作者| Fantan 123
随着以ChatGPT为代表的AIGC产业脱颖而出，迅速走红，很多人尤其是创作者担心自己会被取代。事实是，跌跌撞撞几十年的人机交互迎来了全新的变革。对于大多数普通用户来说，已经不需要使用Python语言或者SQL语句来给计算机下达指令，只需要简单的打字或者说话就可以了。
与此同时，在大洋彼岸，一个全新的岗位悄然诞生:提示工程师，或者说“网络培训师”，不用编程就能玩。很快一些相关企业纷纷发布了自己的广告，引起了一波热潮和关注。比如由前OpenAI员工创办、谷歌投资的AI公司Anthropic，就已经被明确标出。在职位要求中，“黑客精神和喜欢解谜”、“乐于交流和喜欢教授技术概念”都是重要的考虑因素。人工智能合同审查公司Klarity也计划招募工程师来“提示、微调”大规模语言模型，并与之“聊天”。新闻网站BoardingArea和自由职业平台Upwork上的类似广告也很常见。
毁灭与重生并存。
从历史经验来看，新技术的应用确实会解放一些生产力，淘汰一些末端职业，但也会创造一些新职业。比如汽车的发明淘汰了马车和马车夫，同时也促进了司机和加油站的普及，虽然今天的司机可能和昨天的马车夫一样。但客观来说，人类社会发展的趋势也是在这种转变中螺旋前进的。
以去年在科罗拉多博览会上获得一等奖的Tai 空 Opera House为例，这部作品的创作过程引发了很多争议。作者杰森·艾伦(Jason Allen)主要使用AI绘图工具Midjourney生成原画，然后花费数周时间不断修改透视、构图、灯光等提示，制作了900多幅作品，再由Photoshop完成最终的参赛作品。当时有人说这是AI画图工具的胜利，是“人类的失败”竞赛。但作为一个旁观者，杰森·艾伦也许不是专业画家，但他似乎能担当起“提示工程师”的名号。
提示AI，怎么提示？
Prompt Engineer，Prompt的意思是“原因、提示、提示”在AI领域，这个提示可以是一个问题、一句话或者一段话，用来引导AI模型生成内容。如果提示不够恰当，那么就如同面试时没有提出有针对性的问题一样，输出效果自然难以达到预期。举个例子，如果你想用AI模型生成一个排列整齐的物品平铺图，大部分用户可能会用“东西整齐地放在桌子上”这样的语句来描述，但即使堆砌了这么大量的文字，AI可能还是理解不透彻，最终的输出结果可能也不尽如人意。
其实有一个专门的词Knolling来形容这种现象。一个简单的词就可以集合以上所有的描述，AI也更容易理解。这个时候，Knolling就是AI最关键的提示。知识单元能有“知识单元”的含义，自然更符合AI所要求的“提示”的含义。
什么是提示工程师？
AI作为人类智慧的产物，自然不可能是完美的。既然它有缺陷，就需要人类的协助。一般来说，提示工程师通过提示指导，让AI工具在极端条件下运行，了解其缺陷，增强其优势，制定相应的策略，将简单的输入转化为真正独特而有意义的结果。在这个过程中，工程师能做的就是不断调整提示，确定哪些表达式更有用？不完全是，这个岗位也会尽力挖掘AI的潜力，引导他们逐渐深入思考。子曰:“不怒则不怒。”其中“开”和“法”是必要的外力引导，基本上就是提醒工程师去做。究其起源，还是因为现代学习AI的基本原理是对人类学习行为的模仿。
ChatGPT领导的AIGC可以回答几乎所有的问题，不管答案是否正确。提示工程师是引导AI找到正确答案，紧紧抓住缰绳，谨防这匹“黑马”变成“脱缰野马”。从这个角度来说，提示工程师的行业门槛还是挺高的。根据我个人的经验，很多ChatGPT的粉丝知识都很差，面对强大的数据库和先进算法的产品，自然只会大呼无敌或者无能为力。然而，如前所述，ChatGPT在发布后的几个月内，受到了教育工作者、记者、艺术家、学者和公共倡导者的广泛而严厉的批评。代表性的说法是“ChatGPT就像一只随机的鹦鹉，只是重复它认为我们想听的话。”而且越来越多的实践表明，ChatGPT在很多专业领域的问题回答，乍一看没有问题，但是漏洞百出。可惜的是，很多人因为知识和视野有限，很难意识到这些问题。
也有人认为提示工程师的存在只是一个过渡。只要AI继续发展，未来有一天会更准确地理解用户的意图。也许到时候大家都是提示工程师，这个职位就不再稀罕了。但是，目前可以肯定的是，AI的发展速度不能慢下来。既然可以肯定AI越来越强大，不如尽早开始学习如何与它和谐相处。当生产力强大到足以发明和创造你想要的任何东西时，准确表达“是什么”的能力就至关重要了。
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