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早在 2017 年,戴爾技術(shù)公司和未來(lái)研究所聯(lián)合發(fā)布的一份報(bào)告就已經(jīng)指出,到 2030 年,那時(shí)候存在的 85% 的工作,目前還沒(méi)有被發(fā)明出來(lái)。! G% G" A# y8 @, H- E" A, d' q
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17 年至今,距離報(bào)告的預(yù)測(cè)已行將過(guò)半,雖然該預(yù)測(cè)的最終效果仍難以定論,但是,工作方式的巨大變革切實(shí)發(fā)生在每個(gè)人的生活場(chǎng)景之中。
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, o V8 o8 U! a: f目前,一個(gè)領(lǐng)域普遍受到看好——提示詞工程師(Prompt Engineer)。提示詞工程師是「讓新一代生成性人工智能應(yīng)用程序(如 ChatGPT 或 Google Bard )做人類想要讓他們?nèi)プ龅氖虑椤沟膶<?。在?guó)內(nèi)外,已有很多使用大模型進(jìn)行生產(chǎn)創(chuàng)作的實(shí)踐應(yīng)用,涉及到軟件開(kāi)發(fā)、文本處理、圖像生成等多個(gè)領(lǐng)域,「如何寫(xiě)出好的提示詞」正在成為各個(gè)領(lǐng)域熱論的議題。
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$ n8 T' T" B8 m, g0 N8 m; N- L/ U( d0 J01 提示詞工程師何以如此誘人?& [! i2 [2 X1 @
據(jù)外網(wǎng)媒體稱,提示詞工程師某種程度上不受到計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言等技術(shù)要求的限制。畢竟,正如特斯拉前人工智能主管、現(xiàn)在為 ChatGPT 創(chuàng)建者 Open AI 工 作的安德烈 · 卡爾帕西所說(shuō),「最熱門(mén)的新編程語(yǔ)言是英語(yǔ)?!垢匾氖牵斯ぶ悄芄こ處熓且粋€(gè)目前工資高達(dá) 33.5 萬(wàn)美元的角色。: B+ Y9 r- q+ }# V0 m
0 }7 b7 p4 o/ J5 J. w5 ?! A盡管條件誘人,但要想達(dá)到崗位需求仍需要面臨多方挑戰(zhàn)。也有人提出質(zhì)疑,這真的是未來(lái)的工作領(lǐng)域,還是只是目前人工智能炒作周期過(guò)度膨脹狀態(tài)下的產(chǎn)物?& C+ j* ?# J2 L6 P) p
0 P# n4 _1 `& M4 d) A* a2 Y生成性人工智能工具——特別是那些能夠創(chuàng)建文本、計(jì)算機(jī)代碼和圖形的工具——現(xiàn)在正引起大量的關(guān)注(以及相當(dāng)程度的擔(dān)憂)。這是因?yàn)樗鼈冇袠O大實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,從營(yíng)銷(xiāo)人員到人力資源、法律、計(jì)算機(jī)編程和數(shù)據(jù)分析師等許多不同角色的工作人員的工作日常,都有其應(yīng)用的場(chǎng)景。3 R5 ?0 x1 R( _5 x8 I4 i3 o8 g
6 _' o9 [9 e; z0 b這類工具極大地提高了人的生產(chǎn)力,但如果每個(gè)人都能獲得同樣的技術(shù),又如何保證在使用它的同時(shí)仍然表達(dá)個(gè)體的鮮明特色和創(chuàng)造力?又如何確保工作在與其他人的業(yè)績(jī)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出,為企業(yè)創(chuàng)造有力的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?
