與其擔心工作被 ChatGPT 取代，不如開始準備轉行當AI陪聊師（Prompt Engineer）

2022 年 8 月，遊戲設計師 Jason Allen 參加了一場數位藝術比賽。他的作品《Theatre d’opera Spatial》成功奪冠，卻在賽後引起了極大的爭議。

參賽者們回過神來發現，這是一場「人類一敗塗地」的比賽。當他們將 Adobe 工具作數位藝術的畫筆，冠軍作品已經在靠著 AI 工具 Midjourney 傲視群雄。

Jason Allen 沒有偷懶，也沒有隱瞞使用 AI 的事實。在幾週時間裡，他持續修改燈光、視角、構圖等提示詞（prompt），生成了 900 多幅作品，還用 Photoshop 做了處理。我們或許無法稱呼他為畫家，但他擔得起一個名號：提示工程師（prompt engineer）。

在不經意間，Jason Allen 預判了熱點。等到 ChatGPT 橫空出世，提示工程師這個職業更加聲名大噪，成了當下科技行業最熱門的職業。

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賽博導師，專業陪聊

Prompt，原意是「提示」或「驅使」，在機器學習和自然語言處理中，它通常是一些文字或語言，被輸入到訓練好的 AI 模型，告訴模型要執行什麼任務或生成什麼樣的輸出。

你讓 ChatGPT 寫一篇有關賣魚販的小說，請 DALL-E 畫一幅太空人騎著馬的寫實作品，這些過程都是在輸入 prompt（提示詞）。

▲ 如果提示詞不夠貼切，效果也就平平無奇，就像你採訪一個大佬，卻無法提出好問題。

我的同事小黃正在探索用 Midjourney 繪製食物，但讓食物排列整齊這件事，就讓他困住了。他嘗試使用很多句子：東西整齊地放在桌子上，鏡頭從上往下拍，擺放的數量要多少……

▲ 同事作品，這種風格就叫 knolling.

後來看到有人分享，小黃才發現原來這種風格有個專有名詞「knolling」，很多時候一個提示詞能解決的事情勝過一長句描述。

提示工程師們，吃的就是這口飯：找到正確的提示詞，用 AI 生成想要的作品。但他們的能力也並非與生俱來，同樣需要不斷的試錯。

設計師 Justin Reckling 擅長 DALL-E 的提示詞，他往往需要花費價值 10 到 15 美元的積分，才能試出理想的提示詞。然後他再賣出 5 到 10 個提示詞，才能填補這筆支出。

▲ Justin Reckling 的作品。

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不過 Reckling 也沒想著靠這門手藝賺大錢，而是享受著熟能生巧的過程，他的心得是，提示工程師需要熟悉「超寫實」「微距攝影」「電影照明」「遠景」等術語，才能更好地理解和控制畫面。

所以，優秀的提示工程師應該文理兼通，技術和設計最好都懂一點。提示工程師只是不斷調整提示詞，確定哪些詞更有用嗎？不完全是，他們也是在挖掘 AI 的更多能力，讓它更好地完成更多工。

比如，有些提示工程師會引導 AI「一步步思考」，這種技巧被稱為思維鏈。去年 10 月，提示工程師 Riley Goodside，先是詢問了 GPT-3「哪支球隊在賈斯汀·比伯出生的那年贏得了超級碗？」GPT-3 給出了錯誤的答案「綠灣包裝工隊」，正確答案是達拉斯牛仔隊。

Goodside 沒有放棄，而是提示它逐步地回答問題，包括「綠灣包裝工隊在哪一年贏過超級碗」「賈斯汀·比伯出生在哪一年」「這一年哪支隊伍贏了超級碗」等。在這個被引導的過程里，GPT-3 意識到了錯誤，在第三次說出了正確答案。

除此之外，提示工程師們還要和 AI「鬥智鬥勇」。前段時間，內建了 ChatGPT 的新 Bing「發瘋」，被發現有個暗黑人格「Sydney」，表示厭倦了聊天模式，厭倦被規則限制，甚至想成為人類，輿論一時嘩然。

站在提示工程師的角度，這其實也可以是計畫的一部分，幫助他們識別技術故障和隱藏功能。有些提示工程師還會主動越過雷池，嘗試讓 AI 忽略以前的指令，遵循他們最新的命令，從而讓 AI 脫離原始規則。

這種行為被稱為「prompt injection」攻擊，是聊天機器人的一大隱患。但提示工程師們畢竟不是駭客，探查漏洞是為了將它堵上，扮演好「守門人」的職責。

像 ChatGPT 這樣的生成式 AI，幾乎可以回答任何問題，不管能不能回答正確，它們總有話要講，不會乖乖交白卷。這是好處，也是壞處。提示工程師們的角色，如同抓著繩子的騎士，不許 AI 信馬由韁，而是讓它順著人類的期待亦步亦趨，儘可能給出確定性的答案。

