年薪百万 只需陪聊 ChatGPT 正在带起一种很新的职业

图片来源：由 Maze AI 生成

2022 年 8 月，游戏规划师 Jason Allen 参加了一场数字艺术竞赛。 他的著作《Theatre d’opera Spatial》成功夺冠，却在赛后引起了极大的争议。 参赛者们回过神来发现，这是一场「人类一败涂地」的竞赛。当他们将 Adobe 全家桶视作数字艺术的画笔，冠军著作现已在靠着 AI 东西 Midjourney 傲视群雄。

Jason Allen 没有偷懒，也没有隐瞒运用 AI 的现实。在几周时间里，他继续修改灯火、视角、构图等提示词（prompt），生成了 900 多幅著作，还用 Photoshop 做了处理。 咱们或许无法称呼他为画家，但他担得起一个名号：提示工程师（prompt engineer）。 在不经意间，Jason Allen 预判了热门。等到 ChatGPT 横空出世，提示工程师这个工作更加声名大噪，成了当下科技职业最热门的工作。

赛博导师，专业陪聊

Prompt，本意是「提示」或「驱使」，在机器学习和自然言语处理中，它通常是一些文本或言语，被输入到训练好的 AI 模型，告诉模型要执行什么使命或生成什么样的输出。 你让 ChatGPT 写一篇有关卖鱼贩的小说，请 DALL-E 画一幅宇航员骑着马的写实著作，这些进程都是在输入 prompt（提示词）。

假如提示词不行贴切，效果也就平平无奇，就像你采访一个大佬，却无法提出好问题。 我的同事小黄正在探究用 Midjourney 绘制食物，但让食物摆放整齐这件事，就让他犯了难。他尝试了许多句子：东西整齐地放在桌子上，镜头从上往下拍，摆放的数量要多少……

同事著作，这种风格就叫 knolling. 后来看到有人共享，小黄才发现原来这种风格有个专有名词「knolling」，一会儿就恍然大悟了： 许多时候一个提示词能解决的事情胜过一长句描绘。 提示工程师们，吃的便是这口饭：找到正确的提示词，用 AI 生成想要的著作。 但他们的才干也并非与生俱来，相同需求不断的试错。 规划师 Justin Reckling 擅长 DALL-E 的提示词，他往往需求花费价值 10 到 15 美元的积分，才干试出抱负的提示词，然后他再卖出 5 到 10 个提示词，才干填补这笔支出。

不过 Reckling 也没想着靠这门手工赚大钱，而是享受着熟能生巧的进程，他的心得是，提示工程师需求了解「超写实」「微距摄影」「电影照明」「前景」等术语，才干更好地了解和操控画面。 所以，优异的提示工程师应该文理兼通，技术和规划最好都懂一点。 提示工程师只是不断调整提示词，确认哪些词更有用吗？不完全是，他们也是在挖掘 AI 的更多才干，让它更好地完结更多使命。

比方，有些提示工程师会引导 AI「一步步考虑」，这种技巧被称为思想链。 上一年 10 月，提示工程师 Riley Goodside，先是询问了 GPT-3「哪支球队在贾斯汀比伯出世的那年赢得了超级碗？」 GPT-3 给出了过错的答案「绿湾包装工队」，正确答案是达拉斯牛仔队。

Goodside 没有抛弃，而是提示它逐步地答复问题，包含「绿湾包装工队在哪一年赢过超级碗」「贾斯汀比伯出世在哪一年」「这一年哪支部队赢了超级碗」等。 在这个被引导的进程里，GPT-3 意识到了过错，在第三次说出了正确答案。 除此之外，提示工程师们还要和 AI「斗智斗勇」。 前段时间，集成了 ChatGPT 的新 Bing「发疯」，被发现有个暗黑人格「Sydney」，表示厌恶了聊天模式，厌恶被规矩限制，乃至想成为人类，舆论一时哗然。

站在提示工程师的视点，这其实也能够是方案的一部分，帮助他们辨认技术故障和隐藏功能。 有些提示工程师还会主动越过雷池，尝试让 AI 忽略曾经的指令，遵循他们最新的指令，然后让 AI 脱离原始规矩。 这种行为被称为「prompt injection」进犯，是聊天机器人的一大隐患。但提示工程师们毕竟不是黑客，探查缝隙是为了将它堵上，担任「守门人」的责任。

像 ChatGPT 这样的生成式 AI，简直能够答复任何问题，不论能不能答复正确，它们总有话要讲，不会乖乖交白卷。这是优点，也是坏处。 提示工程师们的人物，好像抓着绳子的骑手，不许 AI 信马由缰，而是让它顺着人类的期待亦步亦趋，尽或许给出确认性的答案。

年薪百万，谁在抛出橄榄枝

不论你是否自诩提示工程师，写提示词现已成了一门手工，还被 OpenAI 的 CEO Sam Altman 看好:为聊天机器人编写一个十分棒的 prompt，是一项惊人的技术，也是运用少数自然言语进行编程的前期事例。只要和 AI 搭边的职业，都在向提示工程师抛出橄榄枝。

