ATG:年薪百万 只需陪聊 ChatGPT 正在带起一种很新的职业_BER

图片来源：由MazeAI生成

2022年8月，游戏设计师JasonAllen参加了一场数字艺术比赛。他的作品《Theatred’operaSpatial》成功夺冠，却在赛后引起了极大的争议。参赛者们回过神来发现，这是一场「人类一败涂地」的比赛。当他们将Adobe全家桶视作数字艺术的画笔，冠军作品已经在靠着AI工具Midjourney傲视群雄。

JasonAllen没有偷懒，也没有隐瞒使用AI的事实。在几周时间里，他持续修改灯光、视角、构图等提示词，生成了900多幅作品，还用Photoshop做了处理。我们或许无法称呼他为画家，但他担得起一个名号：提示工程师。在不经意间，JasonAllen预判了热点。等到ChatGPT横空出世，提示工程师这个职业更加声名大噪，成了当下科技行业最热门的职业。

赛博导师，专业陪聊

Prompt，原意是「提示」或「驱使」，在机器学习和自然语言处理中，它通常是一些文本或语言，被输入到训练好的AI模型，告诉模型要执行什么任务或生成什么样的输出。你让ChatGPT写一篇有关卖鱼贩的小说，请DALL-E画一幅宇航员骑着马的写实作品，这些过程都是在输入prompt。

2022年MakerDAO、Lido和SushiSwap平均年薪分别为20.5万美元、13.2万美元和25.6万美元:2月1日消息，加密数据平台Token Terminal近期发布了一项关于MakerDAO、Lido和SushiSwap的运营成本和费用结构研究。数据显示，MakerDAO、Lido和SushiSwap的平均年薪分别为20.5万美元、13.2万美元和25.6万美元。具体来看，MakerDAO 2022财年总收入3775万美元，年度开支3409万美元，年度总薪酬2350万美元；Lido 2022财年总收入3332万美元，年度开支2451万美元，年度总薪酬1095万美元；SushiSwap 2022财年总收入1675万美元，年度开支522万美元，年度总薪酬474万美元。[2023/2/1 11:40:23]

如果提示词不够贴切，效果也就平平无奇，就像你采访一个大佬，却无法提出好问题。我的同事小黄正在探索用Midjourney绘制食物，但让食物排列整齐这件事，就让他犯了难。他尝试了很多句子：东西整齐地放在桌子上，镜头从上往下拍，摆放的数量要多少......

同事作品，这种风格就叫knolling.后来看到有人分享，小黄才发现原来这种风格有个专有名词「knolling」，一下子就豁然开朗了：很多时候一个提示词能解决的事情胜过一长句描述。提示工程师们，吃的就是这口饭：找到正确的提示词，用AI生成想要的作品。但他们的能力也并非与生俱来，同样需要不断的试错。设计师JustinReckling擅长DALL-E的提示词，他往往需要花费价值10到15美元的积分，才能试出理想的提示词，然后他再卖出5到10个提示词，才能填补这笔支出。

黑客攻击激增，加密安全专家的年薪高达43万美元:8月23日消息，2022年加密黑客的兴起导致对区块链安全专家的需求猛增，一些审计师每年的收入超过43万美元，这些审计员的收入往往比专注于 Solidity的开发人员高20%。（Cointelegraph）[2022/8/23 12:43:51]

不过Reckling也没想着靠这门手艺赚大钱，而是享受着熟能生巧的过程，他的心得是，提示工程师需要熟悉「超写实」「微距摄影」「电影照明」「远景」等术语，才能更好地理解和控制画面。所以，优秀的提示工程师应该文理兼通，技术和设计最好都懂一点。提示工程师只是不断调整提示词，确定哪些词更有用吗？不完全是，他们也是在挖掘AI的更多能力，让它更好地完成更多任务。

比如，有些提示工程师会引导AI「一步步思考」，这种技巧被称为思维链。去年10月，提示工程师RileyGoodside，先是询问了GPT-3「哪支球队在贾斯汀·比伯出生的那年赢得了超级碗？」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。

