大模型带火新职业，“会咒语的那群人”能走多远
通过以ChatGPT、Midjourney为代表的生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称GAI）生产内容已不是新鲜事，然而精准地借助GAI生成高水平的作品却并非易事，操作者需要将复杂任务拆分成AI能识别的语言提出多个需求，从而获得更准确的回答。由此也衍生出了一份“专门向AI提问”的职业——提示词工程师（Prompt Engineer）。
并不是所有人都能与AI进行高质量的对话，提示词工程师也因此被形象地比喻为“会咒语的那群人”。有人认为提示词是人工智能大众化不可或缺的一环，应紧跟时代潮流快速学习，也有人认为提示词工程师是训练人工智能过程中临时出现的一个工种，将会在程序不断自我完善的过程中成为过去式。这究竟是怎样的职业？未来发展如何？作为普通人我们又应该做些什么？
和AI“聊天”的职业
最初让提示词工程师火出圈的是一份来自人工智能独角兽企业Scale AI的高薪Offer。去年11月，国外网红莱利·古德赛德（Riley Goodside）凭借大量摸索出来的提示词技巧和经验，入职Scale AI成为业内“第一个被招聘的提示词工程师”，据估算年薪超百万元人民币。
记者了解到，目前国内各大招聘平台上名为“Prompt 工程师”或“Prompt Engineer”的职位月薪大多在1.5万-6万元，大部分对求职者经验的要求为1-3年，甚至也有不少岗位标注了“经验不限”。工作内容主要包括设计、管理与优化相关行业的Prompt（提示词）来进行大模型训练，并配合相关业务团队提升整体产品表现。
与传统程序员不同，尽管提示词工程师也是一份和机器打交道的工作，但后者是通过人们日常使用的自然语言（natural language），将纯文本命令发送给AI，再由AI执行的。因此有不少人认为，这是一份靠熟练聊天产生价值的工作，收入高、门槛低。
然而，专业选手和普通玩家依旧存在差距。提示词在很大程度上决定了模型生成的结果，即使是同样的问题，输入不同的提示词也会得到不同的结果。首都师范大学信息工程学院副教授唐晓岚指出，通过一两次提问达到最终想要的复杂结果是比较难的，提示词工程师要解决的问题就是如何设计问题以达到理想结果。
在唐晓岚看来，从业者首先需要有一定相关领域的知识，才能够准确地提问。“人工智能正在逐渐向各个垂直领域发展，比如律师这个行业，需要具备法学知识，才能准确描述问题，也能判断生成的结果是否正确、是否可行。”同时她认为，该职业从业者也需要大量AIGC（人工智能生成内容）的使用经验，知道如何通过多轮提问优化问题，来得到预期结果。“在此基础上如果能够了解大模型的工作原理，从原理上提升提问质量，会更加分。”
根据武汉大学计算机学院人工智能专业硕士生周小凯的观察，测试提示词并不是提示词工程师的全部工作。“大模型处于不断演化的过程中，提示词工程师的工作也涉及到通过编程语言，引导大的语言模型在特定任务、特定角色产生提问者期望的输出，因此这个工作不仅需要理解自然语言，也需要理解编程语言。”
以一份在招聘平台上标注“40k-60k·14薪”、来自医疗领域企业的提示词工程师职位为例，职位描述中要求该职位对模型性能以及终端产品进行监控，不断进行提示词优化并提升产品表现；同时需与医学团队协作，不断通过提示词工程的方式改善产品表现，提升产品的医学性与一致性，提供最佳的患者体验。在职位加分项中还包括了：熟悉Python或有编程经验、熟悉医生诊疗流程等。据记者观察，多数Prompt相关职位都从专业知识、编程能力、产品经验等方面设置了一定门槛，并非部分人所理解的“百万年薪机器聊天员”。
当前，多数互联网科技企业和引入AI大模型的传统企业都对提示词工程师有人才需求，提供了相关岗位。唐晓岚认为，企业对提示词工程师的需求确实存在，而且在短时间内会处于上升的态势。“新技术出现后需要时间来普及，让大家慢慢熟悉它，在这个过程中，就需要专业的人来做这件事。”
一个岗位？一项技能？
对于提示词工程师成为一个新职业，也有人发出质疑。有观点认为，从商业角度考虑，ChatGPT、Midjourney等产品有动机进一步降低使用门槛，使其能服务更多用户；同时，提示词也很容易复制模仿，一旦整个流程普及开，变得标准化，这个工种也就很容易被替代了。
可以看到，科技公司正在努力弥合普通用户和提示词工程师之间的差距。FusionAI等软件可以帮助用户生成更合适的提示词；图像生成器DALL-E 2为用户提供了非常精细的提示词指导手册；Midjourney发布的“/describe”命令可以根据用户上传的图片反向推导出提示词，生成相应的文字描述，来为用户提供创作灵感。
