随着生成式人工智能逐渐成为主流，越来越多的课程和证书有望进入即时工程这一“热门工作”。
拥有使用自然语言(如英语)从ChatGPT和Midjourney等人工智能模型中“提示”出有用内容的技能，似乎是许多雇主所看重的。但是，这就像上一个短期课程，然后顺势赚到六位数的薪水那么简单吗?
《华盛顿邮报》(Washington Post)今年2月发表的一篇文章，在很大程度上播下了这样一种观念:即时工程师是“用散文编程”的“人工智能耳语者”。它放弃了一些高工资数字，并引用了硅谷公司Anthropic的招聘广告，招聘“具有创造性的黑客精神，热爱解谜”的人。
《时代》、《福布斯》和《商业内幕》上的类似文章进一步助长了这种狂热。
为了完成从极客到时髦的转变，几位有影响力的人加入进来，把即时工程描绘成一个淘金热，向任何愿意研究和学习一些技巧的人开放。
那个Anthropic的广告还在。六个月后，这看起来更像是企业的宣传噱头，而不是寻找人才。
正如许多评论员所预测的那样，即时工程并没有作为一个独立的职业发展起来。在写这篇文章的时候，在澳大利亚的主要招聘网站上没有一个招聘“快速工程师”的广告。只有四份招聘清单在职位描述中提到了即时工程。
美国的情况似乎要好一些。但即便如此，这个新职业在很大程度上也被归入了机器学习工程师或人工智能专家等其他角色。
关于即时工程的增长(或缺乏增长)，几乎没有可靠的统计数据。大多数数据都是坊间传闻。德勤(Deloitte)等咨询公司将其作为人工智能业务发展的一部分，将其宣传为“新时代的黎明”，这进一步给现实蒙上了阴影。
关于提示工程是否有用的许多困惑来自于没有认识到存在两种不同类型的价值创造者:领域专家和技术专家。
“任何人都能做到”这种说法的真相在于，某一特定领域的专家往往是完成既定任务的最佳提示者。他们只是知道该问什么问题，并能从回答中发现价值。
例如，在品牌和营销领域，生成式人工智能在我所称的通用或“g型”创意任务(比如用毕加索的风格制作百事可乐的标志)上正在起飞。当广告专家开始破解提示时，他们很快就会发明出一些方法来做一些即使是最熟练的人工智能大师也做不到的事情。这是因为技术专家通常不太了解版权或营销。
另一方面，在人工智能模型的巨大复杂性下努力的技术专家也可以作为快速工程师增加价值。他们知道人工智能模型是如何工作的。
例如，他们可以利用这些知识来改善每个使用人工智能从公司内部文件中获取数据的人的结果。但他们通常对人工智能之外的领域知识知之甚少。
领域专家和技术专家提示工程师都是有价值的，但他们有不同的技能和目标。如果一个组织正在大规模使用生成式人工智能，它可能需要两者。
生成式人工智能最终为人们提供产出。广告文案、图像或诗歌只有在现实世界中成功或失败后才有用或无用。在许多现实场景中，领域专家是唯一能够判断人工智能输出有用性的人。
然而，这些评价最终都是主观的。我们知道2 + 2=4。所以，测试能够阻止AI误以为答案是5的提示很简单。但要花多长时间才能确定人工智能设计的广告活动是否比人类设计的更有效(即使你手头有一个领域专家)?
在我过去的研究中，我曾建议对生成式人工智能的评估应该更接近符号学——一个可以将自然语言与现实世界联系起来的领域。随着时间的推移，这可能有助于缩小评估差距。
除了玩一些技巧和技巧，正式学习如何写提示对大多数人来说似乎有点毫无意义。首先，人工智能模型不断更新和替换。现在有效的特定提示技巧可能只在短期内有效。
希望通过快速工程致富的人，最好专注于将AI和自己专业领域的问题制定结合起来。例如，如果你是一名药剂师，你可能会尝试使用生成式人工智能来仔细检查处方上的警告标签。
在此过程中，你将磨练你的说明性写作，获得基本的生成AI技能(雇主可能会欣赏)，并可能为合适的受众创造出杀手级应用程序。
最终，吹嘘自己知道如何提示人工智能将成为简历上的摆设。这相当于吹嘘你知道如何使用搜索引擎(这并不总是那么直观)——如果被提及，你可能会被描绘成恐龙。由The Conversation提供
本文转载自The Co在知识共享许可下的对话。阅读原文。
引用:舞会
pt工程:人工智能“耳语者”是未来的工作还是短暂的时尚?(2023, August 28)于2023年8月28日检索自https://techxplore.com/news/2023-08-prom
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