard）做人類(lei)想(xiang)要讓(rang)他們(men)去做的事(shi)情(qing)”的專(zhuan)家(jia)。在國內外(wai)，已有很(hen)多使用大模型進行生產創(chuang)作的實踐應用，涉及到(dao)軟件開發、文本(ben)處理、圖(tu)像(xiang)生成等多個(ge)領(ling)域，“如何寫出好(hao)的提示(shi)詞(ci)”正在成為各個(ge)領(ling)域熱(re)論的議題。

據外網媒(mei)體(ti)稱，提示詞工(gong)程(cheng)師某種程(cheng)度上不受到計(ji)算機編(bian)程(cheng)語(yu)(yu)言等技術要(yao)求的限制。畢竟，正如(ru)特(te)斯拉(la)前(qian)人工(gong)智能主管、現在為ChatGPT創建(jian)者OpenAI工(gong)作的安(an)德(de)烈(lie)·卡爾帕西所說(shuo)，“最熱門的新(xin)編(bian)程(cheng)語(yu)(yu)言是(shi)(shi)英語(yu)(yu)。”更重要(yao)的是(shi)(shi)，人工(gong)智能工(gong)程(cheng)師是(shi)(shi)一個目前(qian)工(gong)資高達33.5萬美(mei)元的角色。

盡管條件誘人(ren)，但(dan)要想(xiang)達(da)到崗位需(xu)求(qiu)仍需(xu)要面臨多(duo)方挑(tiao)戰(zhan)。也有(you)人(ren)提出質疑，這真的是(shi)未來的工作(zuo)領域，還是(shi)只是(shi)目(mu)前(qian)人(ren)工智能炒作(zuo)周期(qi)過度膨脹狀態下的產物？

生成性人(ren)工(gong)智(zhi)能工(gong)具(ju)——特(te)別(bie)是那些能夠(gou)創建文本、計算機(ji)代碼和(he)(he)圖形的工(gong)具(ju)——現在正引起大(da)量的關注（以及相(xiang)當程度(du)的擔憂）。這是因為它們有極(ji)大(da)實際應用(yong)價(jia)值，從(cong)營銷人(ren)員到人(ren)力資源、法律、計算機(ji)編程和(he)(he)數(shu)據分析師等許(xu)多不(bu)同(tong)角色的工(gong)作人(ren)員的工(gong)作日常，都有其應用(yong)的場景。

這類工具(ju)極大地提高了人的(de)(de)生產力(li)，但如果(guo)每個(ge)人都能獲(huo)得同(tong)樣(yang)的(de)(de)技(ji)術，又如何(he)保(bao)(bao)證在使用它的(de)(de)同(tong)時(shi)仍然表(biao)達個(ge)體的(de)(de)鮮明特色和創(chuang)造力(li)？又如何(he)確保(bao)(bao)工作在與其他(ta)人的(de)(de)業(ye)績競爭中脫(tuo)穎而出，為(wei)企業(ye)創(chuang)造有力(li)的(de)(de)競爭優勢？

這就(jiu)(jiu)是(shi)提示詞工程(cheng)師所獨(du)備的(de)(de)“技能(neng)(neng)點”。從生成性(xing)人(ren)工智能(neng)(neng)中獲得(de)最理想(xiang)化的(de)(de)結(jie)果是(shi)一項(xiang)需要(yao)學習和磨練(lian)的(de)(de)技能(neng)(neng)，就(jiu)(jiu)像要(yao)成為任何其他計(ji)算機軟件的(de)(de)專業高手所要(yao)經歷的(de)(de)一樣。

