盘点广告界佳作，哪个故事最动人？

【shenmixunzhang】yongyizhishouzhiyidongnidedunlaibaohunideqiqiu。jiandandeyouxiwanfahezugoudeyouxiwanfakeyiweiyouxiwanjiachuangzaogengyouqu，gengkuailedeyouxitiyan。jiandandechumopingtuozhuaicaozuoshoujixiadandangtianzhidingshijianzhunshisongshangmen。Prompt Engineer已(yi)經(jing)過(guo)時(shi)？AI大(da)佬(lao)力(li)捧(peng)的(de)新(xin)職(zhi)業(ye)誕(dan)生(sheng)了(le)

來(lai)源(yuan)：深(shen)思(si)SenseAI

當(dang)大部(bu)分(fen)人(ren)在(zai)感(gan)嘆(tan)大浪(lang)之(zhi)巨(ju)大的时候(hou)，敏(min)銳(rui)的水(shui)手(shou)已经出(chu)發(fa)尋(xun)找(zhao)新大陸(lu)。近(jin)日(ri)，特(te)斯(si)拉(la) AI 總(zong)監(jian)、前(qian)不(bu)久(jiu)再(zai)次(ci)回(hui)歸(gui) OpenAI 的 AI 頂(ding)流(liu) Karpathy 在推(tui)特轉(zhuan)发了 Latent Space 播(bo)客(ke)的最(zui)新壹(yi)期(qi)內(nei)容(rong)，認(ren)為(wei)跟(gen)上(shang) AI 的发展(zhan)已经成(cheng)为了一份(fen)全(quan)职工(gong)作(zuo)，這(zhe)份工作不僅(jin)仅需(xu)要(yao)提(ti)示(shi)工程(cheng)，且(qie)需求(qiu)量(liang)將(jiang)遠(yuan)超(chao)如(ru)今(jin)的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)工程師(shi)。本(ben)期内容，我(wo)們(men)繼(ji)續(xu)對(dui)未(wei)来需要的 AI 人才(cai)能(neng)力畫(hua)像(xiang)做(zuo)進(jin)一步(bu)分析(xi)。

Sense 思考(kao)

我们嘗(chang)試(shi)基(ji)於(yu)文(wen)章(zhang)内容，提出更(geng)多(duo)发散(san)性(xing)的推演(yan)和(he)深思，歡(huan)迎(ying)交(jiao)流。

模(mo)型(xing)技(ji)術(shu) vs. 產(chan)品(pin)落(luo)地(di)：当大部分人在感叹大浪之巨大的时候，敏锐的水手已经出发寻找新大陆。发明(ming)羅(luo)盤(pan)和造(zao)船(chuan)的工匠(jiang)发揮(hui)了时代(dai)作用(yong)，而(er)接(jie)下(xia)来，水手和工人開(kai)疆(jiang)擴(kuo)土(tu)。

軟(ruan)件(jian) 3.0 时代：SenseAI 再次強(qiang)調(tiao) Agent 網(wang)絡(luo)，这一次是(shi)机器走(zou)向(xiang)了我们，自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)會(hui)成为完(wan)成大部分开发需求的语言包(bao)，进一步解(jie)放(fang)了人類(lei)的想(xiang)象(xiang)力。Agent 之間(jian)用交互(hu)密(mi)度(du)和网络協(xie)同(tong)解決(jue)執(zhi)行(xing)，人类要做的更多是提出底(di)層(ceng)暢(chang)想，破(po)壞(huai)與(yu)重(zhong)構(gou)。

本篇(pian)正(zheng)文共(gong) 3255 字(zi)，仔(zai)細(xi)閱(yue)讀(du)約(yue) 9 分鐘(zhong)

01、全新的职业：AI Engineer

我们正在觀(guan)察(cha)到(dao)一次代際(ji)性的應(ying)用人工智(zhi)能“向右(you)转變(bian)”，这種(zhong)转变是由(you)基礎(chu)模型的湧(yong)現(xian)能力和开源/API 可(ke)用性推動(dong)的。一系(xi)列(lie)在 2013 年(nian)需要 5 年时间和一個(ge)研(yan)究(jiu)團(tuan)隊(dui)才能完成的人工智能任(ren)務(wu)，如今只(zhi)需要 API 文檔(dang)和一个空(kong)閑(xian)的下午(wu)就(jiu)可以(yi)完成。

