跟 AI 嘮嗑，年入 33 萬(wàn)美元，prompt 成核心競(jìng)爭(zhēng)力

ChatGPT 的爆火，也讓提示工程師的薪水水漲船高。

現(xiàn)在，已經(jīng)有人拿到 25 萬(wàn)到 33 萬(wàn)美元的年薪了。

21 世紀(jì)的重要技能：提示工程

以迅雷不及掩耳之勢(shì)，人工智能軍備競(jìng)賽已經(jīng)打響。

谷歌發(fā)布了基于大規(guī)模語(yǔ)言模型 LaMDA 的搜索聊天機(jī)器人 Bard，微軟公布了由 ChatGPT 驅(qū)動(dòng)的下一代 Edge 瀏覽器以及全新的搜索引擎必應(yīng) Bing。

盡管大型科技公司這些年來(lái)一直都在悄悄地開(kāi)發(fā)自己的生成式人工智能工具，但自從 OpenAI 的 ChatGPT 迅速走紅之后，這些巨頭們便開(kāi)始爭(zhēng)先恐后地向公眾展示自己的能力。

而生成式 AI 這項(xiàng)技術(shù)，也被認(rèn)為注定會(huì)成為從搜索引擎到故事編寫、科學(xué)研究、家庭作業(yè)、學(xué)校教學(xué)等等創(chuàng)造性或重復(fù)性工作的替代品。在這一語(yǔ)境下，它將重塑這個(gè)世界。

如果這種人工智能范式的轉(zhuǎn)變真的到來(lái)，那么 21 世紀(jì)的一項(xiàng)重要技能就很可能是如何有效地與機(jī)器對(duì)話，或者也可以稱之為「提示工程」。

像 DALL-E 2 和 Midjourney 這樣的圖像生成模型，以及像 ChatGPT 這樣的文本生成工具，都將是一種創(chuàng)造的手段。但成功利用它們的前提是，我們先要了解如何引導(dǎo) AI 實(shí)現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。

比如，要求 ChatGPT 寫一份關(guān)于《動(dòng)物農(nóng)場(chǎng)》的五段式讀書(shū)報(bào)告，可能會(huì)產(chǎn)生令人印象深刻，但并不準(zhǔn)確的結(jié)果。

但如果給 AI 一個(gè)明確的提示：「用優(yōu)雅的散文寫一篇大學(xué)水平的五段式讀書(shū)報(bào)告，借鑒諷刺性寓言小說(shuō)《動(dòng)物農(nóng)場(chǎng)》的歷史。參考奧威爾的《我為什么要寫作》，同時(shí)解釋作者在小說(shuō)中的風(fēng)格選擇」，便可以產(chǎn)生一個(gè)更加成熟和有說(shuō)服力的輸出結(jié)果。

可以說(shuō)，好的提示不僅僅是具體的，而且還反映出了你想要讓 AI 做什么的更深層的理解。

全新的職業(yè)：提示工程師

美國(guó)知名作家 Charlie Warzel 分享了他和自己 8 歲的侄子，在去年夏天一起體驗(yàn) Midjourney 的故事。

他們?cè)臼窍雱?chuàng)造出一個(gè)令人愉快的場(chǎng)景：「一只跳蚤在海嘯的浪潮中沖浪，與一只巨大的黃蜂搏斗」。

但結(jié)果卻是，跳蚤在最開(kāi)始看起來(lái)不夠卡通，而經(jīng)過(guò)這位作者調(diào)整后又太過(guò)于超現(xiàn)實(shí)，完全超出了他侄子那個(gè)年齡的接受范圍。

這位作家表示，雖然自己以寫作為生，但很顯然，他在指導(dǎo) AI 時(shí)所要的描述還是太含糊了，至少對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)是這樣的。

不過(guò)，就算搞不懂如何與 AI 對(duì)話也沒(méi)關(guān)系，因?yàn)楝F(xiàn)在有了一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)可以幫你玩轉(zhuǎn) AIGC——「提示專賣店」。

