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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>跟(gen)AI嘮(lao)嗑(ke)，年(nian)入(ru)33萬(wan)美(mei)元(yuan)！prompt成(cheng)核(he)心(xin)競(jing)爭(zheng)力(li)

新(xin)智(zhi)元報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun) Aeneas

【新智元導(dao)讀(du)】AI在(zai)我(wo)們(men)的(de)生(sheng)活(huo)中(zhong)，越(yue)來(lai)越不(bu)可(ke)或(huo)缺(que)。顯(xian)然(ran)，誰(shui)能(neng)更(geng)好地(di)掌(zhang)握(wo)提(ti)示(shi)工(gong)程(cheng)，就(jiu)能比(bi)別(bie)人(ren)多(duo)掌握壹(yi)個(ge)強(qiang)大(da)的利(li)器(qi)。

ChatGPT的爆(bao)火(huo)，也(ye)讓(rang)提示工程師(shi)的薪(xin)水(shui)水漲(zhang)船(chuan)高(gao)。

現(xian)在，已(yi)經(jing)有(you)人拿(na)到(dao)25万到33万美元的年薪了(le)。

21世(shi)紀(ji)的重(zhong)要(yao)技(ji)能：提示工程

以(yi)迅(xun)雷(lei)不及(ji)掩(yan)耳(er)之(zhi)勢(shi)，人工智能軍(jun)備(bei)竞賽(sai)已经打(da)響(xiang)。

谷(gu)歌(ge)發(fa)布(bu)了基(ji)於(yu)大規(gui)模(mo)語(yu)言(yan)模型(xing)LaMDA的搜(sou)索(suo)聊(liao)天(tian)機(ji)器人Bard，微(wei)軟(ruan)公(gong)布了由(you)ChatGPT驅(qu)動(dong)的下(xia)一代(dai)Edge瀏(liu)覽(lan)器以及全(quan)新的搜索引(yin)擎(qing)必(bi)應(ying)Bing。

盡(jin)管(guan)大型科(ke)技公司(si)這(zhe)些(xie)年来一直(zhi)都(dou)在悄(qiao)悄地開(kai)发自(zi)己(ji)的生成式(shi)人工智能工具(ju)，但(dan)自從(cong)OpenAI的ChatGPT迅速(su)走(zou)紅(hong)之後(hou)，这些巨(ju)頭(tou)们便(bian)开始(shi)争先(xian)恐(kong)后地向(xiang)公眾(zhong)展(zhan)示自己的能力。

而(er)生成式AI这項(xiang)技術(shu)，也被(bei)認(ren)為(wei)註(zhu)定(ding)會(hui)成为从搜索引擎到故(gu)事(shi)编寫(xie)、科學(xue)研(yan)究(jiu)、家(jia)庭(ting)作(zuo)業(ye)、学校(xiao)教(jiao)学等(deng)等創(chuang)造(zao)性(xing)或重復(fu)性工作的替(ti)代品(pin)。在这一语境(jing)下，它(ta)將(jiang)重塑(su)这个世界(jie)。

如(ru)果(guo)这種(zhong)人工智能範(fan)式的轉(zhuan)變(bian)真(zhen)的到来，那(na)麽(me)21世纪的一项重要技能就很(hen)可能是(shi)如何(he)有效(xiao)地與(yu)机器對(dui)話(hua)，或者(zhe)也可以稱(cheng)之为「提示工程」。

像(xiang)DALL-E 2和(he)Midjourney这樣(yang)的圖(tu)像生成模型，以及像ChatGPT这样的文(wen)本(ben)生成工具，都将是一种创造的手(shou)段(duan)。但成功(gong)利用(yong)它们的前(qian)提是，我们先要了解(jie)如何引导AI實(shi)现預(yu)期(qi)的結(jie)果。

比如，要求(qiu)ChatGPT写一份(fen)關(guan)于《动物(wu)農(nong)場(chang)》的五(wu)段式读書(shu)报告(gao)，可能会產(chan)生令(ling)人印(yin)象(xiang)深(shen)刻(ke)，但並(bing)不準(zhun)確(que)的结果。

但如果給(gei)AI一个明(ming)确的提示：「用優(you)雅(ya)的散(san)文写一篇(pian)大学水平(ping)的五段式读书报告，借(jie)鑒(jian)諷(feng)刺(ci)性寓(yu)言小(xiao)說(shuo)《动物农场》的歷(li)史(shi)。參(can)考(kao)奧(ao)威(wei)爾(er)的《我为什(shen)么要写作》，同(tong)時(shi)解釋(shi)作者在小说中的風(feng)格(ge)選(xuan)擇(ze)」，便可以产生一个更加(jia)成熟(shu)和有说服(fu)力的輸(shu)出(chu)结果。

可以说，好的提示不僅(jin)仅是具體(ti)的，而且(qie)還(hai)反(fan)映(ying)出了妳(ni)想(xiang)要让AI做(zuo)什么的更深層(ceng)的理(li)解。

