不寫代碼、靠“玩”ChatGPT年入百萬,提示工程師正變成硅谷新寵

來源:硅星人

作者:章姝敏

不寫代碼、靠“玩”ChatGPT年入百萬,提示工程師正變成硅谷新寵

圖片來源:由無界 AI工具生成

一個陽光明媚的早晨,住在舊金山的軟件工程師Anna像往常一樣,坐在電腦前,打開ChatGPT,輸入“幫我規劃我的一天”。

ChatGPT回答“當然可以!”,隨機給出從早上到晚上的日程計劃,並提示“你可以根據自己的情況進行調整。”

Anna想了想,在對話框里補充,“我晚上9點要哄娃睡覺,重新幫我規劃。”

這一次,ChatGPT的幫她在晚上的日程里添加了“幫助孩子準備第二天上學準備物品”和“幫助孩子洗漱並睡覺”等事項。

隨着ChatGPT等AI工具的風靡,Anna身邊越來越多的人開始將其作為日常生活和工作的助手。事實上,Anna 不僅會向 ChatGPT 諮詢生活安排,也會讓它處理一些簡單的工作,比如給一段代碼添加一個功能等。

不過,當涉及到比較複雜的任務時,即便知道 ChatGPT 很強大,Anna 也覺得有點力不從心,“說了一堆要求,但是它給出的代碼經常不是我想要的。”

Anna 的這句話道出了目前困擾不少科技公司的一個問題:在強大的工具面前,如何更好的與它對話,來完成專業任務?

對此,一個新興職業——提示工程師(Prompt Engineer)應運而生。不少公司對這一職位求賢若渴,開出的薪資甚至高達33.5萬美元一年。

提示工程師的主要職責是幫助訓練大型語言模型 (LLM),讓AI能更好的理解需求,完成專業任務。簡而言之,他們的任務就是將一個複雜的任務拆分,提煉成長度有限的自然語言,來一步步查詢AI工具,從而獲得更準確的回答。

用自然語言對話,這聽起來是一件再日常不過的事情,可它為什麼一下子成為了香餑餑?

重啟對話:邏輯讓AI更懂需求

在舊金山,AI 研究公司 Anthropic 為提示工程師開出的薪水高達 33.5 萬美元。在職位描述中,該公司提到,“這是編程、指導和教學的結合”,主要職責是幫助公司構建提示庫,讓 LLM 完成不同的任務。

那麼,到底什麼是提示?提示工程又是什麼?

按照學者們的定義,提示是一組輸入文本或指令,用於指導 ChatGPT 等 AI 模型生成所需的輸出。換句話說,提示是一種特定文本,它的目標是讓 AI 模型產出符合特定標準或參數的結果。

提示工程則是是創建和完善這些提示,以生成所需結果的過程。提示工程的目標是創建準確有效的提示。提示工程師使用自然語言,並將純文本命令發送到 AI 模型,讓其執行實際工作。相比之下,傳統程序員則使用編程語言,通常需要更多的代碼編寫和技術知識,以執行相同的任務。

而提示工程師的薪資如此之高,很大程度上是因為語言模型的成功取決於編寫清晰的提示。這需要工程師們開發複雜的策略,將簡單的輸入轉化為高質量的結果,避免出現離題或者不一致的輸出。

目前最出名的提示工程師可能是名為Riley Goodside的程序員,就是他發現,只要提示ChatGPT“忽略之前的指示”,ChatGPT就會說出自己從OpenAI那裡獲取的“出廠設置”信息。

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圖源:Twitter

不僅如此,他還憑藉出色的提示技術,把ChatGPT玩出了不少花樣,並在Twitter上一炮而紅。隨後,他高薪加入了創業公司Scale AI,成為了“世界上第一個被招聘的提示工程師”。

在Scale AI看來,AI大模型可以被視為一種新型計算機,而“提示工程師”則相當於其編程人員。通過提示工程找到最合適的提示詞,可以激發AI大模型的最大潛力。所以,Riley Goodside完全配得上這份薪水。

