新的现实
随着 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序的传播，一种新的职业正在出现：即时工程，即为人工智能模型制定有效指令的艺术（而不是科学）。
中国人工智能巨头百度联合创始人兼首席执行官李彦宏宣称：“十年内，世界上一半的工作岗位将来自即时工程。” “而那些不会写提示的人将会被淘汰。”
这可能有点夸张，但毫无疑问，即时工程师将成为人工智能世界的奇才，诱导和指导人工智能模型生成不仅相关、连贯且与所需输出一致的内容。
那么，快速工程到底是什么？
让生成式人工智能做你想做的事并不是一件容易的事，就像任何尝试过 Dalle-E 或 MidJourney 等图像生成系统或 ChatGPT 等语言模型的人一样。虽然成功的创作令人眼花缭乱，但未经培训的用户的结果可能存在严重缺陷，或者对于 ChatGPT，甚至是错误的。 AI 代码编写生成器也是如此。
中国人工智能巨头百度联合创始人兼首席执行官李彦宏宣称：“十年内，世界上一半的工作岗位将来自即时工程。” “而那些不会写提示的人将会被淘汰。”
这是因为生成式人工智能模型会对自然语言做出反应，而自然语言是出了名的不精确。根据上下文的不同，同一个句子可能有不同的含义，这使得人工智能模型很难理解用户想要它生成的内容。自然语言提示可能无法为人工智能提供足够的上下文来完全理解用户的意图。这可能会导致人工智能生成与用户的需求或期望不相关的响应。
此外，生成式人工智能模型通常是在大量文本数据上进行训练的，但训练数据可能不包含与用户提示的特定意图相匹配的示例。这可能会限制人工智能生成准确反映用户需求的响应的能力。
最后，生成式人工智能模型经过训练，可以根据训练数据中的模式生成响应，因此它们可能无法生成真正具有创造性或创新性的响应。
因此，与生成人工智能模型交谈有点像与白痴专家交谈——如果你希望得到你想要的结果，你需要了解他们的反应。
即时工程专家已经随处可见，初创公司正在提供即时工程服务，公司也开始将“即时工程师”列为职位名称。培训师和教育工作者正在努力帮助行业培训工人如何最好地使用生成式人工智能，Udemy 等视频讲座网站已经提供了许多关于制定有效提示的课程。无论这份工作的重要性是否增长到满足李彦宏的期望，它都可能会停留一段时间。
与此同时，随着人工智能算法的日益复杂，人工智能系统接管编码的角色变得越来越可行，软件工程师可以专注于更高级别的任务，例如制定意图和逻辑序列来指导代码生成器。这种转变可能需要软件工程师对人工智能算法及其运作方式有更深刻的理解。因此，他们将能够制作提示，指导人工智能生成准确满足所需规范的代码。
软件工程师的角色将演变为指导和监督人工智能的工作，提供输入和反馈，并确保生成的代码满足项目的要求。
提示工程对于使用自动代码生成器至关重要，因为必须精心设计提示才能准确捕获所需代码的意图。此外，及时的工程设计有助于确保生成的代码符合行业最佳实践、标准和指南。
我们已经看到了提示库的编译，例如可以在不同程序或应用程序中重用的预先编写的代码或软件组件的库。正如代码库包含可重用的组件，允许开发人员节省时间而不是从头开始创建新代码一样，提示库也会这样做。
代码生成、输出测试、文本生成和艺术生成也迅速出现了专业化。最终，即时工程就是了解与人工智能模型通信什么以产生所需的输出，使用户能够优化通信以获得准确的输出。
有大量初创公司和新工具可以帮助设计提示，包括 PromptPerfect 和 PromptingGuide。在线学校开始提供提示课程，PromptBase 是一个购买和销售高质量提示的在线市场。这个名单还在不断增加，而且毫无疑问还会继续增长。
初创公司 Anthropic 的使命是创建可靠、可解释和可操纵的人工智能系统，该公司为经验丰富的提示工程师提供高达 335,000 美元的薪水。该职位涉及找出提示人工智能执行各种任务的最佳方法、记录这些方法、构建工具库以及为其他人创建教程以学习提示工程。
最终，即时工程可以帮助提高自动代码生成器的可用性和可靠性，使那些可能没有强大编程背景的用户更容易使用它们。这一新兴的熟练人类操作员知道如何与人工智能模型有效交互，将弥合人类和人工智能世界之间的差距。
话又说回来，人工智能无疑将学会编写提示。
