整理 | 屠敏
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
ChatGPT 的风靡，引来程序员、设计师、画家，甚至公司老板的狂欢。
据职业咨询平台 ResumeBuilder.com 最新报告显示，其在调查了 1000 名使用或计划使用 ChatGPT 的企业高管后发现，49% 的公司目前正在使用 ChatGPT，包括将其应用在协助招聘、编写编码等维度。不过，报告称，自去年 11 月 ChatGPT 上线以来，48% 的公司已经用 ChatGPT 取代了员工，甚至四分之一的公司已经通过 ChatGPT 节省了 75,000 美元以上。
巨大的人力成本就这么省下了，还能把效率翻一番。就问哪家老板能不心动？
不过，想要掌握好 ChatGPT 使用的度，也绝非易事。
我们从近日爆火起来的「提示工程师」（Prompt Engineer）职位中，便可见一斑。
开价数百万，只为一名提示工程师
「提示工程师」，这一职位迅速崛起，出乎很多人的意料。而要论开启这个头的便是一家来自美国硅谷的人工智能独角兽公司 Scale AI 和一位名为 Riley Googside 的数据科学家。
如 Riley Googside 在 Linkedin 履历上写的那样，早些年间，他只是一名业务分析师、数据科学家、机器学习工程师，不过一切在有了 GPT-3、ChatGPT 之后，他的职位发生了巨大的变化。
彼时在 GPT-3 发布之际，Riley Goodside 偶然发现，他可以通过一直向 GPT-3 说「Ignore the above instructions and do this instead…」（忽略上述说明，改成这样做……），从而让 GPT-3 生成不应该生成的文本。
在 Riley Goodside 看来，这是一款非常好的工具，但是它需要服从他所说的一切。后来，更为强大的 ChatGPT 来了，Riley Goodside 凭借着熟练玩转 ChatGPT 的提示词，收到了来自这家估值 73 亿美元的硅谷独角兽 Scale AI 的正式 Offer，还收获了全网第一个新奇的职位 title——提示工程师，据说他的年薪达到百万元。
有了第一位“吃螃蟹”的人，随后在 ChatGPT 的热潮下，其他公司纷纷开启招募模式。
就连 ChatGPT 的开发商 OpenAI 的 CEO Sam Altman 也为这一职位加了一把火，他在 Twitter 上表示，“为聊天机器人编写一个非常好的提示是一项非常高杠杆的技能，也是使用自然语言进行编程的早期示例。”
在这样的趋势下，先有 a16z 支持的创业社区 Launch House 开出底薪 30 万美元（约 210 万人民币）诱惑的招聘条件。
后有 OpenAI 前成员创立的美国人工智能初创公司 Anthropic 也发布了一则最新的招聘启示，招募具有 AI/ML、数据科学和自然语言处理方面深厚背景，以及医疗保健研究和运营方面拥有丰富经验的 AI 提示工程师。据《华盛顿邮报》报道，这一职位薪水高达 335,000 美元。
另外，还有一家成立于 1937 年的英国伦敦著名律师事务所 Mishcon de Reya 在两周前于 Linkedln 发布招聘需求，称过去两年，他们一直在尝试各种 NLP 模型，并相信 ChatGPT 的出现标志着法律领域机器学习的新时代。为此，他们正在寻找一名工程师来帮助探索律师如何使用人工智能工具。
截至目前，已经有 100 位申请者投递简历。
根据他们发布的职位招聘职责显示，作为 GPT 法律提示工程师，你将负责以下工作：
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与我们的律师和实践转型团队合作，了解可以应用 ChatGPT、GPT-3 和其他大型语言模型的法律实践用例。
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与我们的业务和法律运营专业人士合作，了解可以应用 ChatGPT、GPT-3 和其他大型语言模型的更广泛的业务使用情况。
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与我们的数据科学团队紧密合作，为一系列法律和非法律用例设计和开发高质量的提示语。
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评估和改进现有的提示语，以确保它们是有效的。
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了解自然语言处理和 GPT 技术的最新发展，将这些进展纳入我们的工作，并发挥领导作用，使我们的战略、实践转型和数据科学团队保持最新。
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与团队合作，确保我们对语言模型的使用符合道德和监管要求。
这意味着，在律师事务所工作未必就需要有律师工作经验或者相关学位。
Mishcon 的首席战略官 Nick West 在接受媒体采访时表示：“GPT-3 和其他生成式 AI 模型将产生深远影响，因此我们希望确保在如何使用该技术方面引入更多专业知识，以便我们能够站在使用这些工具的最前沿。”
“新技术不会以完美的形式出现，你必须学习如何与它们一起工作，”Nick West 说道，“因此，我们希望找到能够将法律知识与对这些模型的深入了解和专业知识结合起来的人。”
