ChatGPT等大模型的火爆帶火了“提示詞工程師”這個(ge) 新職業(ye) 。有人將“提示詞工程師”稱為(wei) “會(hui) 咒語的那群人”。據了解，目前國內(nei) 各大招聘平台上名為(wei) “Prompt工程師”或“Prompt Engineer”的職位月薪大多在1.5萬(wan) -6萬(wan) 元。盡管對於(yu) 其是一個(ge) 新職業(ye) 還是臨(lin) 時工種還有不少爭(zheng) 議，但不可否認的是，諸如提示詞工程師一類的AIGC相關(guan) 職業(ye) 正在蓬勃發展。

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　　通過以ChatGPT、Midjourney為(wei) 代表的生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，簡稱GAI)生產(chan) 內(nei) 容已不是新鮮事，然而精準地借助GAI生成高水平的作品卻並非易事，操作者需要將複雜任務拆分成AI能識別的語言提出多個(ge) 需求，從(cong) 而獲得更準確的回答。由此也衍生出了一份“專(zhuan) 門向AI提問”的職業(ye) ——提示詞工程師(Prompt Engineer)。

　　並不是所有人都能與(yu) AI進行高質量的對話，提示詞工程師也因此被形象地比喻為(wei) “會(hui) 咒語的那群人”。有人認為(wei) 提示詞是人工智能大眾(zhong) 化不可或缺的一環，應緊跟時代潮流快速學習(xi) ，也有人認為(wei) 提示詞工程師是訓練人工智能過程中臨(lin) 時出現的一個(ge) 工種，將會(hui) 在程序不斷自我完善的過程中成為(wei) 過去式。這究竟是怎樣的職業(ye) ？未來發展如何？作為(wei) 普通人我們(men) 又應該做些什麽(me) ？

　　和AI“聊天”的職業(ye)

　　最初讓提示詞工程師火出圈的是一份來自人工智能獨角獸(shou) 企業(ye) Scale AI的高薪Offer。去年11月，國外網紅萊利·古德賽德(Riley Goodside)憑借大量摸索出來的提示詞技巧和經驗，入職Scale AI成為(wei) 業(ye) 內(nei) “第一個(ge) 被招聘的提示詞工程師”，據估算年薪超百萬(wan) 元人民幣。

　　記者了解到，目前國內(nei) 各大招聘平台上名為(wei) “Prompt 工程師”或“Prompt Engineer”的職位月薪大多在1.5萬(wan) -6萬(wan) 元，大部分對求職者經驗的要求為(wei) 1-3年，甚至也有不少崗位標注了“經驗不限”。工作內(nei) 容主要包括設計、管理與(yu) 優(you) 化相關(guan) 行業(ye) 的Prompt(提示詞)來進行大模型訓練，並配合相關(guan) 業(ye) 務團隊提升整體(ti) 產(chan) 品表現。

　　與(yu) 傳(chuan) 統程序員不同，盡管提示詞工程師也是一份和機器打交道的工作，但後者是通過人們(men) 日常使用的自然語言(natural language)，將純文本命令發送給AI，再由AI執行的。因此有不少人認為(wei) ，這是一份靠熟練聊天產(chan) 生價(jia) 值的工作，收入高、門檻低。

　　然而，專(zhuan) 業(ye) 選手和普通玩家依舊存在差距。提示詞在很大程度上決(jue) 定了模型生成的結果，即使是同樣的問題，輸入不同的提示詞也會(hui) 得到不同的結果。首都師範大學信息工程學院副教授唐曉嵐指出，通過一兩(liang) 次提問達到最終想要的複雜結果是比較難的，提示詞工程師要解決(jue) 的問題就是如何設計問題以達到理想結果。

　　在唐曉嵐看來，從(cong) 業(ye) 者首先需要有一定相關(guan) 領域的知識，才能夠準確地提問。“人工智能正在逐漸向各個(ge) 垂直領域發展，比如律師這個(ge) 行業(ye) ，需要具備法學知識，才能準確描述問題，也能判斷生成的結果是否正確、是否可行。”同時她認為(wei) ，該職業(ye) 從(cong) 業(ye) 者也需要大量AIGC(人工智能生成內(nei) 容)的使用經驗，知道如何通過多輪提問優(you) 化問題，來得到預期結果。“在此基礎上如果能夠了解大模型的工作原理，從(cong) 原理上提升提問質量，會(hui) 更加分。”

　　根據武漢大學計算機學院人工智能專(zhuan) 業(ye) 碩士生周小凱的觀察，測試提示詞並不是提示詞工程師的全部工作。“大模型處於(yu) 不斷演化的過程中，提示詞工程師的工作也涉及到通過編程語言，引導大的語言模型在特定任務、特定角色產(chan) 生提問者期望的輸出，因此這個(ge) 工作不僅(jin) 需要理解自然語言，也需要理解編程語言。”

