在不断扩张的人工智能和机器学习的宇宙中，出现了一颗新星：提示工程。这个新兴的领域围绕着战略性地制定设计的输入，以引导AI模型生成特定的期望输出。
各种媒体频繁地谈论提示工程，使得这份工作看起来像是理想的选择-你不需要学习如何编程，也不需要了解深度学习、数据集等机器学习理念。你会同意这看起来太美好以至于难以置信，对吗？
实际上，答案既是肯定的也是否定的。在今天的文章中，我们将解释为什么如此，追溯提示工程的起源，它的重要性，更重要的是，为什么它不是能让数百万人社会地位提升的改变人生的职业。
提示工程的崛起
我们都看到了数字——到2030年，全球人工智能市场将达到1.6万亿美元的价值，OpenAI正在提供高达900k美元的薪水，更不用提GPT-4、Claude和其他LLM产出的无数字词了。当然，数据科学家、机器学习专家和其他该领域的高级专业人士都处于前沿。
然而，2022年改变了一切，GPT-3一公开发布，立即变得无处不在。突然间，普通人认识到提示的重要性以及垃圾输入，垃圾输出的概念。如果你写了一个粗糙的提示，没有任何细节，LLM将自由地掌控输出。一开始它很简单，但用户很快意识到了模型的真正能力。
然而，人们很快开始尝试更复杂的工作流程和更长的提示，进一步强调了巧妙地编织词语的价值。定制指令扩大了可能性，加速了提示工程师的崛起——他是一个可以运用逻辑、推理以及对LLM行为的了解来轻易产出他所期望的输出的专业人士。
说机器的语言？
在其潜力的顶点上，提示工程已经催生了自然语言处理（NLP）方面的显著进展。从普通的GPT-3.5到Meta’s LLaMa的特定迭代版本，只要提供精心设计的提示，AI模型展现出对各种任务适应的出色敏捷性。提示工程的拥护者将其视为促进AI创新的一种途径，他们展望未来人机交互将通过精心设计的提示艺术的无缝实现。
然而，正是提示工程的承诺引发了争议的火花。它通过AI系统提供了复杂、细致甚至富有创造力的输出能力，并没有被忽视。该领域的有远见的人认为，提示工程是释放AI未开发潜能的关键，使其从计算工具转变为创作伙伴。
对提示工程的审视
在热情的高潮中，持怀疑态度的声音回响。提示工程的贬低者指出其固有的局限性，认为它只不过是对缺乏基本理解能力的AI系统进行巧妙操控的幌子。
他们认为提示工程只是一个外观，一种巧妙地操作输入来掩盖AI系统无法理解或推理的内在无能。同样，以下论点也支持他们的观点：
- AI模型来了又走。比如，GPT-3中的某些东西在GPT-3.5中已经修正，而在GPT-4中几乎是不可能的。那样岂不是让提示工程师变成了特定版本LLM的行家？
- 即使是最好的提示工程师真的也不是”工程师”。例如，一个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，或者一名软件工程师可能知道如何使用Copilot来编写、测试和部署代码。但归根结底，他们只是在某些情况下依赖于自己在某个领域中的专业知识的单一任务。
- 除了在硅谷偶尔出现的提示工程职位之外，几乎没有人对提示工程，更别提其他了解。公司正慢慢谨慎地采用LLM，这与每一项创新的情况相同。但我们都知道，这并不能阻止炒作的热潮。
铺垫工程的炒作
铺垫工程的诱惑力并没有免疫于炒作和夸大其辞的力量。媒体叙事在赞赏其优点和诋毁其缺点之间摇摆不定，往往夸大成功而淡化其局限性。这种二元对立引发了混淆和夸大预期，让人们误以为它要么是魔法，要么一文不值，没有中间地带。
与其他技术风潮的历史相似也提醒我们，技术趋势的短暂性。曾经承诺要改变世界的技术，例如元宇宙和可折叠手机，往往在现实无法满足早期炒作设定的崇高期望时失去光彩。这种过度热情后面的幻灭投下了对铺垫工程长期可行性的怀疑阴影。
炒作背后的现实
剥离炒作的层面可以揭示出更为细致的现实。从铺垫工程在不同应用中的可扩展性到对可再现性和标准化的担忧，技术和伦理挑战丛生。将其与传统且成熟的人工智能职业，如与数据科学相关的职业相对比时，铺垫工程的光泽开始变暗，显示出这是一个虽然强大但有相当局限性的工具。
这就是为什么如果铺垫工程是一种时尚，那么人们可以每天与ChatGPT交谈并获得六位数收入的想法纯属神话。当然，有几家过于热衷的硅谷初创公司可能正在寻找铺垫工程师，但这并不是一个可行的职业。至少目前还不是。
与此同时，铺垫工程作为一个概念将保持相关性，并且肯定会变得更为重要。撰写良好的提示，有效使用词汇，并知道如何触发特定的输出，在数据科学、法学硕士和整个人工智能领域以外将是非常有用的技能。
我们已经看到ChatGPT如何改变人们的学习、工作、交流甚至组织生活的方式，所以提问的技能只会变得更加重要。事实上，谁不对通过可靠的人工智能助手自动化无聊的事情感到兴奋呢？
铺垫工程及其未来：它是否将超越时尚？
导航复杂的铺垫工程领域需要一种平衡的方法，既要承认其潜力，又要立足于其局限性的现实。此外，我们必须意识到铺垫工程存在的双关语：
- 用尽可能少的努力和步骤来提示LLMs遵循自己的要求的行为
- 围绕上述行为的职业
因此，在未来，随着输入窗口的增加和LLMs在创建简单线框和机器般的社交媒体文本之外变得更加熟练，铺垫工程将成为一项基本技能。就像如今知道如何使用Word一样。
结论
以上，铺垫工程正处于一个十字路口，其命运由炒作、希望和现实的交汇塑造。无论它是否在人工智能领域确立其地位，还是淡出技术潮流的编年史，都有待观察。然而，可以肯定的是，它的旅程，无论如何都充满争议，还没有结束。
****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)****是一位软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾在一家5000强的体验品牌机构中担任首席程序员，其客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼等。