提示詞工程師：新興職業(yè)，還是曇花一現(xiàn)？

隨著ChatGPT這類大語言模型的爆火，提示詞工程師這一新型職業(yè)走進(jìn)了大家的視野，相信大家經(jīng)常會(huì)在抖音、知乎等信息流平臺(tái)刷到相關(guān)廣告，說什么提示詞工程師年薪可達(dá)百萬，人才缺口大，未來前景可期，并且最重要的是門檻低，非專業(yè)人士也能做，只要會(huì)聊天就行。

這個(gè)職業(yè)究竟是做什么的？是否真像傳聞那么美好？它到底是不是一個(gè)不容錯(cuò)過的風(fēng)口？還是一個(gè)坑？

相信這是很多人，尤其是對(duì)計(jì)算機(jī)外行的小白，非常感興趣的話題，無敵今天一篇文章給大家梳理清楚。

什么是提示詞工程師？

提示詞工程師是一個(gè)非常有爭(zhēng)議的職業(yè)，有觀點(diǎn)認(rèn)為這個(gè)職業(yè)是頭號(hào)未來工作，但是也有聲音認(rèn)為這個(gè)職業(yè)根本沒有未來。

但是討論這個(gè)職業(yè)的前景，前提是要搞清楚究竟什么是提示詞工程師，這個(gè)職業(yè)是在從事什么工作，以及創(chuàng)造了什么價(jià)值？厘清了提示工程師的概念，我們才能清楚這個(gè)職業(yè)的未來發(fā)展。

首先，什么是提示（Prompt）？其實(shí) Prompt 在 nlp 領(lǐng)域，是指對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型做微調(diào)的一種方法，并且早在2021年這個(gè)方法就已經(jīng)開始流行了，這種微調(diào)方法能以很小的代價(jià)讓AI完成新的、在訓(xùn)練過程中沒學(xué)過的任務(wù)。

相比傳統(tǒng)的微調(diào)方法需要更新模型的參數(shù)，Prompt 完全不需要改動(dòng)參數(shù)，只需把新任務(wù)寫成提示輸入給 Al ，就可以達(dá)到不錯(cuò)的效果，從而節(jié)省了大量的訓(xùn)練成本，所以逐漸流行起來。

那么，提示工程 ( Prompt Engineering ) 是什么呢？顧名思義，就是找出合適的提示詞，可以讓Al發(fā)揮出最大潛力。簡(jiǎn)單來講，提示工程就相當(dāng)于對(duì)某個(gè)軟件進(jìn)行一系列的參數(shù)設(shè)置，使軟件更適配我們手頭的工作和需要解決的問題。

只不過 ChatGPT 等最新一代的AI模型，將參數(shù)調(diào)節(jié)變成了自然語言的調(diào)節(jié)，而提示詞工程師（ Prompter ）可以理解為通過學(xué)習(xí)或者測(cè)試，掌握了 " 提示詞 prompt " 和 “ 生成結(jié)果 ” 之間規(guī)律的人。

通過以上描述，大家可以覺得提示詞工程師不就是和大模型聊天嗎？認(rèn)為自己只要擅長(zhǎng)溝通，邏輯思維能力強(qiáng)，就能勝任這份工作，高薪豈不指日可待？

但是大家忽略了一點(diǎn)，提示詞工程師的聊天可能并非大家認(rèn)為的漫無目的、毫無門檻的”閑聊“。

舉個(gè)例子，全美兒科排名第一的波士頓兒童醫(yī)院就發(fā)布公告，以高達(dá)37.5萬美金的年薪招聘提示詞工程師，但是從他們的招聘jd上看，他們招聘該崗位的目的并不是投入AI研究，而是希望通過大模型，來更好的提升醫(yī)院的服務(wù)質(zhì)量和效率，所以這個(gè)崗位不僅需要掌握計(jì)算機(jī)編程相關(guān)技能，而且還需要候選人具備比較強(qiáng)的醫(yī)藥衛(wèi)生相關(guān)背景，普通人其實(shí)并不在他們的招聘范圍內(nèi)。

除了醫(yī)療領(lǐng)域，金融、生物、律師、教育，幾乎各行各業(yè)都需要提示詞工程師，但是這些行業(yè)本就各有知識(shí)門檻，又怎么可能聘請(qǐng)一個(gè)只會(huì)和大模型聊天的普通人來擔(dān)任領(lǐng)域?qū)＜业慕巧?/p>

提示詞工程師前景可期，還是曇花一現(xiàn)

圍繞提示詞工程師這一新興職業(yè)的產(chǎn)生爭(zhēng)議很大，世界經(jīng)濟(jì)論壇曾發(fā)文，將提示詞工程師稱為”頭號(hào)未來工作“，但是哈佛商業(yè)評(píng)論也發(fā)文佐證這個(gè)職業(yè)沒有未來，媒體更是扒出 OpenAI 創(chuàng)始人 Sam Altman 早在2022年接受記者采訪時(shí)就提到，自己的團(tuán)隊(duì)五年后也將不會(huì)再做提示詞工程。

其實(shí)正如上文所說，很多企業(yè)招聘提示詞工程師的目的是要通過更好的利用大模型，來為自己的業(yè)務(wù)服務(wù)，提升業(yè)務(wù)效率，但是貌似各行各業(yè)提升業(yè)務(wù)效率的最佳路徑，應(yīng)該不是招什么提示詞工程師，而是讓從業(yè)者學(xué)學(xué)會(huì)使用大模型來促進(jìn)自己的崗位工作，這應(yīng)該才是未來趨勢(shì)。事實(shí)上就在上個(gè)月末，OpenAI 已經(jīng)向教育從業(yè)者開放了官方使用指南，親自教會(huì)大家如何去寫提示詞，更好的輔助教學(xué)。

未來隨著技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，當(dāng)AI技術(shù)徹底融入各行各業(yè)，我們可能不會(huì)看到提示詞工程師這樣的職業(yè)，取而代之的是一系列 AI+ 崗位，比如 AI 金融分析， AI 藥劑師， AI 設(shè)計(jì)等等。

另一方面，技術(shù)往往呈指數(shù)級(jí)發(fā)展，未來的 AI 模型可能并不會(huì)再需要提示詞，正如哈佛商業(yè)評(píng)論在其文中所說，目前學(xué)到的各種提示詞未來可能會(huì)過時(shí)，因?yàn)?strong style="color: rgb(255, 53, 2);line-height: 1.5;">未來的AI系統(tǒng)必然將更加智能，更加擅長(zhǎng)理解自然語言，從而減少了精心撰寫提示詞的需求。

所以朋友們，下次再看到網(wǎng)絡(luò)上聲稱可以幫你達(dá)到年薪百萬的“AI培訓(xùn)班”，別被割韭菜了，絕大多數(shù)課程教的其實(shí)是如何下載AI工具，注冊(cè)賬號(hào)寫提示詞，這些內(nèi)容你研究?jī)商煺諛涌梢詫W(xué)會(huì)。

最核心的能力，其實(shí)還是大家對(duì)于各自所在專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)或技能掌握是否足夠精深，因?yàn)檫@才關(guān)系到能否把提示詞寫好，但是這種能力也只能靠自己在工作中慢慢積累。

關(guān)于，提示工程師這個(gè)職業(yè)，你怎么看？可以在評(píng)論區(qū)留下你的想法。

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