比如，在網(wǎng)站 PromptBase 上，你就能以非常低廉的價(jià)格，買到讓 AI 穩(wěn)定輸出某一主題的 prompt。

在這里，從 DALL-E 到 Midjourney 再到 Stable Diffusion，各類的提示應(yīng)有盡有。

PromptBase 上最火的 prompt 之一，就是用 DALL-E 2 以黏土風(fēng)格生成的可愛(ài) 3D emoji。

或者花 2.99 刀，就能讓 Stable Diffusion 無(wú)限生成風(fēng)格相似的電影女主角。

PromptBase 排名第六的賣家，是一位昵稱是叫 Imagineer 的西班牙人，他表示，提示工程只是一項(xiàng)副業(yè)，畢竟自 9 月以來(lái)他只賺了 800 多歐元?！笇?duì)我來(lái)說(shuō)，這更像一個(gè)游戲。這些 prompt 都是我的小寶貝?！?/p>

Imagineer 的提示寫作過(guò)程是以設(shè)計(jì)、插圖和攝影的知識(shí)為基礎(chǔ)的。

當(dāng)被問(wèn)起為什么認(rèn)為自己擅長(zhǎng)寫提示語(yǔ)時(shí)，Imagineer 認(rèn)為這是自然技能和策略的融合。他說(shuō)：「我意識(shí)到，我比其他人更擅長(zhǎng)與 Midjourney 交談。而且在 Midjourney 中，經(jīng)驗(yàn)可以服用，比起 DALL-E 2 和 Stable Diffusion，較少的努力就可以產(chǎn)生巨大的成果?！?/p>

Imagineer 表示，其中最關(guān)鍵的因素就是迭代，當(dāng)你產(chǎn)生大量的圖像，并改變一些詞語(yǔ)或參數(shù)時(shí)，一個(gè)好的提示「會(huì)產(chǎn)生一致的、可預(yù)測(cè)的結(jié)果」。

而在提示工程中，對(duì)相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的掌握，也是必不可少的。

Dan Shipper 是一位企業(yè)家兼作家，自從 ChatGPT 在 11 月發(fā)布以來(lái)，他一直在使用 ChatGPT 來(lái)輔助撰寫博客文章，文章主題是人工智能工具的未來(lái)。

當(dāng)他需要描述一個(gè)概念時(shí)（比如說(shuō)，寫一篇關(guān)于失寵的加密貨幣 CEO Sam Bankman-Fried 的文章時(shí)，需要用到有效利他主義的哲學(xué)理論），他會(huì)要求 ChatGPT 用幾句話為普通讀者總結(jié)出有效利他主義的關(guān)鍵點(diǎn)。

ChatGPT 輸出文本之后，Shipper 就會(huì)檢查文本是否準(zhǔn)確，然后用自己的修辭手法使句子變得更漂亮。

Shipper 表示：ChatGPT 讓我跳過(guò)了一個(gè)步驟，但前提是我知道自己在說(shuō)什么，這樣我才能寫出一個(gè)好的提示，然后對(duì)才能對(duì)輸出的內(nèi)容進(jìn)行事實(shí)核查。

Shipper 把提示 ChatGPT 的工作比作管理一個(gè)聰明而熱心的初級(jí)雇員。

ChatGPT 熱情、熟練，但也缺乏經(jīng)驗(yàn)，因此更有可能犯一些細(xì)微但關(guān)鍵的錯(cuò)誤。當(dāng)它不知道答案的時(shí)候，它就非常擅長(zhǎng)胡說(shuō)八道。

Shipper 總結(jié)道，品味和經(jīng)驗(yàn)是創(chuàng)造一個(gè)成功的 prompt 的必要條件。

比如，他會(huì)讓 ChatGPT 為他正在寫的一篇長(zhǎng)文，寫一個(gè)令人印象深刻的、透徹的大綱。

「我寫了一堆要點(diǎn)，然后告訴 ChatGPT：這是我積累的各種名言、想法和短語(yǔ)。然后我寫道：你能不能把它寫成一篇論文的大綱？」顯然，Shipper 在微調(diào)提示方面做的工作越多，產(chǎn)出就越好。

有時(shí)，提示寫作本身就讓人有一種特殊的喜悅。

Meg Conley 是一位在業(yè)余時(shí)間使用 AI 工具的作家，她認(rèn)為提示工程是一種挑戰(zhàn)，類似于寫作一篇有說(shuō)服力的文章。