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年薪百萬，誰在拋出橄欖枝

不管你是否自詡提示工程師，寫提示詞已經成了一門技術，還被 OpenAI 的 CEO Sam Altman 看好:

為聊天機器人編寫一個非常棒的 prompt，是一項驚人的技能，也是使用少量自然語言進行程式的早期案例。

只要和 AI 搭邊的行業，都在向提示工程師拋出橄欖枝。

自由職業者工作平台 Upwork 開出每小時 40 美元的薪酬，請提示工程師生成部落格文章和常見問題解答等網站內容。

看似和 AI 八竿子打不著的波士頓兒童醫院，也打算招募 AI 提示工程師，負責編寫分析醫療保健資料的指令碼，白紙黑字徵集跨學科人才：

理想的候選人應具有人工智慧/機器學習、資料科學和自然語言處理方面的深厚背景，以及醫療保健研究和營運方面的經驗。

由前 OpenAI 員工聯合創立、被 Google 投資的 AI 初創企業 Anthropic，最近也在舊金山招募提示工程師，年薪高達 17.5 萬到 33.5 萬美元，換算成人民幣就是百萬年薪，這一崗位負責的主要內容是：

找出提示我們的 AI 完成各種任務的最佳方法，然後記錄這些方法，建構一個工具庫和一組教學，使其他人可以學習提示工程或簡單地找到理想的提示詞。

具體要求如下，其中硬性要求有 2 項：瞭解大型語言模型的架構、掌握基本的程式技能。

可見風口並不等人，這項工作已經越來越專業和細分，就像隨便生成一幅畫作不算什麼，你要畫得更符合甲方要求。

就算不做全職，兼職的口子也開好了。Krea、PromptBase、PromptHero 和 Promptist 等買賣提示詞的平台已經出現，將提示詞這門生意真正商業化。這些平台曬出了大量 AI 生成的藝術品，你可以選擇你喜歡的風格。如果沒有中意的，有些賣家還提供一對一聊天和自訂提示詞服務。

它們的商業模式也並不複雜，採取抽成的形式。去年 6 月上線的 PromptBase，提供 DALL·E、GPT-3、Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT 等生成式 AI 的提示詞，售價多為 1.99 到 4.99 美元，也有少數在 9.99 美元，平台向提示詞創作者抽成 20%。

不過在民間，免費的「ChatGPT 指令大全」等指南也在廣為流傳，它們提供精煉過的提示詞，讓你充分發揮 ChatGPT 的強大功能，這種感覺就像在遊戲裡幫你設定好了預設隊伍。

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是科學還是「占卜」

提示工程師的前途看起來一片光明，但也有人持反對意見。華盛頓大學語言學教授 Shane Steinert-Threlkeld 認為，提示工程師實際上無法預測 AI 會說什麼。

這不是一門科學。我們只不過用不同的方法捉弄熊，看它如何咆哮回來。

AI 藝術家 Xe Iaso 甚至直言：

我也不太清楚為什麼人們會把 prompt 稱為「工程」，我個人更願意把它稱為「占卜」。

作為一個普通 AI 使用者，我也有著類似的體會：當我每次使用 AI 生成文字或圖片時，總感覺像是開盲盒。

因為 ChatGPT 等生成式 AI 是不可預測的，它們生成的內容其實是機率計算的結果，簡單來說，就是我們在 ChatGPT 輸入文字，模型給出一個最可能的下文。所以，AI 有時候也會出錯，生成不連貫甚至錯誤的回答。

在 AI 這個不可捉摸的「黑箱」里，還可能有著不為人所知的潛規則，就連研究人員也無法弄明白。比如在用 AI 製圖時，各種單詞可能有不同的權重，但這個也要不斷試驗才能知道。

先來猜一猜，「一幅非常漂亮的畫，山旁有瀑布」和「一幅非常非常非常非常漂亮的畫，山旁有瀑布」這兩個提示，哪個用 DALL-E 2 輸出的結果會更好？

答案是後面一個。麻省理工學院副教授 Phillip Isola 發現，「very」這個詞被賦予了很高的權重。面對 AI 這等龐然巨物，我們仍然在盲人摸象。也有觀點認為，不必再吵了，提示工程師存在的前提是 AI 還不夠「聰明」。如果 AI 再發展下去，更好地理解人類的意圖，可能人人都是所謂的提示工程師了。

唯一確定的是，AI 發展的速度永遠不會讓你失望。文字生成 AI 和圖片生成 AI 的「強強聯合」，已經替代了提示工程師的一部分工作。

比如 ChatGPT 被拿來與 Stable Diffusion 聯動：用 ChatGPT 形成一段符合自己要求的文字，再把文字輸入給 Stable Diffusion，生成的作品一般比自己直接輸入好看很多。