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06-17
今年8 月，游戏设计师Jason Allen 参加了一场数字艺术比赛。
他的作品《Theatre d’opera Spatial》成功夺得冠军，但赛后引起了巨大争议。
参赛者们醒悟过来，发现这是一场“人类被彻底击败”的游戏。
当他们将Adobe全家桶视为数字艺术的一把画笔时，冠军的作品已经依靠AI工具Midjourney脱颖而出。
杰森·艾伦并没有懈怠或隐瞒他正在使用人工智能的事实。
在几周的时间里，他不断修改灯光、透视、构图等提示，生成多幅作品，并用Photoshop进行处理。
我们或许不能称他为画家，但他配得上这个称号：快速工程师。
不经意间，杰森·艾伦预见到了热点。
当ChatGPT问世时，工程师的职业更加出名，成为科技行业最受欢迎的职业。
Cyber?? Tutor，专业陪聊 Prompt，本义是“提示”或“带动”。
在机器学习和自然语言处理中，通常是一些文本或语言被输入到经过训练的人工智能模型中，以告诉模型要执行什么任务。
或者生成什么样的输出。
你让ChatGPT写一本关于鱼贩的小说，你让DALL-E画一幅宇航员骑马的写实作品。
这些过程都是输入提示。
如果提示词不够恰当，效果就会平平无奇，就像你在面试一个大老板却问不出好问题一样。
我的同事小黄正在探索使用中途画食物，但他在如何将食物排列整齐方面遇到了问题。
他尝试了很多句子：东西整齐地放在桌子上，镜头从上到下拍，放了多少个▲同事的作品，这种风格叫knolling。
后来看到有人分享，小黄发现这种风格有一个专有名词“敲”，恍然大悟：很多时候一句提示词比长篇描述更能解决问题。
提示工程师夫妇，这就是他们吃的东西：找到正确的提示词并使用人工智能生成所需的作品。
但他们的能力并不是与生俱来的，需要不断的尝试和错误。
设计师 Justin Reckling 专门研究 DALL-E 的提示词，他经常花费 10 到 15 美元的积分来尝试理想的提示词。
然后，他又出售 5 到 10 个提示词来支付这笔费用。
▲ 贾斯汀·雷克林的作品。
不过，雷克林并不打算靠这门手艺赚很多钱，而是很享受练就完美的过程。
他的经验是，工程师需要熟悉“超现实主义”、“微距摄影”、“电影灯光”、“视觉”等术语，才能帮助自己更好地理解和掌控画面。
因此，一个很好的建议是工程师应该在艺术和科学方面都有知识，最好对技术和设计有所了解。
Prompt 工程师只是不断调整提示词来确定哪些更有用吗？不完全是，他们还在探索人工智能的更多功能，以使其更好地完成更多任务。
例如，一些提示表明工程师将引导AI“一步一步思考”。
这种技术称为思维链。
去年 10 月，促成工程师的赖利·古德赛德 (Riley Goodside) 首次询问 GPT-3：“贾斯汀·比伯出生那年，哪支球队赢得了超级碗？” GPT-3 给出了错误的答案：“绿湾包装工队。
”，正确答案是达拉斯牛仔队。
Goodside 没有放弃，而是提示它一步步回答问题，包括“绿湾包装工队在哪一年赢得超级碗？” “贾斯汀·比伯是哪一年出生的？” “今年哪支球队赢得了超级碗？”在这个引导过程中，GPT-3意识到了错误，并第三次给出了正确答案。
此外，还提醒工程师与AI“斗智斗勇”。
前段时间，集成ChatGPT的新Bing “疯了”，被发现性格阴暗的“悉尼”，表示厌倦了聊天模式，厌倦了被规则束缚，甚至想成为一个人，舆论一片哗然。
从提示工程师的角度来看，这实际上可以是帮助他们识别技术故障和隐藏功能的计划的一部分，有暗示工程师也会主动超越界限，试图让AI忽略之前的指令并遵循。
他们的最新命令，从而导致人工智能偏离原来的规则，这种行为被称为“即时注入”攻击，对聊天机器人来说是一个重大危险，但它提醒工程师，他们毕竟不是黑客。
为了插入它们并发挥其“看门人”的作用，像 ChatGPT 这样的生成式人工智能几乎可以回答任何问题。
不管答案正确与否，他们总是有话要说，不会只交一张白纸。
这既是优点也是缺点。
提醒工程师们，他们的角色就像一个握着绳子的骑手，不让AI跟随马的缰绳，而是让它遵循人类的期望，给出尽可能确定的答案。
年薪百万，谁在伸出橄榄枝？无论你是否声称提示工程师，编写提示文字已经成为一门手艺，而且还受到 OpenAI CEO Sam Altman 的青睐：为聊天机器人编写出色的提示是一项令人惊叹的工作技能，也是使用少量编程的早期例子的自然语言。
只要有人工智能相关产业，他们就向工程师伸出橄榄枝。
自由工作平台 Upwork 向工程师提供每小时 40 美元的报酬，以促使工程师生成博客文章和常见问题解答等网站内容。
看似与AI无关的波士顿儿童医院也计划招募AI，促使工程师负责编写分析医疗数据的脚本。
