随着生成式 AI 爆火，一项热门新职业开始广受瞩目，即 AI 提示工程师 （Prompt Engineer）。
一些公司正急于寻找这项的工程式，并且提供丰厚的薪酬待遇。 其中最著名的是Anthropic，这家AI初创公司以聘请一名提示工程师而闻名，并提供高达6位数字美元的薪资。
这项职务究竟是什么？
这项工作最重要的任务，是复杂任务拆分成机器能识别的语言，提出一个一个需求，从而获得更准确的回答，AI 提示词工程师需要的是跟模型交互的技能。
AI 提示词工程师在语言文本、图像、音频等不同的模态都能应用。 那么，到了不同的领域，AI 提示词工程师具体能做什么？ 根据从业者的说法，这个角色可以基于大模型开发垂直应用，也可以在现有职业的基础上叠加AI提示词工程师的技能，比如产品经理、设计师掌握了提示词技能后，就可以高效工作，快速出图。
在图像生成领域，AI 提示词工程师水平的高低取决于应用专业提示词的能力，而在语言模型中，谁能用好AI取决于谁能提出好问题。
需要技巧、也非躺赚
美国比较出名的 AI 提示工程师是一个名叫 Riley Goodside 的程序员，他凭借自己摸索出来的提示词技巧，得出了很多有效的经验，比如他发现，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信息。 他将自己的技巧分享到 Twitter 上后，随之走红。
随后，他加入了创业公司Scale AI，成为这家公司第一个被招聘的提示词工程师。 Scale AI 的说法是，AI 大模型可以被视为一种新型电脑，提示工程师则相当于其编程人员，通过找到最合适的提示词，以激发 AI 大模型的最大潜力。
Victor Sanh 是 AI 公司 Huggingface 的研究员，这家公司从事与 AI 相关的研究并构建应用程序，他是最早接触提示工程的学术研究人员之一。
Sanh 表示，ChatGPT、GPT-4、Claude 和其他经过人类反馈强化学习 （RLHF） 的系统，往往对提示及指令的制定更有弹性，这意味着这些系统基本上理解什么 他们用通俗易懂的语言告诉他们—这就是重点。 不过，根据 Sanh 的说法，存在另一种称为思想链提示的技术，其中必须将查询分解为子查询。
虽然提示工程师的实际工作情况外人多难以理解，但为了易于联想，《mashable》在近期一则报道中，将它类比为，可能有点像作为一名视频游戏测试员的工作，对于游戏测试员来说，尽管从业者通常都抱有热情，但它仍可能是薪水过低、疲惫不堪的苦工。
AI 提示词工程师能不能成为一个独立的职业，当前没有定论，但业内的共识是，未来绝大多数人都需要掌握提示词技巧。
