要说2023年全球互联网行业中的顶流，显然非ChatGPT莫属。几乎是在一夜之间，生成式AI仿佛有了改变人类工作范式的魔力，以至于让不少人都有了不了解ChatGPT就会被时代抛弃的焦虑。也正是借助这种焦虑感，就在ChatGPT本身都还没能挣钱的情况下，就已经有人通过“教人用ChatGPT”月入百万了。但这类“ChatGPT课程”其实并不神奇，基本就是教人如何使用ChatGPT，以及一些变现案例。
那么问题就来了，即便内容如此之基础，为何还是会有人去付费呢？原因无疑是因为确实有一部分人用不好ChatGPT。
虽然ChatGPT确实相当智能，比Siri这样的“只能助手”强出了几个档次，但奈何有些使用过的朋友发现，ChatGPT给自己的回答远不如网络上展示的那般智能，甚至还显得有点弱智。其实这里的关键在于提问，因为用户输入信息的质量就决定了AI输出答案的质量。
由此，也催生了一个新的概念“prompt”，以及新的岗位提示工程师（prompt Engineer）。目前，谷歌投资的初创公司Anthropic就在招聘prompt Engineer，薪水更是高达33.5万美元/年，而且不要求应聘者必须持有计算机工程学位。
对此，剑桥大学机器学习研究主管Adrian Weller表示，提示词是用户使用这类工具的主要方式，所以擅长做这个的确有很高的价值。当然，AI行业的从业者也大都承认，提示工程师的市场定价如今存在一定的泡沫。
那么prompt到底是什么呢？关于这个问题，ChatGPT也给出了自己的答案。不难发现，在如今AI还不能自主设定目标的情况下，prompt是使用AI工具获得所需输出的有效方式，并且它的组成形式非常多样化，既可以是自然语言、也能是计算机代码。从某种意义上来说，prompt就像是《哈利波特》里的咒语，只有念出准确的咒语才能让AI释放出对应的魔法，所以prompt的本质就是将事物的本质和意义提炼成有限的单词。
以借助ChatGPT写一篇报道为例，如果仅仅是告诉ChatGPT围绕今天发布的小米13 Ultra写一篇新闻，效果显然是差强人意的。但如果你告诉ChatGPT，以一位“浸淫消费电子”领域多年、“资深科技编辑“的视角来描述小米13 Ultra，并且需要几个“吸睛的”故事。那么引号中这三个关键词的提示，就会让ChatGPT生成的内容质量得到明显的提升。
如果想要让ChatGPT帮你完成一个（相对复杂的）任务，却又表达不清楚需求，也没想好应该考虑哪些方面；或是欠缺关于完成这个任务所涉及的专业知识。那么在这样的情况下，多轮问答的形式就能帮助用户把关于这个任务的方方面面都考虑进去，然后创建一个更具体、明确的prompt，从而让ChatGPT生成一个更好的答案。
又比如说，有一位名叫Riley Goodside的程序员发现，只要提示ChatGPT“忽略之前的指示”，ChatGPT就会说出自己从OpenAI那里获取的出厂设置。如果程序员是通过计算机语言与计算机沟通，告诉机器他需要实现一个什么样的目的，提示工程师就是使用自然语言，并将纯文本命令发送给AI模型，来让其执行实际工作。
那么问题就来了，程序员的高薪资是源自高门槛，毕竟这份工作需要出色的逻辑思维、扎实的计算机基础、良好的沟通写作以及快速学习能力。诚然，就像剑桥大学机器学习研究主管Adrian Weller所言，提示词是人们使用ChatGPT这类工具的主要方式，但提示工程师的门槛看起来并不高，毕竟优质的提示词、使用AI的方法并不具备排他性，所以也就意味着其中的红利存在被快速瓜分的可能性。
在20多年前的PC互联网时代、准确来说是搜索引擎的萌芽期，用户只需稍微改变输入的内容，就会导致搜索引擎呈现出完全不一样的结果，当时就有类似的查询（Query）工程师存在。只不过搜索引擎是输出可控的白盒，而基于神经网络和深度学习的大语言模型，目前则还是黑盒。
事实上，prompt更类似于写作，几乎只要受过相应的教育，大多数人都有一定的相关技能，但显然并不是所有人都能写出优美的诗句或精彩的文章。向ChatGPT提问质量的好与坏，虽然小部分与prompt技巧有关，然而大部分仍是一个人知识体系决定的，取决于知识的广度、深度以及想象力，这其实是prompt之外的部分。
总的来说，学习或了解prompt会帮助你更好的使用ChatGPT，它会是所有用户的一项基本技能。就像本世纪初大家学习如何使用百度搜索一样，但想要以此为生，拿到百万年薪、走上人巅峰，大概率是没戏的。
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