API 是通(tong)用的：AI 工程师可以向左(zuo)優(you)化(hua)/托(tuo)管(guan)模型，研究工程师也(ye)可以向右在 API 之上构建(jian)应用，但(dan)是他(ta)们的相(xiang)对优勢(shi)和技术底座(zuo)是明顯(xian)的。

然而，最難(nan)的工作是在具(ju)體(ti)的落地细節(jie)中(zhong)，目(mu)前 LLM 在成功(gong)評(ping)估(gu)、应用和将其(qi)产品化方(fang)面(mian)仍(reng)有(you)如下挑(tiao)戰(zhan)：

1. 模型：從(cong)评估最大的 GPT-4 和 Claude 模型，到最小(xiao)的开源 Huggingface，LLaMA 以及(ji)其他模型。

2. 工具：从最受(shou)欢迎的鏈(lian)接、檢(jian)索(suo)和向量搜(sou)索工具如 LangChain，LlamaIndex，和Pinecone，到新興(xing)的代理(li)工具領(ling)域(yu)如 Auto-GPT 和 BabyAGT。

3. 新聞(wen)：每(mei)天(tian)发布(bu)的論(lun)文、模型和技术的數(shu)量正隨(sui)著(zhe)關(guan)註(zhu)度和資(zi)本的增(zeng)加(jia)而呈(cheng)指(zhi)数級(ji)增長(chang)，以至(zhi)于保(bao)持(chi)对所(suo)有这些(xie)前沿(yan)动態(tai)的嗅(xiu)覺(jiao)幾(ji)乎(hu)成为了一項(xiang)全职工作。

LLM 創(chuang)造出一份全职工作。软件工程将会孵(fu)化出一个新的子(zi)学科(ke)，專(zhuan)注于 AI 的应用，並(bing)有效(xiao)地運(yun)用新兴的技术棧(zhan)，就像“网站(zhan)可靠(kao)性工程师”，“开发运維(wei)工程师”，“数據(ju)工程师”和“分析工程师”那(na)樣(yang)嶄(zhan)露(lu)頭(tou)角(jiao)。

AI 工程师，将会代表(biao)这类角色(se)而兴起(qi)。

几乎每个创业公(gong)司(si)都(dou)有某(mou)种形(xing)式(shi)的 AI 討(tao)论群(qun)。这些群将会从非(fei)正式的小組(zu)转变成正式的团队，就像 Amplitude、Replit和 Notion 已经做的那样。那些在将 AI APIs 和 OSS 模型产品化上工作的数千(qian)名(ming)软件工程师，無(wu)论是在公司时间還(hai)是在夜(ye)晚(wan)和周(zhou)末(mo)，在企(qi)业的 Slack 或(huo)獨(du)立(li)的 Discord，都将专业化并匯(hui)集(ji)到一个头銜(xian)—— AI 工程师。这很(hen)可能将成为未来十(shi)年最高(gao)需求的工程职位(wei)。

从最大的公司如微(wei)软和谷(gu)歌(ge)，到前沿的创业公司如 Figma（被(bei) Diagram 收(shou)購(gou)）、Vercel（Hassan El Mghari 的 RoomGPT）和 Notion（ Ivan Zhao 和 Simon Last 的 Notion AI），再到独立的黑(hei)客如 Simon Willison、Pieter Levels（Photo/InteriorAI）和 Riley Goodside（现在在Scale AI）。他们在 Anthropic 进行提示工程的年收入(ru)達(da)到 30 萬(wan)美(mei)元(yuan)，在 OpenAI 建設(she)软件的收入达到 90 万美元。他们在 AGI House 利(li)用空闲的周末研究创意(yi)，也在 /r/LocalLLaMA2 分享(xiang)竅(qiao)門(men)。他们共同的特點(dian)是，他们正在将人工智能的进步转化为實(shi)际产品，几乎在一夜之间被数百(bai)万人使(shi)用。

沒(mei)有一个人有博(bo)士(shi)学位。当涉(she)及到发布 AI 产品时，妳(ni)需要的是工程师，而不是研究人員(yuan)。

02、AI工程师将取(qu)代ML工程师

未来对 AI 工程师的需求量将高速(su)增长。目前在 Indeed 上，ML 工程师的工作机会是 AI 工程师的 10 倍(bei)，但是 AI 更高的增长率(lv)讓(rang)人相信(xin)，这个比(bi)例(li)将在 5 年内顛(dian)倒(dao)过来。