通(tong)(tong)常，這(zhe)是一個(ge)(ge)反復(fu)的(de)過程(cheng)(cheng)。一個(ge)(ge)模糊的(de)、籠(long)統的(de)提示會得到(dao)一個(ge)(ge)模糊的(de)、籠(long)統的(de)回(hui)應，想要(yao)獲取(qu)精準而有價值的(de)內(nei)容，是需要(yao)經歷數次迭代的(de)。工(gong)程(cheng)(cheng)師利用他們的(de)人類(lei)判斷(duan)力和溝通(tong)(tong)技巧來發現(xian)人工(gong)智能(neng)生(sheng)成的(de)內(nei)容中的(de)不足之處，通(tong)(tong)過添加上下(xia)文(wen)以及多元素的(de)提示，將大(da)型任(ren)務(wu)分(fen)解成多個(ge)(ge)更(geng)加簡單的(de)子任(ren)務(wu)，在改進優(you)化中完善提示詞(ci)，直到(dao)得到(dao)想要(yao)的(de)結(jie)果(guo)。

使用(yong)自然語言生成人(ren)工智能(neng)，如ChatGPT，為一個(ge)(ge)有用(yong)的軟件應用(yong)程序編寫代碼就是一個(ge)(ge)很(hen)好的例子。

假設你(ni)有一個新應用的想法(fa)——你(ni)可(ke)能想創建一個工具(ju)，讓你(ni)公司的輪班(ban)人員(yuan)安排共享汽車上班(ban)和(he)回家，以減少企業(ye)的碳足(zu)跡。

如果你(ni)簡單地告訴(su)ChatGPT為你(ni)寫(xie)這個(ge)應用程序(xu)，則它反饋的答案會令(ling)人大失(shi)所望。代碼過于復雜，不可能一次性輸出，而且ChatGPT沒有完成工(gong)作所需的數(shu)據。

不過，ChatGPT完全有(you)可(ke)能(neng)做到——如果工作被分解成適當的小塊，如果它被提供了所有(you)必(bi)要(yao)的數據。

一個好的(de)(de)(de)提示工程(cheng)師可以被認為(wei)是人工智(zhi)能勞(lao)動(dong)力的(de)(de)(de)“項目經理(li)”，監督構成(cheng)工作的(de)(de)(de)各個任務的(de)(de)(de)完成(cheng)，并確保所有(you)工人（人工智(zhi)能代(dai)理(li)）擁有(you)完成(cheng)工作所需的(de)(de)(de)工具(ju)（數據(ju)）。

提(ti)示工程中另一(yi)個有用的(de)(de)概念是(shi)角(jiao)色。這允許通過定義人(ren)工智(zhi)能的(de)(de)“角(jiao)色”來(lai)生(sheng)成(cheng)更相關、更有吸引力的(de)(de)回應(ying)。就像人(ren)類可(ke)能會根據自己是(shi)教師(shi)、科學家、哲學家還是(shi)喜劇(ju)演員(yuan)而以不同的(de)(de)方式回答問(wen)題一(yi)樣，提(ti)示工程師(shi)可(ke)以定義人(ren)工智(zhi)能的(de)(de)個性(xing)、特征和(he)信仰(yang)，以告知人(ren)工智(zhi)能的(de)(de)反應(ying)。

據介(jie)紹，生成(cheng)式人(ren)工(gong)智能對于(yu)提示(shi)詞(ci)工(gong)程師的(de)要求并不局限于(yu)編程等硬性技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)領(ling)(ling)域，非(fei)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)類的(de)軟性技(ji)(ji)(ji)能也是職位(wei)所(suo)需要的(de)。以下是多學科領(ling)(ling)域內(nei)為人(ren)工(gong)智能技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)發(fa)展做出(chu)貢獻(xian)的(de)五(wu)項(xiang)非(fei)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)技(ji)(ji)(ji)能，同時也是提示(shi)詞(ci)工(gong)程師的(de)職業要求。