「提示工程非常困難，常常失敗?！?她在 11 月的推特上寫道：「當(dāng)文字組合出的東西看起來(lái)有點(diǎn)像你腦海中的世界時(shí)，就會(huì)有純粹的快樂(lè)」。

但 Conley 的經(jīng)歷比較特殊。她患有心盲癥，因此想象圖像對(duì)她來(lái)說(shuō)很困難。在 Midjourney 發(fā)布后，她時(shí)常熬夜描述自己想象中的事物，不斷打磨 prompt，直到產(chǎn)生的圖像變得正確。

在 Conley 看來(lái)，最重要的就是要了解你面前這個(gè)模型。每個(gè)工具都是以不同的方式建造和訓(xùn)練的，因而它們具有獨(dú)特的美學(xué)和方言，就像共享一種語(yǔ)言的人會(huì)有方言和文化怪癖一樣。

「就像寫散文與學(xué)術(shù)寫作不同一樣，聽(tīng)眾不同，就會(huì)有不同的語(yǔ)言表達(dá)方式?！?/p>

「我見(jiàn)過(guò)真正擅長(zhǎng) DALL-E 2 的人，似乎借鑒參考資料和雅俗文化混搭的能力越強(qiáng)的人，就越擅長(zhǎng)。但我構(gòu)思世界的方式更多的是沿著 Midjourney 的模式工作?！?/p>

隨著時(shí)間的推移，Conley 已經(jīng)非常熟悉 Midjourney 的操作順序。

在 Midjourney 中，如果你在形容詞紅色之前輸入女孩這個(gè)詞，它就會(huì)更關(guān)注女孩而不是紅色。

當(dāng)有更長(zhǎng)的提示時(shí)，它就像一個(gè)謎題，你需要去解迷，知道哪些術(shù)語(yǔ)應(yīng)該被給予更多的重視。

聰明的老師，已經(jīng)在訓(xùn)練學(xué)生用 ChatGPT 了

雖然很多老師把 ChatGPT 視為洪水猛獸，但是已經(jīng)有一部分開(kāi)明的教授認(rèn)識(shí)到：學(xué)會(huì)用 prompt 是學(xué)生們?cè)趯W(xué)業(yè)生涯中必備的一項(xiàng)技能。

賓夕法尼亞大學(xué)教授 Ethan Mollick 在教一門「創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)」課，在 ChatGPT 發(fā)布后，他修改了教學(xué)大綱。

在他的一門新課中，Mollick 要求他的學(xué)生把 ChatGPT 想象成一個(gè)學(xué)生，并通過(guò) prompt 來(lái)教這個(gè)機(jī)器人，讓它寫一篇關(guān)于特定課程概念的文章。

在這個(gè)過(guò)程中，學(xué)生們必須像教授一樣，幫助 ChatGPT 完善這篇文章，直到讓它看起來(lái)已經(jīng)完全掌握這個(gè)主題。

Mollick 希望，這個(gè)練習(xí)能幫助學(xué)生通過(guò)解釋來(lái)學(xué)習(xí)，還能讓他們學(xué)會(huì)寫出靈巧的提示語(yǔ)。

在 Mollick 看來(lái)，提示工程是一個(gè)處于語(yǔ)言學(xué)和解決問(wèn)題之間的地帶。

「提示就像是用散文編程，會(huì)產(chǎn)生奇怪和隨機(jī)的結(jié)果。而好的提示會(huì)獎(jiǎng)勵(lì)那些能夠快速找到實(shí)驗(yàn)方法的、具有發(fā)散性思維的人。它獎(jiǎng)勵(lì)的是有深度好奇心的人?！?/p>

并且，ChatGPT 也會(huì)對(duì)更深層次的技術(shù)知識(shí)給出獎(jiǎng)勵(lì)。

在 Midjourney 的 Discord 服務(wù)器上，有一張引人注目的圖片是，它是用下面這個(gè)詳細(xì)到痛苦的 prompt 生成的。

形而上畫(huà)派的風(fēng)格，用彩色鉛筆繪制出順暢的陰影和混合，日出照映在深山老林的池塘中，柳樹(shù)的枝椏掛在池塘的邊緣，喜怒無(wú)常，強(qiáng)烈的情感，深刻的透視，自然的照明，超精細(xì)，超級(jí)高的對(duì)比度，復(fù)雜的細(xì)節(jié)，攝影，光線追蹤，octane render，虛幻引擎 --ar 3:2 --s 999 --chaos 50 --v 4 --v 4 -