HN Who’s Hiring的月(yue)度就业趨(qu)势圖(tu)

所有的职位名稱(cheng)都是有片(pian)面的，但有些是有用的。我们对 AI 和 ML 之间无盡(jin)的语義(yi)辯(bian)论既(ji)警(jing)惕(ti)又(you)厭(yan)倦(juan)，卻(que)也清(qing)楚(chu)地知(zhi)道(dao)，常(chang)規(gui)的“软件工程师”角色完全有能力构建 AI 软件。然而，最近在 Ask HN 上关于如何(he)打(da)入 AI 工程领域的問(wen)題(ti)，揭(jie)示了市(shi)場(chang)上仍然存(cun)在的基本认知：

2023年6月截(jie)图：对于“如何打入 AI 工程领域”的最高票(piao)答(da)案(an)

大多数人仍然将 AI 工程視(shi)为机器学习或数据工程的一种形式，所以他们推薦(jian)相同的技术栈。但可以確(que)信的是，上面提到的那些高效的 AI 工程师都没有做过与 Andrew Ng Coursera 課(ke)程相当的工作，他们也不了解 PyTorch，也不知道数据湖(hu)和数据倉(cang)庫(ku)的區(qu)別(bie)。

不久，没有人会建議(yi)通过阅读《Attention is All You Need》来开始(shi) AI 工程，就像你不会通过阅读福(fu)特 Model T 的图紙(zhi)来学习駕(jia)駛(shi)一样。当然，理解基本原(yuan)理和歷(li)史(shi)总是有幫(bang)助(zhu)的，并且它(ta)确实可以帮助你找到还未进入普(pu)遍(bian)意識(shi)的创新点和效率/能力提升(sheng)。但有时候，你可以直(zhi)接使用产品并通过经驗(yan)了解它们的品質(zhi)。

誠(cheng)然， AI 工程师和 ML 工程师的反(fan)转并不会在一夜发生。人们天生就想充(chong)实簡(jian)历，填(tian)寫(xie)市场图，并通过引(yin)用更有權(quan)威(wei)性的深度話(hua)题来脫(tuo)穎(ying)而出。也就是說(shuo)，提示工程和 AI 工程在很长一段(duan)时间内会觉得(de)自己(ji)比那些有良(liang)好(hao)的数据科学/机器学习背(bei)景(jing)的人有劣(lie)势。然而，供(gong)需经濟(ji)学終(zhong)将勝(sheng)出，对 AI 工程师的需求终将远超 ML 工程师。

03、为什(shen)麽(me)是现在？

1. 基础模型是“少(shao)次学习者(zhe)”，展示出在上下文中学习甚(shen)至零(ling)次转移(yi)能力，这超越(yue)了模型訓(xun)練(lian)者最初(chu)的意图。換(huan)句(ju)话说，创造这些模型的人并不完全知道它们的能力。那些非 LLM 研究者的人只需花(hua)更多时间与模型交互，并将它们应用到被研究低(di)估的领域（例如，Jasper在文案创作中的应用），就能发现并利用这些能力。

2. 微软、谷歌、Meta 以及大型基础模型实验室(shi)已经壟(long)斷(duan)了稀(xi)缺(que)的研究人才，基本上提供了“AI 研究即(ji)服(fu)务”API。你不能雇(gu)傭(yong)他们，但可以租(zu)用他们——如果(guo)你的团队中有软件工程师知道如何与他们合(he)作。全球(qiu)大约有 5000 名 LLM 研究者，但有约 5000 万名软件工程师。供应限(xian)制(zhi)决定(ding)了一个“樞(shu)紐(niu)型”的 AI 工程师将崛(jue)起以滿(man)足(zu)市场需求。

3. GPU 儲(chu)備(bei)。当然，OpenAI/微软是首(shou)个开展这项工作的，但 Stability AI 通过强调他们的 4000 个 GPU 集群引发了创业公司的 GPU 軍(jun)备競(jing)賽(sai)。

4. 直接从产品开始的敏捷(jie)行动。不再需要数据科学家(jia)/ ML 工程师在训练一个领域特定模型然後(hou)将其投(tou)入生产之前做一项繁(fan)重的数据收集工作，产品经理/软件工程师可以先(xian)提示 LLM，并建立/验證(zheng)一个产品想法，然后再獲(huo)得特定的数据进行微调。