第(di)一要(yao)學(xue)會溝通。就像(xiang)項目經理、教(jiao)師(shi)(shi)或任何定期(qi)向其他人(ren)(ren)簡要(yao)介紹如何成功完(wan)成任務的人(ren)(ren)一樣，提示(shi)工(gong)(gong)程師(shi)(shi)需要(yao)善于(yu)給(gei)出指(zhi)示(shi)。大多數人(ren)(ren)需要(yao)很多例子來完(wan)全(quan)理解指(zhi)令，人(ren)(ren)工(gong)(gong)智能也是如此。愛德(de)華(hua)·田（EdwardTian）開(kai)發了GPTZero，這(zhe)是一種人(ren)(ren)工(gong)(gong)智能檢測工(gong)(gong)具(ju)(ju)，可以(yi)幫助發現(xian)高中論文(wen)是否(fou)由人(ren)(ren)工(gong)(gong)智能撰(zhuan)寫，他向大型(xing)語言模型(xing)展示(shi)了示(shi)例，因此它可以(yi)使用不同的聲音寫作。當(dang)然，田是一位具(ju)(ju)有深厚(hou)技(ji)術(shu)技(ji)能的機器學(xue)習工(gong)(gong)程師(shi)(shi)，但這(zhe)種方法可以(yi)被任何正(zheng)在開(kai)發提示(shi)并希望聊天(tian)機器人(ren)(ren)以(yi)特定方式編寫的人(ren)(ren)使用，無(wu)論是經驗豐富的專(zhuan)業人(ren)(ren)士還是小學(xue)生(sheng)。

第二(er)，要具備領域的(de)(de)專業(ye)知識。許多(duo)提(ti)示工(gong)程師負責(ze)針對(dui)特定用例(li)（例(li)如醫療保(bao)健研究）調整聊天(tian)機器人。這就是為什么(me)及時的(de)(de)工(gong)程職位發布正在涌現，要求(qiu)特定行(xing)業(ye)的(de)(de)專業(ye)知識。無論是醫療保(bao)健、法律、營銷還(huan)是木工(gong)方面的(de)(de)主題專業(ye)知識，對(dui)于制作強大(da)的(de)(de)提(ti)示都很有用。細節決(jue)定成敗，在與AI交談時，現實世界的(de)(de)經驗非常重(zhong)要。

第三(san)，精準化語言。為(wei)了讓人(ren)工(gong)智能成功輸出所需內(nei)容，它需要被(bei)灌輸意(yi)圖。這(zhe)就是為(wei)什么善于(yu)使(shi)用(yong)動詞(ci)、詞(ci)匯和時(shi)態(tai)來表達總體目標的(de)(de)(de)人(ren)善于(yu)提(ti)(ti)高人(ren)工(gong)智能的(de)(de)(de)性(xing)能。當安娜·伯恩斯坦（AnnaBernstein）開始在Copy.ai工(gong)作(zuo)時(shi)，她發現將自己(ji)的(de)(de)(de)提(ti)(ti)示視為(wei)一種神奇的(de)(de)(de)咒語很有用(yong)：一個錯誤的(de)(de)(de)單(dan)詞(ci)會產生與預(yu)期截然不同的(de)(de)(de)結果(guo)。“作(zuo)為(wei)一名詩人(ren)，這(zhe)個角色(se)[...]用(yong)接近的(de)(de)(de)語言融(rong)入(ru)了我的(de)(de)(de)癡迷(mi)天性(xing)。這(zhe)是我的(de)(de)(de)文學背景和分(fen)析思維的(de)(de)(de)一個非常奇怪的(de)(de)(de)交集(ji)，“她在接受BusinessInsider采訪時(shi)說。人(ren)工(gong)智能提(ti)(ti)示不是使(shi)用(yong)編程語言，而是使(shi)用(yong)散文，這(zhe)意(yi)味著人(ren)們在開發提(ti)(ti)示時(shi)應該釋放他們內(nei)心(xin)的(de)(de)(de)語言學愛好(hao)者。