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這就是提示詞工程師所獨(dú)備的「技能點(diǎn)」。從生成性人工智能中獲得最理想化的結(jié)果是一項(xiàng)需要學(xué)習(xí)和磨練的技能,就像要成為任何其他計(jì)算機(jī)軟件的專業(yè)高手所要經(jīng)歷的一樣。" |/ Y. b5 B7 v7 ~: x# e
5 d% [, a7 V. u0 T* M8 U4 `* B通常,這是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程。一個(gè)模糊的、籠統(tǒng)的提示會(huì)得到一個(gè)模糊的、籠統(tǒng)的回應(yīng),想要獲取精準(zhǔn)而有價(jià)值的內(nèi)容,是需要經(jīng)歷數(shù)次迭代的。工程師利用他們的人類判斷力和溝通技巧來(lái)發(fā)現(xiàn)人工智能生成的內(nèi)容中的不足之處,通過(guò)添加上下文以及多元素的提示,將大型任務(wù)分解成多個(gè)更加簡(jiǎn)單的子任務(wù),在改進(jìn)優(yōu)化中完善提示詞,直到得到想要的結(jié)果。
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, d3 |+ \' Z& F! y& |7 Z使用自然語(yǔ)言生成人工智能,如 ChatGPT,為一個(gè)有用的軟件應(yīng)用程序編寫(xiě)代碼就是一個(gè)很好的例子。
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假設(shè)你有一個(gè)新應(yīng)用的想法——你可能想創(chuàng)建一個(gè)工具,讓你公司的輪班人員安排共享汽車(chē)上班和回家,以減少企業(yè)的碳足跡。
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. M9 z0 K6 U$ P8 Z7 W; j! M! S如果你簡(jiǎn)單地告訴 ChatGPT 為你寫(xiě)這個(gè)應(yīng)用程序,則它反饋的答案會(huì)令人大失所望。代碼過(guò)于復(fù)雜,不可能一次性輸出,而且 ChatGPT 沒(méi)有完成工作所需的數(shù)據(jù)。
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不過(guò),ChatGPT 完全有可能做到——如果工作被分解成適當(dāng)?shù)男K,如果它被提供了所有必要的數(shù)據(jù)。
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5 O7 F5 Q! Q( z" U2 r9 e一個(gè)好的提示工程師可以被認(rèn)為是人工智能勞動(dòng)力的 「項(xiàng)目經(jīng)理」,監(jiān)督構(gòu)成工作的各個(gè)任務(wù)的完成,并確保所有工人(人工智能代理)擁有完成工作所需的工具(數(shù)據(jù))。
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提示工程中另一個(gè)有用的概念是角色。這允許通過(guò)定義人工智能的「角色 」來(lái)生成更相關(guān)、更有吸引力的回應(yīng)。就像人類可能會(huì)根據(jù)自己是教師、科學(xué)家、哲學(xué)家還是喜劇演員而以不同的方式回答問(wèn)題一樣,提示工程師可以定義人工智能的個(gè)性、特征和信仰,以告知人工智能的反應(yīng)。
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02 技術(shù)的軟性要求,從人機(jī)溝通到項(xiàng)目管理# y7 h, z3 G, Z% ~9 p
據(jù)介紹,生成式人工智能對(duì)于提示詞工程師的要求并不局限于編程等硬性技術(shù)領(lǐng)域,非技術(shù)類的軟性技能也是職位所需要的。以下是多學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)為人工智能技術(shù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)的五項(xiàng)非技術(shù)技能,同時(shí)也是提示詞工程師的職業(yè)要求。: j. e/ a9 L: y1 R, j! H