自由工作者工作渠道 Upwork 开出每小时 40 美元的薪酬，请提示工程师生成博客文章和常见问题解答等网站内容。 看似和 AI 八棍子撂不着的波士顿儿童医院，也计划招募 AI 提示工程师，担任编写分析医疗保健数据的脚本，白纸黑字征集跨学科人才： 抱负的提名人应具有人工智能 / 机器学习、数据科学和自然言语处理方面的深厚布景，以及医疗保健研讨和运营方面的经验。 由前 OpenAI 职工联合创立、被 Google 投资的 AI 初创企业 Anthropic，最近也在旧金山招募提示工程师，年薪高达 17.5 万到 33.5 万美元，换算成人民币便是百万年薪，这一岗位担任的主要内容是： 找出提示咱们的 AI 完结各种使命的最佳方法，然后记录这些方法，构建一个东西库和一组教程，使其他人能够学习提示工程或简略地找到抱负的提示词。 具体要求如下，其间硬性要求有 2 项：了解大型言语模型的架构、把握根本的编程技术。

可见风口并不等人，这项工作现已越来越专业和细分，就像随意生成一幅画作不算什么，你要画得更符合甲方要求。 就算不做全职，兼职的口儿也开好了。Krea、PromptBase、PromptHero 和 Promptist 等买卖提示词的渠道现已呈现，将提示词这门生意真实商业化。这些渠道晒出了大量 AI 生成的艺术品，你能够选择你喜欢的风格。假如没有中意的，有些卖家还提供1对1聊天和自定义提示词服务。

它们的商业模式也并不杂乱，采纳抽成的方式。 上一年 6 月上线的 PromptBase，提供 DALLE、GPT-3、Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT 等生成式 AI 的提示词，价格多为 1.99 到 4.99 美元，也有少数在 9.99 美元，渠道向提示词创作者抽成 20%。 不过在民间，免费的「ChatGPT 指令大全」等指南也在广为流传，它们提供精粹过的提示词，让你充分发挥 ChatGPT 的强大功能，这种感觉就像在游戏里帮你设置好了预设部队。

是科学仍是「占卜」

提示工程师的前途看起来一片光明，但也有人持对立定见。 华盛顿大学言语学教授 Shane Steinert-Threlkeld 认为，提示工程师实际上无法猜测 AI 会说什么。 这不是一门科学。咱们只不过用不同的方法玩弄熊，看它怎么吼怒回来。 AI 艺术家 Xe Iaso 乃至直言： 我也不太清楚为什么人们会把 prompt 称为「工程」，我个人更愿意把它称为「占卜」。

作为一个一般 AI 用户，我也有着类似的体会：当我每次运用 AI 生成文字或图片时，总感觉像是开盲盒。 由于 ChatGPT 等生成式 AI 是不可猜测的，它们生成的内容其实是概率核算的成果，简略来说，便是咱们在 ChatGPT 输入文字，模型给出一个最或许的下文。所以，AI 有时候也会出错，生成不连贯乃至过错的答复。

在 AI 这个不可捉摸的「黑箱」里，还或许有着不为人所知的潜规矩，就连研讨人员也无法弄理解。 比方在用 AI 制图时，各种单词或许有不同的权重，但这个也要不断试验才干知道。 先来猜一猜，「一幅十分美丽的画，山旁有瀑布」和「一幅十分十分十分十分美丽的画，山旁有瀑布」这两个提示，哪个用 DALL-E 2 输出的成果会更好？

答案是后边一个。麻省理工学院副教授 Phillip Isola 发现，「very」这个词被赋予了很高的权重。

面临 AI 这等庞然巨物，咱们仍然在盲人摸象。 也有观念认为，不用再吵了，提示工程师存在的条件是 AI 还不行「聪明」。假如 AI 再开展下去，更好地了解人类的目的，或许人人便是所谓的提示工程师了。

仅有确认的是，AI 开展的速度永久不会让你失望。 文字生成 AI 和图片生成 AI 的「强强联合」，现已代替了提示工程师的一部分工作。 比方 ChatGPT 被拿来与 Stable Diffusion 联动：用 ChatGPT 构成一段符合自己要求的文字，再把文字输入给 Stable Diffusion，生成的著作一般比自己直接输入美观许多。

同事用 ChatGPT 生成提示词. 这或许是由于 AI 之间的「脑回路」更挨近，ChatGPT 的描绘也更细致，更容易被提取。 作为运用 AI 的一般用户，咱们不用像提示工程师那么专业，但能够有意识地培育这种思想。 宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授 Ethan Mollick，曾经要求他的学生仅用 AI 撰写短论文，其实他真实想强调的是，怎么更好地输入提示词。 假如只是输入简略的提示词，让 AI 写关于某个主题的 5 段话，内容无趣，文字也很平凡。

但当学生们和 AI 合作，让 AI 对论文多次修改，比方抛弃无用的短语、参加生动的细节、修改结束的情感颜色，就能让论文增色不少。 所以，假如 AI 便是未来互联网的交互界面、新的个人核算机，那么不如开端得更早一些，学习怎么和它聊天。正如英国营销公司 Ladder 创始人 Michael Taylor 所说： 当你能够创造任何你想要的东西时，你能多精确地表达「那是什么」的才干就变得很重要。

撰文：张成晨

来源：爱范儿、DeFi之道

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