在不断扩大的AI和ML领域，一颗新星已经出现：提示工程。这一新兴领域围绕着输入的战略制定，目的在于引导人工智能模型产生特定的、期望的输出。

各种媒体都在大张旗鼓地谈论提示工程，让它看起来是一份理想的工作——你不需要学习如何编码，也不必了解深度学习、数据集等ML概念。你会觉得它看起来好得令人难以置信，对吧？

事实上，答案既是肯定的，也是否定的。当我们追溯提示工程的起源时，我们将确切地解释为什么它很重要，为什么它不是改变生活的职业。

提示工程的兴起

我们都看到了这些数字——到2030年，全球人工智能市场的价值将达到1.6万亿美元，OpenAI将提供90万美元的薪水，更不用说GPT-4、Claude和其他各种LLM所创造的数十亿甚至数万亿的文字。当然，数据科学家、ML专家和该领域的其他高级专业人士都处于最前沿。

然而，2022年改变了一切，GPT-3一公开就变得无处不在。突然间，普通人意识到了提示的重要性和GIGO的概念——垃圾进，垃圾出。如果你写了一个没有任何细节的草率提示，LLM将可以自由支配输出。起初它很简单，但用户很快就意识到了该模型的真正功能。

然而，人们很快开始尝试更复杂的工作流程和更长的提示，进一步强调了巧妙编织单词的价值。这加速了提示工程的崛起——一个可以利用逻辑、推理和LLM行为知识来随心所欲地产生他想要的输出的专业人员。

说机器的语言？

在其潜力的顶峰，提示工程已经催化了自然语言处理（NLP）的显著进步。从普通的GPT-3.5到Meta的LLaMa的利基迭代，再加上精心制作的提示，人工智能模型展示出一种不可思议的能力，能够以非凡的灵活性适应各种任务。

提示工程的倡导者将其视为人工智能创新的渠道，设想未来通过细致的提示艺术实现人类与人工智能的无缝互动。

然而，正是提示工程的承诺引发了争议。它从人工智能系统中获得复杂、细微甚至创造性输出的能力并没有被忽视。该领域的远见者认为，提示工程是释放人工智能未开发潜力的关键，它将人工智能从计算工具转变为创造伙伴。

对提示工程的质疑

在高涨的热情中，怀疑的声音引起了共鸣。提示工程的批评者指出了其固有的局限性，认为它只不过是对缺乏基本理解的人工智能系统的复杂操作。

他们认为，提示工程只是一种表象，是对输入的巧妙编排，掩盖了人工智能固有的理解或推理能力。同样，也可以说，以下论点支持他们的立场：

人工智能模型快速迭代。例如，GPT-3中的某些功能已经在GPT-3.5中进行了修补，而在GPT-4中则是不可行的。这难道不会让提示工程师成为特定版本的LLM的鉴赏家吗？

即使是最好的提示工程师本身也不是真正的“工程师”。例如，SEO专家可以使用GPT插件，甚至本地运行的LLM来寻找反向链接机会，或者软件工程师可能知道如何在编写、测试和部署代码时使用Copilot。但归根结底，它们只是一项任务——在大多数情况下，它们依赖于以前在某个领域的专业知识。

除了硅谷偶尔会开设提示工程外，人们对提示工程几乎没有什么认识，更不用说其他了。公司正在缓慢而谨慎地采用LLM，每一项创新都是如此。但我们都知道，这并不能阻止炒作风气。

围绕提示工程的炒作

提示工程的吸引力也不能免受炒作和夸张的力量的影响。往往夸大其成功，同时淡化其局限性。这种二分法造成了混乱和夸大的期望，导致人们要么相信它魔法般神奇，要么完全没有价值，没有两者之间任何区别这种选择。

炒作背后的现实

揭开层层炒作的面纱，会发现一个更加微妙的现实。从提示工程在各种应用中的可扩展性到对再现性和标准化的担忧，技术和伦理挑战比比皆是。当与传统和成熟的人工智能职业（如与数据科学相关的职业）放在一起时，提示工程的光泽开始变得暗淡，提示工程的光泽开始暗淡，揭示了一种虽然强大但并非没有重大局限性的工具。

这就是为什么提示工程是一种时尚——任何人通过每天与ChatGPT交谈获得六位数的工作，这只是一个神话。当然，一些过于热情的硅谷初创公司可能正在寻找一位提示工程师，但这不是一个可行的职业。至少现在还不是。

同时，提示工程作为一个概念将保持其价值，并且肯定会越来越重要。写一个好的提示、高效使用 token以及知道如何触发某些输出的技能将远远超出数据科学、LLM和整个人工智能的范围。

我们已经看到了ChatGPT如何改变人们的学习、工作、沟通甚至组织生活的方式，因此提示技能只会更具重要性。事实上，谁会对用可靠的人工智能助手代替我们完成无聊的事情不感到兴奋呢？

提示工程及其未来：它会超越时尚吗？

驾驭提示工程的复杂局面需要一种平衡的方法，一种承认其潜力，同时立足于其局限性的现实的方法。此外，我们必须意识到，提示工程是：

1. 促使LLM以尽可能少的努力或步骤执行自己的命令的行为
2. 围绕上述行为展开的职业

因此，在未来，随着输入窗口的增加，LLM变得更善于创建不仅仅是简单的线框和听起来像机器人的社交媒体副本，提示工程将成为一项基本技能。就像是现在的人们知道如何使用Word。

结论

总之，提示工程正处于十字路口，其命运是由炒作、希望和残酷的现实共同决定的。它是会巩固其在人工智能领域的中流砥柱地位，还是会退居科技潮流的史册，还有待观察。然而，可以肯定的是，这段充满争议的旅程不会很快结束，无论好坏。