其實(shí)，這個(gè)過(guò)程不僅僅需要具體性，好的提示往往會(huì)顯示出對(duì)用戶復(fù)制媒介能力的意識(shí)。

Octane Render 和虛幻引擎是制作 3D 圖形的數(shù)字動(dòng)畫(huà)工具。

而像「-- v4」這樣的輸入，是在指示 Midjourney 使用這個(gè)模型更新、更強(qiáng)大、實(shí)驗(yàn)性的版本。

為什么某些提示可以生成逼真的圖像？因?yàn)樗鼈儠?huì)要求模型模仿特定的相機(jī)或鏡頭，或者運(yùn)用了一些藝術(shù)史或特定藝術(shù)風(fēng)格的知識(shí)。

這不禁讓人想起搜索的早期，在那個(gè)時(shí)候，能夠駕馭布爾運(yùn)算符、作者、關(guān)鍵詞、來(lái)源和日期范圍搜索的專家，就可以解鎖更好的結(jié)果。

當(dāng)然，如今的搜索引擎，早已變得不再那么苛刻。

為了迎合大眾，谷歌的工具已經(jīng)變得更加強(qiáng)大，讓用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單甚至笨拙的查詢，就能獲得高質(zhì)量的結(jié)果。

在 Mollick 看來(lái)，提示工程只是一種我們與人工智能互動(dòng)的基本方式，我們的目的是，讓它們通過(guò)赤裸裸的提示，或者其他未知手段，來(lái)合成我們想要的東西。

他的看法很可能是對(duì)的。

某些看過(guò) Open AI 未公開(kāi)的 GPT-4 模型早期測(cè)試的人說(shuō)，它就像科幻小說(shuō)中的東西，等它出來(lái)之后，一切舊工具都會(huì)過(guò)時(shí)。

微軟的發(fā)布會(huì)已經(jīng)為我們展示了這樣一種可能：聊天機(jī)器人會(huì)像個(gè)人助理一樣與我們交談。

你不需要搜索本田奧德賽有多大，以及宜家 Klippan 沙發(fā)的尺寸。你可以直接問(wèn)它：宜家 Klippan 沙發(fā)能裝進(jìn)我 2019 年的本田奧德賽嗎？

即時(shí)工程可能只是一座橋梁，讓我們進(jìn)入勇敢的新世界，不管接下來(lái)會(huì)出現(xiàn)什么樣的生成媒體景觀，但現(xiàn)在，我們還很難知道這在多大程度上屬于炒作。

而現(xiàn)在，Warzel 表示，在范式轉(zhuǎn)變之前，自家仍然被人工智能的提示所吸引。

在他看來(lái)，這些提示通常比它們的產(chǎn)出更加耐人尋味。

當(dāng)人們分享人工智能生成的藝術(shù)或文本時(shí)，他們經(jīng)常會(huì)把 prompt 一起分享出來(lái)。

在指令和最終結(jié)果之間來(lái)回穿梭很有意義，甚至讓人感到一種親密。

這種感覺(jué)有點(diǎn)像允許你進(jìn)入 ta 的大腦，看 ta 是如何把不同的知識(shí)點(diǎn)拼湊在一起，如何推理出一個(gè)問(wèn)題，如何運(yùn)用 ta 的創(chuàng)造力，來(lái)產(chǎn)生一些意想不到的東西。

就像寫作和編碼一樣，提示工程是一種新興的思維形式。

它介于對(duì)話和查詢之間，介于編程和散文之間。

它是這個(gè)快速變化的、不確定的未來(lái)中的一個(gè)部分，讓人感覺(jué)到非?！溉祟悺?。

參考資料：

• https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/02/openai-text-models-google-search-engine-bard-chatbot-chatgpt-prompt-writing/672991/

本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）

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