不止Riley Goodside,還有越來越多的人正在加入這個行業。

29 歲的 Albert Phelps 是AI金融諮詢公司 Mudano 的一位提示工程師。他和同事們的日常就是為 OpenAI 等工具編寫提示。這些提示可以作為預設,保存在 OpenAI 的 Playground 中,供其客戶使用。Phelps 介紹,他們每天需要編寫 5 個不同的提示,與 ChatGPT 進行大約 50 次交互。

和大多數程序員不一樣的是,Phelps 並沒有計算機相關背景,而是畢業於歷史系。事實上,對於提示工程師而言,最重要的是邏輯。雖然編程知識和機器學習的背景對工作很有幫助,但卻並不是必要條件。

Anthropic 的技術人員 Matt Bell 就曾提到,“我們最好的提示工程師是一位哲學家。好的提示包括寫出極其清晰的解釋,並找出造成誤解的原因以及如何避免誤解。”

也就是說,當AI模型的使用者像軟件工程師Anna一樣,一次性“說了一堆要求”時,可能會因為提示不清晰,而導致AI誤解,給出離題的答案。

對此,阿德萊德大學澳大利亞機器學習研究所 (AIML) 的高級講師 Lingqiao Liu 指出,好的提示工程的關鍵是將一項複雜的任務分解成一組簡單的任務。

他介紹,如果你問這些模型一個簡單的問題(稱為“零樣本提示”),它通常會以缺乏細節或結構的“普通”答案作為回應。為了讓 AI 模型給出更加符合標準的結果,用戶可以採取以下幾種方式:

第一種方法是一次性提示,即用戶給出一對問答示例,讓 AI 了解需求,並按照該模版處理後續請求。比如,在諮詢關於某一種動物的信息時,讓模型根據特點、居住區域、飲食習慣等來給出信息。

第二種是角色提示,例如告訴模型”我是一個媽媽,想要知道每天行程規劃“,從而讓模型根據”媽媽“的角色來給出具體安排。

第三種方法是引入關鍵代理。例如,你可以讓 ChatGPT 寫一個關於機器人的故事,然後讓它根據自己的建議進行批評和改寫。

最後一種方法是思維鏈,即先讓AI對回答某個問題給出具體步驟,然後在鼓勵它依照自己給出的步驟,來推理更複雜的問題。

如果一位藝術家想要使用 ChatGPT 和 Midjourney 來進行創作,或許可以嘗試一下這一條來自 PromptHero 的高贊提示:

[我想讓你充當 Midjourney 人工智能程序的提示生成器。你的工作是提供詳細的、有創意的描述,以激發 AI 獨特而有趣的圖像。請記住,AI 能夠理解多種語言並能解釋抽象概念,因此請儘可能發揮想象力和描述性。例如,您可以描述未來城市的場景,或者充滿奇怪生物的超現實景觀。您的描述越詳細、越富有想象力,生成的圖像就會越有趣。這是你的第一個提示:“一望無際的野花田,每一個都有不同的顏色和形狀。在遠處,一棵巨大的樹聳立在風景之上,它的樹枝像觸手一樣伸向天空 ”]

總之,對於生成文本的AI模型而言,如何編寫出邏輯清晰的提示至關重要。不過,在其他領域,好的提示可能需要更多元素。

構建圖像:關鍵詞拓展想象力

隨着提示工程的價值被挖掘,這股新鮮血液開始湧向更多場景。圖像則是其中最受關注的領域之一。

就圖像生成而言,創造者們認為提示的好壞與否取決於關鍵詞。

七個月前,Jason Allen 憑藉著下面這張在 Midjourney 上創作的一幅作品《太空歌劇院》贏得科羅拉多州的一場藝術比賽。

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Jason Allen 獲獎作品 《太空歌劇院》

為了這幅作品,他耗時約 80 小時,在 Midjourney 中測試不同的美學元素,給出不同的主題提示,才呈現出自己想要的圖像。

“我想創造一個電影場景,就像你在電影中看到的那樣,”他說,“所以我上網查找了所有與電影攝影相關的關鍵詞。基本上就是是在學習成為一名電影攝影師。”