第四(si)，擁有(you)(you)批(pi)判(pan)性思維。生(sheng)(sheng)(sheng)成式(shi)人(ren)工(gong)智能擅(shan)長合成大量信息，但(dan)它(ta)可以產生(sheng)(sheng)(sheng)錯覺（這是(shi)(shi)一個真正(zheng)的(de)(de)(de)技術術語）。當聊(liao)天(tian)(tian)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)在質量差或(huo)(huo)數據不足的(de)(de)(de)情況下進(jin)行訓(xun)練(lian)或(huo)(huo)設計時(shi)，就會(hui)發生(sheng)(sheng)(sheng)AI錯覺。聊(liao)天(tian)(tian)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)有(you)(you)時(shi)候會(hui)制造(zao)一些虛(xu)假(jia)信息。提示工(gong)程師要精(jing)準(zhun)戳中AI的(de)(de)(de)弱(ruo)點，然(ran)后訓(xun)練(lian)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)變得更(geng)好。例如，人(ren)工(gong)智能初創(chuang)公司ScaleAI的(de)(de)(de)及時(shi)工(gong)程師萊(lai)利(li)·古德(de)賽德(de)（RileyGoodside）在向聊(liao)天(tian)(tian)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)提出(chu)以下問(wen)題時(shi)得到了(le)錯誤的(de)(de)(de)答案：“賈斯汀·比(bi)伯出(chu)生(sheng)(sheng)(sheng)的(de)(de)(de)那一年(nian)，哪支NFL球隊贏得了(le)超級碗？”然(ran)后，他要求聊(liao)天(tian)(tian)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)列(lie)出(chu)一系(xi)列(lie)循序漸進(jin)的(de)(de)(de)邏輯推論，以產生(sheng)(sheng)(sheng)答案。最終(zhong)，它(ta)糾正(zheng)了(le)自(zi)己的(de)(de)(de)錯誤。這強調了(le)對(dui)主題有(you)(you)適當程度的(de)(de)(de)熟(shu)悉是(shi)(shi)關鍵：對(dui)于某人(ren)來(lai)說(shuo)，讓聊(liao)天(tian)(tian)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)產生(sheng)(sheng)(sheng)他們無(wu)法可靠地進(jin)行事(shi)實檢查的(de)(de)(de)東西可能不是(shi)(shi)一個好主意。

第五(wu)，掌握核心(xin)創造(zao)力。嘗試新事(shi)物(wu)是(shi)創造(zao)力的定義，也是(shi)良好快(kuai)速(su)工(gong)程的本質。Anthropic的招聘(pin)啟(qi)事(shi)指出，該(gai)公司正(zheng)在尋找(zhao)一位具有“創造(zao)性黑客精(jing)神”的工(gong)程師。語(yu)言的精(jing)確性很重要，但也需要進行一些實驗。模(mo)型(xing)越(yue)大，復雜(za)性就越(yue)大，反過來，產生意外但可(ke)能驚人的結(jie)果(guo)(guo)的可(ke)能性就越(yue)高。通過嘗試各種提示(shi)，然(ran)后(hou)根(gen)據結(jie)果(guo)(guo)完善這些指令(ling)，生成式(shi)AI用戶可(ke)以(yi)增加(jia)提出真正(zheng)獨特(te)事(shi)物(wu)的可(ke)能性。

從數字廣告(gao)公司到軟(ruan)件開發商、醫療保健提供商和公用(yong)事(shi)業公司，都在(zai)發布提示詞工程師招聘(pin)廣告(gao)。據(ju)《時代》報道，在(zai)2021年和2022年之間，含有(you)GPT的招聘(pin)廣告(gao)數量增(zeng)加了51%。

據(ju)公眾號深燃報道，目前國(guo)(guo)內(nei)的(de)AI提示詞(ci)工程師(shi)主要(yao)在(zai)(zai)兩個領域內(nei)，一個是(shi)類(lei)似于ChatGPT的(de)大(da)語言(yan)模型(xing)的(de)應用(yong)中(zhong)(zhong)(zhong)，另一種(zhong)是(shi)在(zai)(zai)AI文生(sheng)圖領域。在(zai)(zai)國(guo)(guo)內(nei)的(de)招聘(pin)網站中(zhong)(zhong)(zhong)，也(ye)逐(zhu)漸(jian)出現熟(shu)練使用(yong)提示詞(ci)以驅動大(da)模型(xing)應用(yong)道企業(ye)生(sheng)產的(de)崗位，雖然國(guo)(guo)內(nei)尚(shang)未明確將提示詞(ci)工程師(shi)規定為新職業(ye)，然而(er)在(zai)(zai)編程架構師(shi)、產品經理(li)、新媒體(ti)運營、藝(yi)術設(she)計(ji)等多(duo)種(zhong)品類(lei)的(de)求職通道中(zhong)(zhong)(zhong)都能看(kan)到“提示詞(ci)訓練”的(de)影子。據(ju)業(ye)內(nei)人(ren)士透露(lu)，一些中(zhong)(zhong)(zhong)小(xiao)型(xing)企業(ye)內(nei)部也(ye)存在(zai)(zai)提示工程師(shi)的(de)需(xu)求。