应用在各个场景下的提示词也在逐渐成为商品。国外已有Krea、PromptBase、PromptHero等专门的提示词平台售卖明码标价的提示词产品，涉及GPT、Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E等模型，包括了音乐、绘画、摄影等多种场景。消费者只需花费不到10美元就可以买到成体系的提示词生成质量较高的作品。在国内电商平台上，一些商家也在用较低的价格兜售特定模型的提示词素材，其中包括图文使用教程、提示词使用案例分析以及上万种关键词。
前段时间，微软AI研究院更是推出了一个名为自动提示优化（Automatic Prompt Optimization，简称APO）的新框架，尝试使AI在无需人工的情况下优化提示词训练自己，希望帮助用户以最少的人工干预和优化来创建更好的提示词。
提示词工程师是否会成为一个临时工种？唐晓岚认为，应该分情况来看。“大模型技术的演进一定是向着越来越适应人类的方向去做的，从这个层面上来讲以后的Prompt会变得越来越适应人类的思维习惯。但除非未来有技术可以直接把人脑中的内容直接输出，不然我们是一定要把自己的想法表达出来的，需要通过一种文字的形式给呈现出来，只要依旧处于这个阶段，Prompt就会一直存在，而对它的优化和探索就会一直存在。”
此前，Stable Diffusion的技术产品总监郑屹州曾指出，提示技术应该作为一项技能，而不该成为一个岗位。唐晓岚强调，不管是否从职业的角度出发，如何提问、如何和AI更好地沟通在未来都是必要的技能。“这可能不是某一个职业的需要，而是将来在数字社会中，每个公民都应该掌握的一种能力。就像现在大家都用电脑，那么会用电脑本身就不再是一个特殊的能力需要专门的岗位去操作。”
把工具用好，找到自己的位置
提示词工程师能否被视作一个独立的职业，行业内依旧存在争议。但不可否认的是，诸如提示词工程师一类的AIGC相关职业正在蓬勃发展。也许当下更应该关注的，是在这样一个时代里求职者应该做些什么。
日前，猎聘大数据研究院发布的《AIGC就业趋势大数据报告2023》显示，AIGC的人才需求呈现出比AI更明显向好的势头。对比发现，2020年一季度至2021年一季度，AIGC和AI的职位增长不相上下；此后，AIGC总体处于持续增长态势，2023一季度其新发职位数是2020一季度的5.63倍；AI新发职位数增速相对放缓，是2020一季度的1.95倍。而近一年AIGC新发职位招聘平均年薪为40.12万元，比同期AI的招聘平均年薪（32.03万元）高8.09万元。
需要承认的是，AIGC对普通人的日常工作如文案、翻译、制图等质量和效率的提升有目共睹，部分人可能面临失业风险。出门问问创始人兼CEO李志飞认为，AIGC最容易替代的职业有两类，一类是在电脑上即可完成工作闭环，并且工作内容存在大量重复环节的职业，如基础美工/设计；另一类是易于标准化的职业，如采用固定话术的客服、营销文案等。而最不易被取代的是那些需要面对面互动和依靠身体技能的职业，如泥水匠、电工、机械师等手艺人，以及美发师、厨师、医生和护士等服务人员。
与此同时，新的机会也在出现。在猎聘AI技术负责人莫瑜看来，由于AIGC的技术助攻，将会有越来越多的小规模企业诞生；而职场中会出现更多数字员工，承接更细化的分工，提升组织的专业度和稳定性，从而进一步推动业务探索和迭代效率的提升，这使得以往需要更大规模协作才能实现的业务，现在小团队或单兵作战就能胜任。
“目前AIGC领域中计算机相关学科背景的人才较多。”李志飞指出，由于AIGC对人才的需求越来越多元化，除了需要传统的计算机科学和数据科学方面的人才，AIGC还需要具备AI模型优化、自然语言处理、机器人操作系统等方面知识和经验的专业人才。
面对AIGC带来的就业压力，华中科技大学计算机软件与理论专业硕士生邱泽元感叹，在计算机的赛道上，核心竞争力是技术门槛，但在企业中应用技术日新月异，高校学生在校打下学科基础，学习经典技术，有时候却难以接触到最新的框架。在他看来，对于普通人来说，需要时刻保持学习新事物的状态。
对于技术的快速迭代，邱泽元觉得不必过于焦虑。“如果这项新技术大家都不会，企业需要用人还是看能力，通过实习期、培训期的项目锻炼也能快速实现技术使用技能。而且平时在校时，同学间也会互相推荐好的学习项目，例如通过开源社区跟进前沿研究与热点。”
在今年5月举行的2023中关村论坛全体会议上，百度董事长兼首席执行官李彦宏大胆预测10年后全世界有50%的工作将是提示词工程，并呼吁国内教育加强对学生提问能力的培养。作为人工智能领域的教育工作者，唐晓岚建议，无论是否计算机专业的学生，都应该对新技术持开放的态度，并有意识地锻炼掌握它们的能力。“更重要的是，应该有针对性地培养该领域和其他学科的交叉能力，把工具用好，在不断变化中找到属于自己的位置。”
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