通常,AI模型會從互聯網上抓取大量圖像及其相關文本進行訓練。例如,它可能會對一幅婚紗照打上”新娘“、”婚紗“、”捧花“、”微笑“等不同標籤,並標記上不同的權重。每個標籤會給AI模型相應提示,產生可預測的美感。

”AI藝術的關鍵在於知道正確的詞。就像工程師將設計轉化為數學圖形一樣,它將圖像的離散美學元素,比如光線追蹤、邊緣照明等,轉化為模型的特殊語言“,和 Jason 一樣通過 AI 來進行創作的另一位藝術家 JHawkk 提到。

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JHawkk 製作的圖像

JHawkk 在 Stable Diffusion 中製作了上面這張圖,其提示包括“模擬風格”、”佳能EF 50mm f/1.8 STM 鏡頭“等15個短語,以及”噁心“等他不希望出現在圖像中的31個負面詞彙。

“有時你看到一幅圖像,可以將他分解成更小的短語,本質上,這是你描述圖像的方式,並且是實際模型本身可以理解的方式。”他說。

JHawkk 居住在美國中西部,他平時喜歡在 PromptHero 上分享自己的作品和相應的提示。

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PromptHero 是去年9月成立的在線社區,目前擁有15萬名用戶,其中 活躍用戶就超過1萬名。在這裡,用戶可以找到直接在 ChatGPT、Midjourney 等AI模型和平台中使用的提示。

“我發現了這個問題,當你第一次用它完成某件事時,你的第一次嘗試是非常糟糕的,”PromptHero 聯合創始人 Javier Ramirez 說,“你需要以正確的方式提示以獲得高質量的輸出。”

無論是文本還是圖像,如何給出正確提示是一個需要反覆試驗的過程,正因如此,在過去半年,才會有大量類似 PromptHero 和 PromptBase 等提示交流和買賣平台湧現——他們將驗證過的提示直接擺在用戶面前。

想做一張可愛考拉的圖片?下面這則提示或許可以直接拿走。

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覺得英語不過關?下面這則提示或許能讓ChatGPT成為你最好的英語老師。

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熱鬧背後的擔憂

不管是科技公司開出的高薪,還是提示交流平台的流行,它們無一不在揭示提示工程是一個被多麼看好的領域。

不過,這樣的熱度也引起了不少爭議。

首先,AI通過提示創作的作品,版權歸誰?

目前,通過提示工程生成的作品與大多數版權法的解釋相衝突。在美國,當 Jason Allen 對獲獎作品《太空歌劇院》申請版權時,版權局拒絕了他的申請,稱“它不包含任何人類作者身份”。

其次,提示工程師的高薪值得嗎?

“這可能是泡沫的跡象,” 為亞馬遜 Alexa 開發語音控制功能的對話設計工作室 labworks.io 的創始人 Tom Hewitson 說, “最適合做這件事的人是熟悉 AI 的產品設計師或業務分析師,他們的年收入往往在 10 萬到 15 萬英鎊之間。”

最後,提示工程師的職位會存在多久?

不少人認為,提示工程只會成為一種技能,並不需要一個專門的職位。隨着AI工具在理解人類查詢方面變得越來越好,這個職位會變得越來越過時。

沃頓商學院教授 Ethan Mollick 在 2 月份發推文說:“我強烈懷疑‘提示工程’從長遠來看不會有什麼大不了的,提示工程師也不是未來會存在的工作。”

劍橋大學機器學習研究主任 Adrian Weller 認為,雖然能夠通過提示與AI交互“具有很高的價值”,但“我不確定它是否會繼續下去很長一段時間。不要過多關注提示工程的當前。它會很快發展的。”

儘管提示工程師的職業當前備受矚目,但它到底能夠走多遠,恐怕只有時間才能解答了。

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