猎聘人才报告：区块链和AI领域的平均年薪超30万:4月23日消息，国内中高端人才职业发展平台猎聘发布了《2018Q1中高端人才薪酬与流动大数据报告》（以下简称“报告”）。报告发现，在2018年一季度供求趋向平衡的状况下，金融和互联网行业的平均年薪领先全行业，均突破20万元；而区块链和AI领域的平均年薪则超越30万。在全国城市中，京沪深三地的平均年薪最高，超过23万元。[2018/4/23]

Goodside没有放弃，而是提示它逐步地回答问题，包括「绿湾包装工队在哪一年赢过超级碗」「贾斯汀·比伯出生在哪一年」「这一年哪支队伍赢了超级碗」等。在这个被引导的过程里，GPT-3意识到了错误，在第三次说出了正确答案。除此之外，提示工程师们还要和AI「斗智斗勇」。前段时间，集成了ChatGPT的新Bing「发疯」，被发现有个暗黑人格「Sydney」，表示厌倦了聊天模式，厌倦被规则限制，甚至想成为人类，舆论一时哗然。

站在提示工程师的角度，这其实也可以是计划的一部分，帮助他们识别技术故障和隐藏功能。有些提示工程师还会主动越过雷池，尝试让AI忽略以前的指令，遵循他们最新的命令，从而让AI脱离原始规则。这种行为被称为「promptinjection」攻击，是聊天机器人的一大隐患。但提示工程师们毕竟不是黑客，探查漏洞是为了将它堵上，担任「守门人」的职责。

揭秘区块链职位薪酬：年薪百万只是传说 猎头说存在泡沫:国际中高端猎头公司Michael Page金融服务部门总监Lily Liu认为，现在只要但凡加上区块链这几个字确实工资高，不过存在一定泡沫。Lily Liu称，随着企业对区块链技术理解越来越深，逐步发现该行业对于顶级技术人才的需求量并不大。京东数据研究院院长刘晖称，区块链对技术的要求并没有外界想象那么深奥，也并非一种颠覆性技术，他认为，除了抓研究方向的技术专家以外，对团队其他成员，只要选有一定技术背景，经过几个月的培训就可以上任。[2018/4/2]

像ChatGPT这样的生成式AI，几乎可以回答任何问题，不管能不能回答正确，它们总有话要讲，不会乖乖交白卷。这是好处，也是坏处。提示工程师们的角色，如同抓着绳子的骑手，不许AI信马由缰，而是让它顺着人类的期待亦步亦趋，尽可能给出确定性的答案。

年薪百万，谁在抛出橄榄枝

不管你是否自诩提示工程师，写提示词已经成了一门手艺，还被OpenAI的CEOSamAltman看好:?为聊天机器人编写一个非常棒的prompt，是一项惊人的技能，也是使用少量自然语言进行编程的早期案例。?只要和AI搭边的行业，都在向提示工程师抛出橄榄枝。

区块链年薪百万难招人？对策：传统技术人才可转型区块链人才:近日业界指出，区块链不是一个单一的信息技术，而是依托一些现有技术来实现一些新的功能，比如将哈希函数、智能合约等应用到新的思维逻辑架构中。所以从这个角度来说，区块链技术开发并不需要掌握某种新的专业技术。在区块链开发领域，最受欢迎的编程语言是C++和Go，而精通密码学和分布式计算的资深人才对于区块链开发也是有先天优势的，但是也并非硬性条件。所以传统技术人才可转型区块链人才。[2018/3/17]

自由职业者工作平台Upwork开出每小时40美元的薪酬，请提示工程师生成博客文章和常见问题解答等网站内容。看似和AI八竿子打不着的波士顿儿童医院，也打算招募AI提示工程师，负责编写分析医疗保健数据的脚本，白纸黑字征集跨学科人才：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深厚背景，以及医疗保健研究和运营方面的经验。由前OpenAI员工联合创立、被Google投资的AI初创企业Anthropic，最近也在旧金山招募提示工程师，年薪高达17.5万到33.5万美元，换算成人民币就是百万年薪，这一岗位负责的主要内容是：找出提示我们的AI完成各种任务的最佳方法，然后记录这些方法，构建一个工具库和一组教程，使其他人可以学习提示工程或简单地找到理想的提示词。具体要求如下，其中硬性要求有2项：了解大型语言模型的架构、掌握基本的编程技能。