而(er)在(zai)國外，對于提示詞工程師崗位的(de)(de)(de)(de)需(xu)求則更(geng)加豐富。加州(zhou)人工智能初創公司Anthropic表示，其角色是“編程、指導和教(jiao)學(xue)”的(de)(de)(de)(de)混(hun)合體，招聘(pin)廣告中給出的(de)(de)(de)(de)薪(xin)水在(zai)28萬到(dao)37.5萬美元之間。總部(bu)位于倫(lun)敦(dun)的(de)(de)(de)(de)數字機構Rehab正在(zai)尋(xun)找(zhao)能夠為LLM技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)(de)新(xin)應用提供原型(xing)的(de)(de)(de)(de)及時工程師，培(pei)養他們對語言(yan)模型(xing)進行(xing)微調和溝(gou)通的(de)(de)(de)(de)能力，并保(bao)持該領域的(de)(de)(de)(de)最新(xin)知識。而(er)馬(ma)薩諸塞州(zhou)的(de)(de)(de)(de)波士頓兒(er)童(tong)醫(yi)院(yuan)正在(zai)尋(xun)找(zhao)提示工程師，以部(bu)署大型(xing)語言(yan)模型(xing)，協助醫(yi)療保(bao)健研究和臨床實踐。

雖然這(zhe)是一(yi)個非(fei)常(chang)新(xin)的(de)領域，但(dan)已經有(you)一(yi)些(xie)在線課程可以教授(shou)提示工程的(de)內涵和(he)外延。

比如，在(zai)線課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)門戶(hu)網站Udemy提(ti)(ti)(ti)供了許(xu)多生(sheng)成(cheng)性人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)語(yu)工(gong)程(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)，包(bao)括(kuo)側重于掌握(wo)ChatGPT和使(shi)(shi)用Midjourney創(chuang)建人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)圖像的(de)(de)(de)(de)課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)。下一級(ji)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)工(gong)程(cheng)(cheng)在(zai)線課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)承(cheng)諾教學生(sheng)創(chuang)建有(you)效的(de)(de)(de)(de)提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)，這(zhe)將(jiang)使(shi)(shi)他們比其他試圖使(shi)(shi)用人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)自(zi)動(dong)化任務(wu)的(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)更(geng)有(you)競爭優勢。云學院有(you)一個(ge)(ge)超短的(de)(de)(de)(de)初級(ji)介(jie)紹，名為ChatGPT提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)工(gong)程(cheng)(cheng)，教授將(jiang)提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)鏈在(zai)一起的(de)(de)(de)(de)基本知識，以及訓練ChatGPT承(cheng)擔專家的(de)(de)(de)(de)角色。Datacamp也有(you)一個(ge)(ge)ChatGPT介(jie)紹課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)，教授編(bian)寫提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)語(yu)的(de)(de)(de)(de)最佳(jia)做法(fa)，并(bing)涵蓋了聊天機器人(ren)(ren)(ren)在(zai)不同(tong)企業(ye)中的(de)(de)(de)(de)使(shi)(shi)用方法(fa)。而(er)ClassCentral有(you)許(xu)多免費的(de)(de)(de)(de)提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)工(gong)程(cheng)(cheng)課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)，包(bao)括(kuo)提(ti)(ti)(ti)示(shi)(shi)工(gong)程(cheng)(cheng)概(gai)述、ChatGPT初學者速成(cheng)班、Midjourney入門、以及使(shi)(shi)用開放(fang)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)自(zi)動(dong)完成(cheng)有(you)用的(de)(de)(de)(de)專業(ye)任務(wu)。