通過以ChatGPT、Midjourney為代表的生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，簡稱GAI)生產(chǎn)內(nèi)容已不是新鮮事，然而精準地借助GAI生成高水平的作品卻并非易事，操作者需要將復雜任務拆分成AI能識別的語言提出多個需求，從而獲得更準確的回答。由此也衍生出了一份“專門向AI提問”的職業(yè)——提示詞工程師(Prompt Engineer)。

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并不是所有人都能與AI進行高質(zhì)量的對話，提示詞工程師也因此被形象地比喻為“會咒語的那群人”。有人認為提示詞是人工智能大眾化不可或缺的一環(huán)，應緊跟時代潮流快速學習，也有人認為提示詞工程師是訓練人工智能過程中臨時出現(xiàn)的一個工種，將會在程序不斷自我完善的過程中成為過去式。這究竟是怎樣的職業(yè)？未來發(fā)展如何？作為普通人我們又應該做些什么？

和AI“聊天”的職業(yè)

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企業(yè)Scale AI的高薪Offer。去年11月，國外網(wǎng)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(jīng)驗，入職Scale AI成為業(yè)內(nèi)“第一個被招聘的提示詞工程師”，據(jù)估算年薪超百萬元人民幣。

記者了解到，目前國內(nèi)各大招聘平臺上名為“Prompt 工程師”或“Prompt Engineer”的職位月薪大多在1.5萬-6萬元，大部分對求職者經(jīng)驗的要求為1-3年，甚至也有不少崗位標注了“經(jīng)驗不限”。工作內(nèi)容主要包括設計、管理與優(yōu)化相關(guān)行業(yè)的Prompt(提示詞)來進行大模型訓練，并配合相關(guān)業(yè)務團隊提升整體產(chǎn)品表現(xiàn)。

與傳統(tǒng)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，但后者是通過人們?nèi)粘Ｊ褂玫淖匀徽Z言(natural language)，將純文本命令發(fā)送給AI，再由AI執(zhí)行的。因此有不少人認為，這是一份靠熟練聊天產(chǎn)生價值的工作，收入高、門檻低。

然而，專業(yè)選手和普通玩家依舊存在差距。提示詞在很大程度上決定了模型生成的結(jié)果，即使是同樣的問題，輸入不同的提示詞也會得到不同的結(jié)果。首都師范大學信息工程學院副教授唐曉嵐指出，通過一兩次提問達到最終想要的復雜結(jié)果是比較難的，提示詞工程師要解決的問題就是如何設計問題以達到理想結(jié)果。

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

根據(jù)武漢大學計算機學院人工智能專業(yè)碩士生周小凱的觀察，測試提示詞并不是提示詞工程師的全部工作。“大模型處于不斷演化的過程中，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(chǎn)生提問者期望的輸出，因此這個工作不僅需要理解自然語言，也需要理解編程語言。”

以一份在招聘平臺上標注“40k-60k·14薪”、來自醫(yī)療領域企業(yè)的提示詞工程師職位為例，職位描述中要求該職位對模型性能以及終端產(chǎn)品進行監(jiān)控，不斷進行提示詞優(yōu)化并提升產(chǎn)品表現(xiàn)；同時需與醫(yī)學團隊協(xié)作，不斷通過提示詞工程的方式改善產(chǎn)品表現(xiàn)，提升產(chǎn)品的醫(yī)學性與一致性，提供最佳的患者體驗。在職位加分項中還包括了：熟悉Python或有編程經(jīng)驗、熟悉醫(yī)生診療流程等。據(jù)記者觀察，多數(shù)Prompt相關(guān)職位都從專業(yè)知識、編程能力、產(chǎn)品經(jīng)驗等方面設置了一定門檻，并非部分人所理解的“百萬年薪機器聊天員”。

當前，多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)和引入AI大模型的傳統(tǒng)企業(yè)都對提示詞工程師有人才需求，提供了相關(guān)崗位。唐曉嵐認為，企業(yè)對提示詞工程師的需求確實存在，而且在短時間內(nèi)會處于上升的態(tài)勢。“新技術(shù)出現(xiàn)后需要時間來普及，讓大家慢慢熟悉它，在這個過程中，就需要專業(yè)的人來做這件事。”

一個崗位？一項技能？

對于提示詞工程師成為一個新職業(yè)，也有人發(fā)出質(zhì)疑。有觀點認為，從商業(yè)角度考慮，ChatGPT、Midjourney等產(chǎn)品有動機進一步降低使用門檻，使其能服務更多用戶；同時，提示詞也很容易復制模仿，一旦整個流程普及開，變得標準化，這個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-E 2為用戶提供了非常精細的提示詞指導手冊；Midjourney發(fā)布的“/describe”命令可以根據(jù)用戶上傳的圖片反向推導出提示詞，生成相應的文字描述，來為用戶提供創(chuàng)作靈感。

應用在各個場景下的提示詞也在逐漸成為商品。國外已有Krea、PromptBase、PromptHero等專門的提示詞平臺售賣明碼標價的提示詞產(chǎn)品，涉及GPT、Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E等模型，包括了音樂、繪畫、攝影等多種場景。消費者只需花費不到10美元就可以買到成體系的提示詞生成質(zhì)量較高的作品。在國內(nèi)電商平臺上，一些商家也在用較低的價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種關(guān)鍵詞。