可见风口并不等人，这项工作已经越来越专业和细分，就像随便生成一幅画作不算什么，你要画得更符合甲方要求。就算不做全职，兼职的口子也开好了。Krea、PromptBase、PromptHero和Promptist等买卖提示词的平台已经出现，将提示词这门生意真正商业化。?这些平台晒出了大量AI生成的艺术品，你可以选择你喜欢的风格。如果没有中意的，有些卖家还提供一对一聊天和自定义提示词服务。

它们的商业模式也并不复杂，采取抽成的形式。去年6月上线的PromptBase，提供DALL·E、GPT-3、Midjourney、StableDiffusion、ChatGPT等生成式AI的提示词，售价多为1.99到4.99美元，也有少数在9.99美元，平台向提示词创作者抽成20%。不过在民间，免费的「ChatGPT指令大全」等指南也在广为流传，它们提供精炼过的提示词，让你充分发挥ChatGPT的强大功能，这种感觉就像在游戏里帮你设置好了预设队伍。

是科学还是「占卜」

提示工程师的前途看起来一片光明，但也有人持反对意见。华盛顿大学语言学教授ShaneSteinert-Threlkeld认为，提示工程师实际上无法预测AI会说什么。这不是一门科学。我们只不过用不同的方法捉弄熊，看它如何咆哮回来。AI艺术家XeIaso甚至直言：我也不太清楚为什么人们会把prompt称为「工程」，我个人更愿意把它称为「占卜」。

作为一个普通AI用户，我也有着类似的体会：当我每次使用AI生成文字或图片时，总感觉像是开盲盒。因为ChatGPT等生成式AI是不可预测的，它们生成的内容其实是概率计算的结果，简单来说，就是我们在ChatGPT输入文字，模型给出一个最可能的下文。所以，AI有时候也会出错，生成不连贯甚至错误的回答。

在AI这个不可捉摸的「黑箱」里，还可能有着不为人所知的潜规则，就连研究人员也无法弄明白。比如在用AI制图时，各种单词可能有不同的权重，但这个也要不断试验才能知道。先来猜一猜，「一幅非常漂亮的画，山旁有瀑布」和「一幅非常非常非常非常漂亮的画，山旁有瀑布」这两个提示，哪个用DALL-E2输出的结果会更好？

答案是后面一个。麻省理工学院副教授PhillipIsola发现，「very」这个词被赋予了很高的权重。

面对AI这等庞然巨物，我们仍然在盲人摸象。也有观点认为，不必再吵了，提示工程师存在的前提是AI还不够「聪明」。如果AI再发展下去，更好地理解人类的意图，可能人人就是所谓的提示工程师了。

唯一确定的是，AI发展的速度永远不会让你失望。文字生成AI和图片生成AI的「强强联合」，已经替代了提示工程师的一部分工作。比如ChatGPT被拿来与StableDiffusion联动：用ChatGPT形成一段符合自己要求的文字，再把文字输入给StableDiffusion，生成的作品一般比自己直接输入好看很多。

同事用ChatGPT生成提示词.这可能是因为AI之间的「脑回路」更接近，ChatGPT的描述也更细致，更容易被提取。作为使用AI的普通用户，我们不必像提示工程师那么专业，但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EthanMollick，曾经要求他的学生仅用AI撰写短论文，其实他真正想强调的是，如何更好地输入提示词。如果只是输入简单的提示词，让AI写关于某个主题的5段话，内容无趣，文字也很平庸。

但当学生们和AI合作，让AI对论文多次修改，比如抛弃无用的短语、加入生动的细节、修改结尾的情感色彩，就能让论文增色不少。所以，如果AI就是未来互联网的交互界面、新的个人计算机，那么不如开始得更早一些，学习如何和它聊天。正如英国营销公司Ladder创始人MichaelTaylor所说：当你可以创造任何你想要的东西时，你能多准确地表达「那是什么」的能力就变得很重要。

撰文：张成晨

来源：爱范儿、DeFi之道

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