　　以一份在招聘平台上標注“40k-60k·14薪”、來自醫療領域企業(ye) 的提示詞工程師職位為(wei) 例，職位描述中要求該職位對模型性能以及終端產(chan) 品進行監控，不斷進行提示詞優(you) 化並提升產(chan) 品表現；同時需與(yu) 醫學團隊協作，不斷通過提示詞工程的方式改善產(chan) 品表現，提升產(chan) 品的醫學性與(yu) 一致性，提供最佳的患者體(ti) 驗。在職位加分項中還包括了：熟悉Python或有編程經驗、熟悉醫生診療流程等。據記者觀察，多數Prompt相關(guan) 職位都從(cong) 專(zhuan) 業(ye) 知識、編程能力、產(chan) 品經驗等方麵設置了一定門檻，並非部分人所理解的“百萬(wan) 年薪機器聊天員”。

　　當前，多數互聯網科技企業(ye) 和引入AI大模型的傳(chuan) 統企業(ye) 都對提示詞工程師有人才需求，提供了相關(guan) 崗位。唐曉嵐認為(wei) ，企業(ye) 對提示詞工程師的需求確實存在，而且在短時間內(nei) 會(hui) 處於(yu) 上升的態勢。“新技術出現後需要時間來普及，讓大家慢慢熟悉它，在這個(ge) 過程中，就需要專(zhuan) 業(ye) 的人來做這件事。”

　　一個(ge) 崗位？一項技能？

　　對於(yu) 提示詞工程師成為(wei) 一個(ge) 新職業(ye) ，也有人發出質疑。有觀點認為(wei) ，從(cong) 商業(ye) 角度考慮，ChatGPT、Midjourney等產(chan) 品有動機進一步降低使用門檻，使其能服務更多用戶；同時，提示詞也很容易複製模仿，一旦整個(ge) 流程普及開，變得標準化，這個(ge) 工種也就很容易被替代了。

　　可以看到，科技公司正在努力彌合普通用戶和提示詞工程師之間的差距。FusionAI等軟件可以幫助用戶生成更合適的提示詞；圖像生成器DALL-E2為(wei) 用戶提供了非常精細的提示詞指導手冊(ce) ；Midjourney發布的“/describe”命令可以根據用戶上傳(chuan) 的圖片反向推導出提示詞，生成相應的文字描述，來為(wei) 用戶提供創作靈感。

　　應用在各個(ge) 場景下的提示詞也在逐漸成為(wei) 商品。國外已有Krea、PromptBase、PromptHero等專(zhuan) 門的提示詞平台售賣明碼標價(jia) 的提示詞產(chan) 品，涉及GPT、Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E等模型，包括了音樂(le) 、繪畫、攝影等多種場景。消費者隻需花費不到10美元就可以買(mai) 到成體(ti) 係的提示詞生成質量較高的作品。在國內(nei) 電商平台上，一些商家也在用較低的價(jia) 格兜售特定模型的提示詞素材，其中包括圖文使用教程、提示詞使用案例分析以及上萬(wan) 種關(guan) 鍵詞。

　　前段時間，微軟AI研究院更是推出了一個(ge) 名為(wei) 自動提示優(you) 化(Automatic Prompt Optimization，簡稱APO)的新框架，嚐試使AI在無需人工的情況下優(you) 化提示詞訓練自己，希望幫助用戶以最少的人工幹預和優(you) 化來創建更好的提示詞。

　　提示詞工程師是否會(hui) 成為(wei) 一個(ge) 臨(lin) 時工種？唐曉嵐認為(wei) ，應該分情況來看。“大模型技術的演進一定是向著越來越適應人類的方向去做的，從(cong) 這個(ge) 層麵上來講以後的Prompt會(hui) 變得越來越適應人類的思維習(xi) 慣。但除非未來有技術可以直接把人腦中的內(nei) 容直接輸出，不然我們(men) 是一定要把自己的想法表達出來的，需要通過一種文字的形式給呈現出來，隻要依舊處於(yu) 這個(ge) 階段，Prompt就會(hui) 一直存在，而對它的優(you) 化和探索就會(hui) 一直存在。”

　　此前，Stable Diffusion的技術產(chan) 品總監鄭屹州曾指出，提示技術應該作為(wei) 一項技能，而不該成為(wei) 一個(ge) 崗位。唐曉嵐強調，不管是否從(cong) 職業(ye) 的角度出發，如何提問、如何和AI更好地溝通在未來都是必要的技能。“這可能不是某一個(ge) 職業(ye) 的需要，而是將來在數字社會(hui) 中，每個(ge) 公民都應該掌握的一種能力。就像現在大家都用電腦，那麽(me) 會(hui) 用電腦本身就不再是一個(ge) 特殊的能力需要專(zhuan) 門的崗位去操作。”

