“提示工程师”：一个即将过时的职业

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这些人给自己贴上了“提示工程师”的标签（听起来很高端！LinkedIn 上也很抢眼！），并分享一些显而易见的建议来“帮助“人们”更好地使用 ChatGPT”。

如果这听起来不像是一个真正的职业，或者像是某人能够从中赚钱的工作，那么请相信你的直觉。上述观点对大多数你在社交媒体上看到的“提示工程师”来说是准确的。然而，经过与真正的专家交流后，我的看法有了变化。真相更接近于以下内容：

• 产品化的大语言模型 (LLMs) 是一种刚面世的技术，目前人类还未能完全掌控。

• 有时候，大语言模型表现出一些意料之外的行为，我们需要弄清楚背后的原因。

• 鉴于 AI 像一个黑盒一样难以透视，我们还需要明白它的能力边界，以便更有效地进行市场推广。

• 这项任务要求的数据分析工作量，远超过每天仅仅在文本框里试探性猜测 8 小时……但这同样是职责所在。

虽然这一职位对当今的科技公司至关重要，但两年前的重要性更甚。随着时间的推移，编写有效的提示或指令将逐渐变得不再必要。

提示工程师的角色与重要性

首先，给大家介绍一些背景知识。与某些观点不同，提示工程师的工作并不仅仅局限于对像 ChatGPT 这样的成品进行试验。 实际上，他们在开发和维护模型所需数据集、打造最终产品方面发挥着至关重要的作用。

数据集一旦建立、测试并开始使用后，他们往往是最先与产品原型亲密接触的团队成员。这是因为，只有经过提示工程师精心的修改和调整，原本并非以用户友好为设计初衷的模型才能变得易于使用。这就像是进入了互联网的世界，同时也揭示了大型科技公司在这方面的盲目性。

为了避免 AI 模型复制不良内容，它必须理解“不良文本”的运作方式。比如，模型需要明白纳粹主义是什么，以免向人们传播有关纳粹主义的知识。然而，它依然存储了这些信息，如果不小心，错误的提示可能会导致这些信息被揭露——这是我们必须避免的。

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