CHA:年薪百萬 只需陪聊 ChatGPT 正在帶起一種很新的職業

圖片來源：由MazeAI生成

2022年8月，游戲設計師JasonAllen參加了一場數字藝術比賽。他的作品《Theatred’operaSpatial》成功奪冠，卻在賽后引起了極大的爭議。參賽者們回過神來發現，這是一場「人類一敗涂地」的比賽。當他們將Adobe全家桶視作數字藝術的畫筆，冠軍作品已經在靠著AI工具Midjourney傲視群雄。

JasonAllen沒有偷懶，也沒有隱瞞使用AI的事實。在幾周時間里，他持續修改燈光、視角、構圖等提示詞，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。在不經意間，JasonAllen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。

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，它通常是一些文本或語言，被輸入到訓練好的AI模型，告訴模型要執行什么任務或生成什么樣的輸出。你讓ChatGPT寫一篇有關賣魚販的小說，請DALL-E畫一幅宇航員騎著馬的寫實作品，這些過程都是在輸入prompt。

Polychain Capital創始人系Coinbase第一位員工，3年薪水均以比特幣支付:Polychain Capital創始人Olaf Carlson-Wee系Coinbase第一位員工，且3年薪水皆以比特幣支付，起薪為50000美元。不過，目前尚不清楚Carlson-Wee擁有多少比特幣。據悉，Carlson-Wee于2016年離開Coinbase，并成立了有史以來第一個加密對沖基金之一Polychain Capital。據福布斯數據，該基金管理的資產價值超過3億美元，且已經獲得了Ehrsam以及紅杉資本和Founders Fund等風投公司的投資。（CNBC）[2021/4/15 20:21:18]

如果提示詞不夠貼切，效果也就平平無奇，就像你采訪一個大佬，卻無法提出好問題。我的同事小黃正在探索用Midjourney繪制食物，但讓食物排列整齊這件事，就讓他犯了難。他嘗試了很多句子：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.后來看到有人分享，小黃才發現原來這種風格有個專有名詞「knolling」，一下子就豁然開朗了：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。但他們的能力也并非與生俱來，同樣需要不斷的試錯。設計師JustinReckling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，然后他再賣出5到10個提示詞，才能填補這筆支出。

數據顯示：深京杭區塊鏈人才年薪逾30萬:據《2020年中國區塊鏈人才發展報告》顯示，2019年區塊鏈從業者年薪在20—40萬元區間占比最高，約為43.3%，其中年薪在20—30萬元從業者數量最多，占比為24.53%。另外，區塊鏈從業者年薪在50—100萬元區間占比約為15.15%。2019年深圳、北京、杭州三個城市的薪資位居全國三甲，平均年薪分別為32.63萬元、31.68萬元、31.41萬元。（互鏈脈搏）[2020/3/19]

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任務。

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RileyGoodside，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。

動態 | 孫宇晨回應年薪百萬聘請羅永浩：不用做任何工作，代言即可:孫宇晨今日上午連發三條博文，稱愿意出百萬年薪聘請羅永浩擔任創業精神代言人。今日下午，在接受新京報電話采訪時，孫宇晨表示：“因為大家都是看熱鬧嘛，很少有人用真金白銀表示支持......創業精神代言人不用量化做任何工作，沒有任何需要做的工作，沒有任何內容。不需要他全職工作，完全是一個代言人的角色。設置這個角色是因為，我覺得羅老師也不容易。因為我們也都是創業者嘛，現在（羅永浩）欠了這么多錢還繼續愿意承擔這個責任，這個精神也是非常難得的。我沒有他的微博，沒有辦法發給他，我也沒有他的微信，還沒有跟羅永浩老師溝通上。我們應該會有共同好友可以幫我介紹，和羅永浩老師進行溝通。”（新京報）[2019/11/4]

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「斗智斗勇」。前段時間，集成了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。