　　把工具用好，找到自己的位置

　　提示詞工程師能否被視作一個(ge) 獨立的職業(ye) ，行業(ye) 內(nei) 依舊存在爭(zheng) 議。但不可否認的是，諸如提示詞工程師一類的AIGC相關(guan) 職業(ye) 正在蓬勃發展。也許當下更應該關(guan) 注的，是在這樣一個(ge) 時代裏求職者應該做些什麽(me) 。

　　日前，獵聘大數據研究院發布的《AIGC就業(ye) 趨勢大數據報告2023》顯示，AIGC的人才需求呈現出比AI更明顯向好的勢頭。對比發現，2020年一季度至2021年一季度，AIGC和AI的職位增長不相上下；此後，AIGC總體(ti) 處於(yu) 持續增長態勢，2023一季度其新發職位數是2020一季度的5.63倍；AI新發職位數增速相對放緩，是2020一季度的1.95倍。而近一年AIGC新發職位招聘平均年薪為(wei) 40.12萬(wan) 元，比同期AI的招聘平均年薪(32.03萬(wan) 元)高8.09萬(wan) 元。

　　需要承認的是，AIGC對普通人的日常工作如文案、翻譯、製圖等質量和效率的提升有目共睹，部分人可能麵臨(lin) 失業(ye) 風險。出門問問創始人兼CEO李誌飛認為(wei) ，AIGC最容易替代的職業(ye) 有兩(liang) 類，一類是在電腦上即可完成工作閉環，並且工作內(nei) 容存在大量重複環節的職業(ye) ，如基礎美工/設計；另一類是易於(yu) 標準化的職業(ye) ，如采用固定話術的客服、營銷文案等。而最不易被取代的是那些需要麵對麵互動和依靠身體(ti) 技能的職業(ye) ，如泥水匠、電工、機械師等手藝人，以及美發師、廚師、醫生和護士等服務人員。

　　與(yu) 此同時，新的機會(hui) 也在出現。在獵聘AI技術負責人莫瑜看來，由於(yu) AIGC的技術助攻，將會(hui) 有越來越多的小規模企業(ye) 誕生；而職場中會(hui) 出現更多數字員工，承接更細化的分工，提升組織的專(zhuan) 業(ye) 度和穩定性，從(cong) 而進一步推動業(ye) 務探索和迭代效率的提升，這使得以往需要更大規模協作才能實現的業(ye) 務，現在小團隊或單兵作戰就能勝任。

　　“目前AIGC領域中計算機相關(guan) 學科背景的人才較多。”李誌飛指出，由於(yu) AIGC對人才的需求越來越多元化，除了需要傳(chuan) 統的計算機科學和數據科學方麵的人才，AIGC還需要具備AI模型優(you) 化、自然語言處理、機器人操作係統等方麵知識和經驗的專(zhuan) 業(ye) 人才。

　　麵對AIGC帶來的就業(ye) 壓力，華中科技大學計算機軟件與(yu) 理論專(zhuan) 業(ye) 碩士生邱澤元感歎，在計算機的賽道上，核心競爭(zheng) 力是技術門檻，但在企業(ye) 中應用技術日新月異，高校學生在校打下學科基礎，學習(xi) 經典技術，有時候卻難以接觸到最新的框架。在他看來，對於(yu) 普通人來說，需要時刻保持學習(xi) 新事物的狀態。

　　對於(yu) 技術的快速迭代，邱澤元覺得不必過於(yu) 焦慮。“如果這項新技術大家都不會(hui) ，企業(ye) 需要用人還是看能力，通過實習(xi) 期、培訓期的項目鍛煉也能快速實現技術使用技能。而且平時在校時，同學間也會(hui) 互相推薦好的學習(xi) 項目，例如通過開源社區跟進前沿研究與(yu) 熱點。”

　　在今年5月舉(ju) 行的2023中關(guan) 村論壇全體(ti) 會(hui) 議上，百度董事長兼首席執行官李彥宏大膽預測10年後全世界有50%的工作將是提示詞工程，並呼籲國內(nei) 教育加強對學生提問能力的培養(yang) 。作為(wei) 人工智能領域的教育工作者，唐曉嵐建議，無論是否計算機專(zhuan) 業(ye) 的學生，都應該對新技術持開放的態度，並有意識地鍛煉掌握它們(men) 的能力。“更重要的是，應該有針對性地培養(yang) 該領域和其他學科的交叉能力，把工具用好，在不斷變化中找到屬於(yu) 自己的位置。”

　　中青報·中青網記者 李若一 實習(xi) 生 李怡慶 來源：中國青年報