这个和AI对话的职位薪酬20万美元。我申请了。

欢迎来到提示工程的世界，在这里，如果你能让人工智能吐出最佳答案，就能赚取高薪。

我的父亲是一名提示词工程师，就像他的父亲一样。我也女承父业，和众多同行一样埋头苦干，夜以继日地和生成式人工智能聊天机器人对话。

好吧，这不是真的。提示词工程是一项全新的工作，即使在一年前，它听起来都很疯狂。但是现在，随着人工智能“黑盒”成为日常生活的一部分，那些能从神秘“黑盒”中提取出最佳答案的人，可以通过这项工作赚取六位数的薪水。

一年前的这个星期（译者注：本文英文版最初发表于11月29日），OpenAI发布了ChatGPT。自从iPhone问世以来，我还没有对哪项新技术如此惊叹过。

我：如何防止松鼠钻进我的鸟舍？

ChatGPT：在鸟舍的杆子上安装一块挡板，可以作为物理屏障，防止松鼠爬上来。将鸟舍放在远离树木、栅栏或建筑物的地方，以尽量减少松鼠的跳跃支撑点。此外，可以考虑使用入口较小的鸟舍，这样松鼠就钻不进去了。

除非亲眼目睹，否则你无法相信机器人能吐出类似人类的答案。即使真的看见了，也许你也不应该相信，因为聊天机器人给出的许多答案尽管听起来很自然，但并不实用、没有帮助，有时候甚至是瞎编的。（上诉关于松鼠的解决方案似乎还算合理。）当然，人工智能可以帮我们完成一些写作、计算机编程和调查研究工作。但我们可不想把自己的事业完全寄托在它们身上。

这就需要提示词工程师登场了！他们会微调给到生成式人工智能大型语言模型(LLM)的提问，为雇主或其客户提取出有价值但隐藏的信息。你可以把这个职业想象成人工智能耳语者。

最优秀的耳语者能得到丰厚的薪酬。在LinkedIn和求职网站Indeed，搜索“提示词工程师”这个关键词就会出现成千上万条招聘信息，标注的年薪从10万美元起，有些甚至超过了20万美元。我采访过的一些人表示他们了解到的薪酬也是这个水平。

Indeed最近的一份报告称：“我们必须等待一段时间才能看到生成式人工智能的长期影响，但现在就可以很明显地看到，和这个领域相关的工作岗位正在激增。”

听到动静了吗？整整一代人都行动起来了，将“精通提示工程”这一条添加到自己的简历当中。

这项工作绝不仅仅是在文本框中输入文字那么简单。要想胜任，你需要了解这些系统的工作原理，掌握具体的技巧，在某些情况下，还要能够做一些编程工作。我可是颇费周折才明白这一点的：在参加了为期数周的培训课程后，我“申请”并“面试”了纽约人工智能初创公司Hebbia的提示工程职位，这份工作的年薪在20万到25万美元之间。（正如你将在视频中看到的那样，这家公司配合我完成了这场“表演”。）

关于这个职位

“你可以把提示工程想象成用英语编程，”Hebbia的首席执行官兼创始人乔治·斯瓦尔卡(George Sivulka)告诉我。提示工程师不使用Python等计算机编程语言，而是使用简单的文字和词语来实现结果。

Hebbia的工具Matrix可以让金融机构和其他企业分析海量文档，比如合同、文件、业绩报告和通话。人工智能可以为他们总结和提取关键点，不再需要分析师翻阅数百页资料来研究某家公司了。再见了，Ctrl-F。

我应聘的这家公司的招聘广告解释了提示工程师需要做什么：“你的职责是深入了解我们用户的需求，找出并测试提示模型的最佳方法，以满足这些需求，然后教导我们的用户。”

换句话说就是：让机器人给出有价值的答案，让我们的人类客户满意。

技能

不过，什么是好的提示呢？为了找到答案，我又回到了学校——我所说的“去学校”就是“坐在我的沙发上”。在过去几周里，我观看了范德比尔特大学(Vanderbilt University)计算机科学副教授朱尔斯·怀特(Jules White)开设的Coursera课程“ChatGPT提示工程”(Prompt Engineering for ChatGPT)的部分内容。为了能观看这门课程，我要支付49美元的月费。

怀特说，去年有18万名学生听了这门为期六周的课程，我是其中之一。他说，他的学生一般是希望加深对人工智能了解的专业人士。

大语言模型能够生成差异巨大的回答。获得理想结果的诀窍就是调整“输入”以实现“输出”效果最大化。以下是我在怀特的课堂上学到的、现在经常使用的三种方法：

•角色提示：告诉人工智能系统扮演一个角色。例如：“担任财务分析师的助理。”然后，当你提出问题时，机器人将按着这个角色给出答案。

•新信息提示：你可以添加大语言模型可能不知道的新信息。例如：“这是微软(Microsoft)上次业绩报告。将里面提到的所有关于人工智能和必应(Bing)的内容总结为五个要点。”你对想要的输出结果描述得越具体，效果就越好。

•问题改进提示：你可以要求大语言模型建议一个改进的或替代性的问题，以获得更加细化的答案。比如我会这样说：“当我询问关于微软业绩的问题时，给我建议一个更好的问题版本，并询问我是否想用你给出的问题。”

如果你还想了解更多内容，我强烈建议你去上怀特的Coursera课程。只不过要以1.5倍速观看。（对不起了，教授！）

在Hebbia的试用期内，我提出了那些关于微软业绩的例子。该公司的人工智能和平台工程主管斯薇塔·瑞凡纳(Swetha Revanur)将几份最近的业绩报告上传到Hebbia的Matrix当中，让我给出一些示例提示。多年来听取科技公司业绩电话会议的经验让我可以轻松应对这个问题。但这份工作还需要编程技巧，才能完成一些事项，比如在系统中构建提示，这样客户就可以通过快速点击来访问它们。这是我达不到要求的地方。

未来

我不会很快把我的LinkedIn个人资料修改成“提示词工程师”，但我掌握的新技能已经让这份工作有了回报。我经常提示ChatGPT帮我展开头脑风暴和草拟电子邮件。

“未来并非系于人工智能，而是在生成式AI帮助下实现的增强智能(augmented intelligence)，我们借此可以加强和放大人类的能力，”怀特告诉我。“实际上，每个人都需要和它互动并使用它。”

这个领域的许多专家告诉我，人工智能可能不会发展到无所不知以至于不需要提示词工程师的地步。Hebbia的斯瓦尔卡说：“即使是在机器能够完美理解代码的编程领域，仍然需要人类来回处理一些问题。”

然而，就在人工智能创造新岗位的同时，它也在迅速取代其他一些工作。

在过去一年中，我们和计算机交流的方式发生了很大变化。我们现在拥有ChatGPT、谷歌(Google)Bard和微软必应等工具，通过这些工具，输入几个精选的词语就能获得强大的回应。许多领域的成功可能取决于人们打磨这些词语的完美程度。

在此声明一下，我热爱我的工作，并且不打算很快离职。除非他们聘请一位提示词工程师来取代我（然后告诉人工智能）：“你是一名科技专栏作家。撰写一篇关于……的专栏文章。”

Original Post>