假(jia)设后者的数量比前者多 100 到 1000 倍，而通过提示 LLM 的“先开火(huo)、準(zhun)备、再瞄(miao)准”的工作流程使您(nin)的速度比傳(chuan)統(tong)的机器学习快(kuai) 10 到 100 倍。因(yin)此(ci)，AI 工程师将能夠(gou)以 1,000 到 10,000 倍更低的成本来验证 AI 产品。这又是一次瀑(pu)布开发与敏捷开发的較(jiao)量，而 AI 就是敏捷的。

5. Python → Java。数据/人工智能传统上非常依(yi)賴(lai)于 Python，而像 LangChain、LlamaIndex 和 Guardrails 这样的第(di)一批(pi) AI 工程工具也源自同一社(she)区。然而，现在有与 Python 开发者数量相当多的 Java 开发者，因此现在的工具越来越多地满足这个扩大的用戶(hu)群体，从 LangChain.js 和 Transformers.js 到 Vercel 的新 AI SDK。市场扩大的机会是巨大的。

6. Generative AI vs Classifier ML。“生成式AI”作为一个术语已经不再流行，为其他类比如“推理引擎(qing)”让路(lu)，但在简潔(jie)地闡(chan)述(shu)现有的 MLOps 工具和机器学习从业者之间的区别以及最適(shi)合运用 LLM 和文本到图像生成器的崭新、截然不同的角色时，仍然非常有用。在现有的机器学习研究中中，重点可能放在欺(qi)詐(zha)風(feng)險(xian)、推荐系统、異(yi)常检測(ce)和特征(zheng)存储等(deng)方面，而 AI 工程师則(ze)正在构建写作应用、个性化学习工具、自然语言電(dian)子表格(ge)和类似(si) Factorio 的可视化編(bian)程语言。

每当出现一个完全不同背景、使用不同语言、产生完全不同产品并使用完全不同工具的子群体时，它们最终会分裂(lie)成独立的群体。

04、1+2=3：软件3.0时代的编程

6 年前，Andrej Karpathy 撰(zhuan)写了一篇非常有影(ying)響(xiang)力的文章，描(miao)述了 Software 2.0，对比了精(jing)确建模邏(luo)輯(ji)的传统手写编程语言的“经典(dian)堆(dui)栈”和近似逻辑的“机器学习”神(shen)经网络的新堆栈，使得软件能够解决比人类能够建模的问题更多。今年，他在随后的文章中指出，最熱(re)门的新编程语言是英(ying)语，最终填補(bu)了他在原始文章中未標(biao)記(ji)的灰(hui)色区域。

去(qu)年，Prompt Engineering 成为一种模因（Meme），描述了当人们开始利用 GPT-3 和 Stable Diffusion 时，工作将如何发生变化。人们嘲(chao)笑(xiao) AI 初创公司称其为“OpenAI 包裝(zhuang)者”，并对 LLM 应用程序(xu)容易(yi)受到提示工程和逆(ni)向提示工程的擔(dan)憂(you)。壁(bi)壘(lei)是否(fou)真(zhen)的存在？（ Sense 说：參(can)考我们的第一篇文章《智能系统：未来人工智能企业的護(hu)城(cheng)河(he)》）

但 2023 年最大的主(zhu)题之一就是重新确立人类编写的代碼(ma)在协调和取代 LLM 能力方面的作用，从超过 2 億(yi)美元的 Langchain，到 Nvidia 支(zhi)持的 Voyager，展示了代码生成和重用的明显重要性。Prompt Engineering 既被过度炒(chao)作又会持续存在，但是在软件 3.0 应用程序中重新出现软件 1.0 範(fan)例既是一个巨大的机遇(yu)和困(kun)惑(huo)领域，也为眾(zhong)多初创公司创造了白(bai)色空间。

不会做市场研究的投资人不是好的投资人

当然，这不仅仅是人类编写的代码。众多项目的故(gu)事(shi)表明（smol-developer、更大范圍(wei)的 gpt-engineer 以及其他代码生成代理如 Codium AI、Codegen.ai 和 Morph/Rift的冒(mao)险经历），它们将越来越成为 AI 工程师工具包的一部分。随着人类工程师学会驾馭(yu)人工智能，人工智能也将越来越多地参与工程工作。

直到一个遙(yao)远的未来，我们将在某一天擡(tai)头看(kan)去，无法再分辨(bian)出兩(liang)者之间的区别。

参考材(cai)料(liao)

https://www.latent.space/p/ai-engineer#footnote-anchor-7-131896365返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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