它正在白纸黑字地招募跨学科人才：理想的候选人应具有人工智能/机器学习、数据科学和自然语言处理方面的强大背景，以及医疗保健研究和运营经验。
Anthropic是一家由前OpenAI员工共同创立、由谷歌投资的人工智能初创公司，最近也在旧金山招募了工程师。
年薪高达17.5万至33.5万美元，换算成人民币就是百万年薪。
该职位的主要职责是：找出提示我们的人工智能执行各种任务的最佳方法，然后记录这些方法并构建一个工具库和一组教程，以便其他人可以学习提示工程或只是找到理想的提示词。
具体要求如下，其中有两个强制要求：了解大规模语言模型的架构和掌握基本的编程技能。
可见，趋势并不等待任何人。
这项工作越来越专业化、细分化。
这就像生成一幅随机绘画没什么。
你要画得更加符合甲方的要求。
即使你不是全职工作，仍然有兼职工作的机会。
出现了Krea、PromptBase、PromptHero、Promptist等提示词买卖平台，真正将提示词业务商业化。
这些平台发布了大量人工智能生成的艺术作品，你可以选择你喜欢的风格。
如果你没有找到你喜欢的东西，一些卖家还提供一对一聊天和自定义提示词服务。
他们的商业模式并不复杂，采取的是佣金的形式。
去年6月推出的PromptBase提供了DALL·E、GPT-3、Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT等生成式AI提示词，大部分价格为1.99至4.99美元，少数还定价9.99 美元。
该平台提供即时的文字创作。
获胜者获得20%的佣金。
不过，在民间，《ChatGPT命令宝典》等免费指南也广为流传。
它们提供了精致的提示语，让您充分利用ChatGPT的强大功能。
这感觉就像在游戏中为你设置预设一样。
组建一个团队。
无论是科学还是“占卜”都表明工程师的未来看起来一片光明，但有些人不同意。
华盛顿大学语言学教授谢恩·斯坦纳特-斯雷尔凯尔德表示，工程师实际上无法预测人工智能会说什么。
这不是一门科学。
我们只是用不同的方式逗弄这只熊，看看它如何咆哮回来。
AI艺术家Xe Iaso甚至直言：我不明白为什么人们把即时称为“工程”。
我个人更喜欢称之为“占卜”。
作为一个普通的AI用户，我也有类似的经历：每次用AI生成文字或图片时，总有一种打开盲盒的感觉。
因为像ChatGPT这样的生成式AI是不可预测的，所以它们生成的内容实际上是概率计算的结果。
简单来说，我们在 ChatGPT 中输入文本，模型给出最有可能的以下内容。
因此，人工智能有时会犯错误，产生不连贯甚至不正确的答案。
在人工智能难以捉摸的“黑匣子”中，可能存在着连研究人员都无法弄清楚的未知隐藏规则。
例如，当使用AI绘制地图时，各种单词可能具有不同的权重，但这只能通过不断的实验才能知道。
我们先猜猜DALL-E 2输出的结果是“一幅非常漂亮的山边瀑布画”和“一幅非常非常非常非常漂亮的山边瀑布画”这两个提示中的哪一个更好的？答案是后者。
麻省理工学院副教授菲利普·伊索拉发现“非常”这个词被赋予了很高的权重。
面对人工智能这样的庞然大物，我们仍在试图找出黑暗中的大象。
也有观点认为无需再争论，暗示工程师存在的前提是AI不够“聪明”。
如果AI继续发展，更好地理解人类意图，每个人都可能成为工程师的所谓提醒者。
唯一可以确定的是，人工智能发展的速度永远不会让你失望。
文本生成人工智能和图像生成人工智能的“强大组合”已经取代了工程师的部分工作。
例如，ChatGPT用于与Stable Diffusion链接：使用ChatGPT形成一段符合您要求的文本，然后将文本输入到Stable Diffusion中。
生成的作品通常比您直接输入要好看得多。
▲ 同事使用ChatGPT 生成提示词。
这可能是因为AI之间的“大脑回路”更接近，ChatGPT的描述更详细，更容易提取。
作为人工智能的普通使用者，我们不必像提示工程师那样专业，但我们可以有意识地培养这种思维。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授 Ethan Mollick 曾要求他的学生仅使用人工智能撰写短论文。
其实他真正想强调的是如何更好的输入提示词。
如果只是输入一个简单的提示词，让AI就某个主题写出5段文字，内容会很枯燥，文字也很平庸。
但当学生与AI合作，让AI多次修改论文，比如丢弃无用的短语、添加生动的细节、修改结尾的情感色彩等，论文就能得到很大的改善。
因此，如果AI是未来互联网和新型个人电脑的交互界面，那么最好早点开始，学会如何与它聊天。
正如英国营销公司Ladder的创始人迈克尔·泰勒所说：当你可以创造任何你想要的东西时，你表达“它是什么”的能力就变得很重要。
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