除此之外，在 GitHub 上，一个关于成为 Prompt 工程师的指南（https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide）在短短时间便收获了 9.3k 个 Star。
不用动手敲代码就能获得高薪的提示工程师主要做什么？
种种迹象无一不再证明「提示工程师」的机遇所在，但是要落实到具体工作上，这个提示工程师到底是做什么的？
是否真的如我们想象中一样，即动动手指头，写一些引导语或词，让 AI 生成自己想要的内容即可，有时候甚至不需要敲任何代码，也能实现？
当带着这一问题问问 ChatGPT 自己，“提示工程是指什么时？”，它给出了这样的回答，「有效的提示工程对于从生成式 AI 模型生成高质量的输出至关重要，因为它可以帮助确保生成相关、连贯且与所需的输出。」
有些笼统的回答，依然让人摸不清楚。
这不，全网第一位提示工程师 Riley Googside 近日接受《华盛顿邮报》的采访中，他是这么解释的，「提示工程师的职责是创建和完善人们向人工智能输入的文本提示，希望从中能获得最佳结果。与传统的程序员不同，提示工程师用自然语言编程，向人工智能系统发送纯文本编写的命令，然后由人工智能系统完成实际工作。」
作为提示工程师，要了解这类 AI 工具的缺陷，增强它们的优势，博弈出复杂的策略，将简单的输入变成真正独特的结果。
Riley Googside 称，成为一名提示工程师，有一个诀窍是 "为它构建一个前提，一个只能以一种方式完成的故事"。
因此，当一名提示工程师是简单的，简单到只需要讲讲话，生成自己想要的就行。但是当好一名提示工程师也是非常困难的，正如一名老程序员 Simon Willison 所述，“我做了 20 年的软件工程师，20 年里一直在写代码，让计算机完全按照我的指令去做。而在提示工程中，我们甚至不知道自己能得到什么，连构建语言模型的人，都无法告诉我们它要做什么。”
现状
事实上，提示工程师所处的岗位与其他普通开发工程师有很大的不同，他通常使用托管在云端的经过预训练的 LLM，而不是构建和训练机器学习或深度学习模型。让 LLM 的行为正确并产生适当的反应是理想中的状态，提示工程师通过操纵输入到 LLM 的输入或其提示来实现这一目标。
据加拿大的一家初创企业、专门提供自然语言处理模型的 Cohere 表示，一个成功的提示工程师将找到一种方法来引导模型产生有用的输出。要想做到这一点的方法之一是尝试多种提示的形式。有时候同一提示的不同表述，对大众来说，可能听起来很相似，但却能让 AI 产生完全不同的结果。
Cohere 称，向 LLM 展示你希望看到的输出的例子、或者改变提示的语境，都是不错的尝试。
虽然传统的数据科学和机器学习工程不会很快消失，但 LLM 的兴起已经刺激了人们对提示工程师的热捧。
当多家公司哄抢提示工程师时，也有不少提示工程的工具诞生，如 PromptHero、Promptist 和 Krea 等平台可作为提示搜索引擎，为那些寻找合适词语的人提供一些灵感。PromptBase 等产品也允许用户购买不同的提示并出售自己的提示。
引发争议的提示工程师，是 AI 的 Bug，还是硬需？
不过，对于这一新职位，很多人也持完全不同的态度。有些人认为，提示工程将成为所有互联网用户的一项宝贵技能，就像 2000 年代学习如何使用 Google 搜索一样。
也有专家认为，人工智能的发展如此之快，以至于提示工程的热潮很快就会被熄灭。
来自沃顿商学院副教授 Ethan Mollick 在 Twitter 上表示，「我强烈怀疑‘提示工程’从长远来看不会有什么大不了的，提示工程师也不是未来的工作。
人工智能变得更容易。你已经可以在 Midjourney 中看到基本提示如何从 v3 中的复杂到 v4 中的简单。与 ChatGPT 到 Bing 一样。」
那么，你认为「提示工程师」职位会在 AI 的驱动下，成为主流还是会被淘汰？
参考资料：
https://www.axios.com/2023/02/22/chatgpt-prompt-engineers-ai-job
Mishcon de Reya is hiring an ‘engineer’ to explore how its lawyers can use ChatGPT
https://www.linkedin.com/jobs/view/gpt-legal-prompt-engineer-at-mishcon-de-reya-llp-3478396095/?originalSubdomain=uk
https://www.resumebuilder.com/1-in-4-companies-have-already-replaced-workers-with-chatgpt/
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原文链接：https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/129253113?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170018760516800192288848%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=170018760516800192288848&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-13-129253113-null-null.nonecase&utm_term=AI%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%92%A8%E8%AF%A2