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

提示詞工程師是否會成為一個臨時工種？唐曉嵐認為，應該分情況來看。“大模型技術(shù)的演進一定是向著越來越適應人類的方向去做的，從這個層面上來講以后的Prompt會變得越來越適應人類的思維習慣。但除非未來有技術(shù)可以直接把人腦中的內(nèi)容直接輸出，不然我們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(xiàn)出來，只要依舊處于這個階段，Prompt就會一直存在，而對它的優(yōu)化和探索就會一直存在。”

此前，Stable Diffusion的技術(shù)產(chǎn)品總監(jiān)鄭屹州曾指出，提示技術(shù)應該作為一項技能，而不該成為一個崗位。唐曉嵐強調(diào)，不管是否從職業(yè)的角度出發(fā)，如何提問、如何和AI更好地溝通在未來都是必要的技能。“這可能不是某一個職業(yè)的需要，而是將來在數(shù)字社會中，每個公民都應該掌握的一種能力。就像現(xiàn)在大家都用電腦，那么會用電腦本身就不再是一個特殊的能力需要專門的崗位去操作。”

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獨立的職業(yè)，行業(yè)內(nèi)依舊存在爭議。但不可否認的是，諸如提示詞工程師一類的AIGC相關(guān)職業(yè)正在蓬勃發(fā)展。也許當下更應該關(guān)注的，是在這樣一個時代里求職者應該做些什么。

日前，獵聘大數(shù)據(jù)研究院發(fā)布的《AIGC就業(yè)趨勢大數(shù)據(jù)報告2023》顯示，AIGC的人才需求呈現(xiàn)出比AI更明顯向好的勢頭。對比發(fā)現(xiàn)，2020年一季度至2021年一季度，AIGC和AI的職位增長不相上下；此后，AIGC總體處于持續(xù)增長態(tài)勢，2023一季度其新發(fā)職位數(shù)是2020一季度的5.63倍；AI新發(fā)職位數(shù)增速相對放緩，是2020一季度的1.95倍。而近一年AIGC新發(fā)職位招聘平均年薪為40.12萬元，比同期AI的招聘平均年薪(32.03萬元)高8.09萬元。

需要承認的是，AIGC對普通人的日常工作如文案、翻譯、制圖等質(zhì)量和效率的提升有目共睹，部分人可能面臨失業(yè)風險。出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛認為，AIGC最容易替代的職業(yè)有兩類，一類是在電腦上即可完成工作閉環(huán)，并且工作內(nèi)容存在大量重復環(huán)節(jié)的職業(yè)，如基礎美工/設計；另一類是易于標準化的職業(yè)，如采用固定話術(shù)的客服、營銷文案等。而最不易被取代的是那些需要面對面互動和依靠身體技能的職業(yè)，如泥水匠、電工、機械師等手藝人，以及美發(fā)師、廚師、醫(yī)生和護士等服務人員。

與此同時，新的機會也在出現(xiàn)。在獵聘AI技術(shù)負責人莫瑜看來，由于AIGC的技術(shù)助攻，將會有越來越多的小規(guī)模企業(yè)誕生；而職場中會出現(xiàn)更多數(shù)字員工，承接更細化的分工，提升組織的專業(yè)度和穩(wěn)定性，從而進一步推動業(yè)務探索和迭代效率的提升，這使得以往需要更大規(guī)模協(xié)作才能實現(xiàn)的業(yè)務，現(xiàn)在小團隊或單兵作戰(zhàn)就能勝任。

“目前AIGC領域中計算機相關(guān)學科背景的人才較多。”李志飛指出，由于AIGC對人才的需求越來越多元化，除了需要傳統(tǒng)的計算機科學和數(shù)據(jù)科學方面的人才，AIGC還需要具備AI模型優(yōu)化、自然語言處理、機器人操作系統(tǒng)等方面知識和經(jīng)驗的專業(yè)人才。

面對AIGC帶來的就業(yè)壓力，華中科技大學計算機軟件與理論專業(yè)碩士生邱澤元感嘆，在計算機的賽道上，核心競爭力是技術(shù)門檻，但在企業(yè)中應用技術(shù)日新月異，高校學生在校打下學科基礎，學習經(jīng)典技術(shù)，有時候卻難以接觸到最新的框架。在他看來，對于普通人來說，需要時刻保持學習新事物的狀態(tài)。

對于技術(shù)的快速迭代，邱澤元覺得不必過于焦慮。“如果這項新技術(shù)大家都不會，企業(yè)需要用人還是看能力，通過實習期、培訓期的項目鍛煉也能快速實現(xiàn)技術(shù)使用技能。而且平時在校時，同學間也會互相推薦好的學習項目，例如通過開源社區(qū)跟進前沿研究與熱點。”

在今年5月舉行的2023中關(guān)村論壇全體會議上，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏大膽預測10年后全世界有50%的工作將是提示詞工程，并呼吁國內(nèi)教育加強對學生提問能力的培養(yǎng)。作為人工智能領域的教育工作者，唐曉嵐建議，無論是否計算機專業(yè)的學生，都應該對新技術(shù)持開放的態(tài)度，并有意識地鍛煉掌握它們的能力。“更重要的是，應該有針對性地培養(yǎng)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于自己的位置。”

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