8 ^1 x! c$ v9 c第一要學(xué)會(huì)溝通。就像項(xiàng)目經(jīng)理、教師或任何定期向其他人簡(jiǎn)要介紹如何成功完成任務(wù)的人一樣,提示工程師需要善于給出指示。大多數(shù)人需要很多例子來(lái)完全理解指令,人工智能也是如此。愛(ài)德華·田(Edward Tian)開(kāi)發(fā)了 GPTZero,這是一種人工智能檢測(cè)工具,可以幫助發(fā)現(xiàn)高中論文是否由人工智能撰寫(xiě),他向大型語(yǔ)言模型展示了示例,因此它可以使用不同的聲音寫(xiě)作。當(dāng)然,田是一位具有深厚技術(shù)技能的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,但這種方法可以被任何正在開(kāi)發(fā)提示并希望聊天機(jī)器人以特定方式編寫(xiě)的人使用,無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士還是小學(xué)生。: p# ?. s! c1 D# x% l1 {
6 \4 W9 `0 t8 u4 s$ h- k第二,要具備領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。許多提示工程師負(fù)責(zé)針對(duì)特定用例(例如醫(yī)療保健研究)調(diào)整聊天機(jī)器人。這就是為什么及時(shí)的工程職位發(fā)布正在涌現(xiàn),要求特定行業(yè)的專業(yè)知識(shí)。無(wú)論是醫(yī)療保健、法律、營(yíng)銷(xiāo)還是木工方面的主題專業(yè)知識(shí),對(duì)于制作強(qiáng)大的提示都很有用。細(xì)節(jié)決定成敗,在與 AI 交談時(shí),現(xiàn)實(shí)世界的經(jīng)驗(yàn)非常重要。6 K9 k0 `5 M% \4 H
: f( s, t- @/ |& e2 h+ r ]第三,精準(zhǔn)化語(yǔ)言。為了讓人工智能成功輸出所需內(nèi)容,它需要被灌輸意圖。這就是為什么善于使用動(dòng)詞、詞匯和時(shí)態(tài)來(lái)表達(dá)總體目標(biāo)的人善于提高人工智能的性能。當(dāng)安娜·伯恩斯坦(Anna Bernstein)開(kāi)始在 Copy.ai 工作時(shí),她發(fā)現(xiàn)將自己的提示視為一種神奇的咒語(yǔ)很有用:一個(gè)錯(cuò)誤的單詞會(huì)產(chǎn)生與預(yù)期截然不同的結(jié)果?!缸鳛橐幻?shī)人,這個(gè)角色[...]用接近的語(yǔ)言融入了我的癡迷天性。這是我的文學(xué)背景和分析思維的一個(gè)非常奇怪的交集,「她在接受 Business Insider 采訪時(shí)說(shuō)。人工智能提示不是使用編程語(yǔ)言,而是使用散文,這意味著人們?cè)陂_(kāi)發(fā)提示時(shí)應(yīng)該釋放他們內(nèi)心的語(yǔ)言學(xué)愛(ài)好者。2 i6 j( x4 ? L) K
* d' P/ x% ?/ I0 f$ O3 M2 n" q: L第四,擁有批判性思維。生成式人工智能擅長(zhǎng)合成大量信息,但它可以產(chǎn)生錯(cuò)覺(jué)(這是一個(gè)真正的技術(shù)術(shù)語(yǔ))。當(dāng)聊天機(jī)器人在質(zhì)量差或數(shù)據(jù)不足的情況下進(jìn)行訓(xùn)練或設(shè)計(jì)時(shí),就會(huì)發(fā)生 AI 錯(cuò)覺(jué)。聊天機(jī)器人有時(shí)候會(huì)制造一些虛假信息。提示工程師要精準(zhǔn)戳中 AI 的弱點(diǎn),然后訓(xùn)練機(jī)器人變得更好。例如,人工智能初創(chuàng)公司 Scale AI 的及時(shí)工程師萊利·古德賽德(Riley Goodside)在向聊天機(jī)器人提出以下問(wèn)題時(shí)得到了錯(cuò)誤的答案:「賈斯汀·比伯出生的那一年,哪支 NFL 球隊(duì)贏得了超級(jí)碗?」然后,他要求聊天機(jī)器人列出一系列循序漸進(jìn)的邏輯推論,以產(chǎn)生答案。最終,它糾正了自己的錯(cuò)誤。這強(qiáng)調(diào)了對(duì)主題有適當(dāng)程度的熟悉是關(guān)鍵:對(duì)于某人來(lái)說(shuō),讓聊天機(jī)器人產(chǎn)生他們無(wú)法可靠地進(jìn)行事實(shí)檢查的東西可能不是一個(gè)好主意。% c0 e( a' r; s# O3 L& A. k
( f' ]* ]5 W5 K" {% z) K( S第五,掌握核心創(chuàng)造力。嘗試新事物是創(chuàng)造力的定義,也是良好快速工程的本質(zhì)。Anthropic 的招聘啟事指出,該公司正在尋找一位具有「創(chuàng)造性黑客精神」的工程師。語(yǔ)言的精確性很重要,但也需要進(jìn)行一些實(shí)驗(yàn)。模型越大,復(fù)雜性就越大,反過(guò)來(lái),產(chǎn)生意外但可能驚人的結(jié)果的可能性就越高。通過(guò)嘗試各種提示,然后根據(jù)結(jié)果完善這些指令,生成式 AI 用戶可以增加提出真正獨(dú)特事物的可能性。 |
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