動態 | Block.one發布69個招聘崗位 年薪總值550萬美元:據MEET.ONE 報道，近日，某區塊鏈獨立記者發推統計Block.one本月的招聘情況。本月Block.one共在其 “Career”頁面發布69個新的招聘崗位，這些職位的年薪總價值約為每年550萬美元。其中有兩個空缺崗位是“部門主管”職位，其余崗位都是高級職位。絕大多數空缺崗位是在弗吉尼亞的軟件開發部門。[2019/8/28]

站在提示工程師的角度，這其實也可以是計劃的一部分，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「promptinjection」攻擊，是聊天機器人的一大隱患。但提示工程師們畢竟不是黑客，探查漏洞是為了將它堵上，擔任「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，如同抓著繩子的騎手，不許AI信馬由韁，而是讓它順著人類的期待亦步亦趨，盡可能給出確定性的答案。

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手藝，還被OpenAI的CEOSamAltman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編程的早期案例。?只要和AI搭邊的行業，都在向提示工程師拋出橄欖枝。

動態 | 美國區塊鏈工程師年薪與AI專家相當:據CNBC消息，舊金山技術人員招聘網站Hired提供的數據顯示，目前，區塊鏈工程師平均年薪在15萬至17.5萬美元之間，比軟件工程師平均13.5萬美元的年薪高出不少。事實上，區塊鏈工程師的薪資和人工智能（AI）開發人員的相當，而比其它軟件工程師都要高。[2018/10/22]

自由職業者工作平臺Upwork開出每小時40美元的薪酬，請提示工程師生成博客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數據的腳本，白紙黑字征集跨學科人才：理想的候選人應具有人工智能/機器學習、數據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運營方面的經驗。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，然后記錄這些方法，構建一個工具庫和一組教程，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：了解大型語言模型的架構、掌握基本的編程技能。

可見風口并不等人，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么，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等買賣提示詞的平臺已經出現，將提示詞這門生意真正商業化。?這些平臺曬出了大量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定義提示詞服務。

它們的商業模式也并不復雜，采取抽成的形式。去年6月上線的PromptBase，提供DALL·E、GPT-3、Midjourney、StableDiffusion、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，平臺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，這種感覺就像在游戲里幫你設置好了預設隊伍。

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ShaneSteinert-Threlkeld認為，提示工程師實際上無法預測AI會說什么。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XeIaso甚至直言：我也不太清楚為什么人們會把prompt稱為「工程」，我個人更愿意把它稱為「占卜」。

作為一個普通AI用戶，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概率計算的結果，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制圖時，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-E2輸出的結果會更好？

答案是后面一個。麻省理工學院副教授PhillipIsola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，可能人人就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StableDiffusion聯動：用ChatGPT形成一段符合自己要求的文字，再把文字輸入給StableDiffusion，生成的作品一般比自己直接輸入好看很多。

同事用ChatGPT生成提示詞.這可能是因為AI之間的「腦回路」更接近，ChatGPT的描述也更細致，更容易被提取。作為使用AI的普通用戶，我們不必像提示工程師那么專業，但可以有意識地培養這種思維。賓夕法尼亞大學沃頓商學院教授EthanMollick，曾經要求他的學生僅用AI撰寫短論文，其實他真正想強調的是，如何更好地輸入提示詞。如果只是輸入簡單的提示詞，讓AI寫關于某個主題的5段話，內容無趣，文字也很平庸。

但當學生們和AI合作，讓AI對論文多次修改，比如拋棄無用的短語、加入生動的細節、修改結尾的情感色彩，就能讓論文增色不少。所以，如果AI就是未來互聯網的交互界面、新的個人計算機，那么不如開始得更早一些，學習如何和它聊天。正如英國營銷公司Ladder創始人MichaelTaylor所說：當你可以創造任何你想要的東西時，你能多準確地表達「那是什么」的能力就變得很重要。

撰文：張成晨

來源：愛范兒、DeFi之道

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