全新的職(zhi)业：提示工程师

美國(guo)知(zhi)名(ming)作家Charlie Warzel分(fen)享(xiang)了他(ta)和自己8歲(sui)的侄(zhi)子(zi)，在去(qu)年夏(xia)天一起(qi)体驗(yan)Midjourney的故事。

他们原(yuan)本是想创造出一个令人愉(yu)快(kuai)的场景(jing)：「一只(zhi)跳(tiao)蚤(zao)在海(hai)嘯(xiao)的浪(lang)潮(chao)中沖(chong)浪，与一只巨大的黃(huang)蜂(feng)搏(bo)鬥(dou)」。

但结果卻(que)是，跳蚤在最(zui)开始看(kan)起来不夠(gou)卡(ka)通(tong)，而经過(guo)这位(wei)作者調(tiao)整(zheng)后又(you)太(tai)过于超(chao)现实，完(wan)全超出了他侄子那个年齡(ling)的接(jie)受(shou)范圍(wei)。

这位作家表(biao)示，雖(sui)然自己以写作为生，但很显然，他在指(zhi)导AI时所(suo)要的描(miao)述(shu)还是太含(han)糊(hu)了，至(zhi)少(shao)对于AI来说是这样的。

不过，就算(suan)搞(gao)不懂(dong)如何与AI对话也沒(mei)关系(xi)，因(yin)为现在有了一个全新的产业可以幫(bang)你玩(wan)转AIGC——「提示專(zhuan)賣(mai)店(dian)」。

比如，在網(wang)站(zhan)PromptBase上(shang)，你就能以非(fei)常(chang)低(di)廉(lian)的價(jia)格，買(mai)到让AI穩(wen)定输出某(mou)一主(zhu)題(ti)的prompt。

网站地址(zhi)：https://promptbase.com/

在这裏(li)，从DALL-E到Midjourney再(zai)到Stable Diffusion，各(ge)類(lei)的提示应有尽有。

PromptBase上最火的prompt之一，就是用DALL-E 2以黏(nian)土(tu)风格生成的可愛(ai)3D emoji。

或者花(hua)2.99刀(dao)，就能让Stable Diffusion無(wu)限(xian)生成风格相(xiang)似(si)的電(dian)影(ying)女(nv)主角(jiao)。

PromptBase排(pai)名第(di)六(liu)的卖家，是一位昵(ni)称是叫(jiao)Imagineer的西(xi)班(ban)牙(ya)人，他表示，提示工程只是一项副(fu)业，畢(bi)竟(jing)自9月(yue)以来他只賺(zhuan)了800多歐(ou)元。「对我来说，这更像一个遊(you)戲(xi)。这些prompt都是我的小寶(bao)貝(bei)。」

Imagineer的提示写作过程是以設(she)計(ji)、插(cha)图和攝(she)影的知識(shi)为基礎(chu)的。

當(dang)被問(wen)起为什么认为自己擅(shan)長(chang)写提示语时，Imagineer认为这是自然技能和策(ce)略(lve)的融(rong)合(he)。他说：「我意(yi)识到，我比其(qi)他人更擅长与Midjourney交(jiao)談(tan)。而且在Midjourney中，经验可以服用，比起DALL-E 2和Stable Diffusion，較(jiao)少的努(nu)力就可以产生巨大的成果。」

Imagineer表示，其中最关鍵(jian)的因素(su)就是叠(die)代，当你产生大量(liang)的图像，并改(gai)变一些詞(ci)语或参數(shu)时，一个好的提示「会产生一致(zhi)的、可预測(ce)的结果」。

而在提示工程中，对相关領(ling)域(yu)专业知识的掌握，也是必不可少的。

Dan Shipper是一位企(qi)业家兼(jian)作家，自从ChatGPT在11月发布以来，他一直在使(shi)用ChatGPT来輔(fu)助(zhu)撰(zhuan)写博(bo)客(ke)文章(zhang)，文章主题是人工智能工具的未(wei)来。

当他需(xu)要描述一个概(gai)念(nian)时（比如说，写一篇关于失(shi)寵(chong)的加密(mi)貨(huo)幣(bi)CEO Sam Bankman-Fried的文章时，需要用到有效利他主義(yi)的哲(zhe)学理論(lun)），他会要求ChatGPT用幾(ji)句(ju)话为普(pu)通读者總(zong)结出有效利他主义的关键點(dian)。

ChatGPT输出文本之后，Shipper就会檢(jian)查(zha)文本是否(fou)准确，然后用自己的修(xiu)辭(ci)手法(fa)使句子变得(de)更漂(piao)亮(liang)。

Shipper表示：ChatGPT让我跳过了一个步(bu)驟(zhou)，但前提是我知道自己在说什么，这样我才(cai)能写出一个好的提示，然后对才能对输出的內(nei)容(rong)進(jin)行(xing)事实核查。

Shipper把(ba)提示ChatGPT的工作比作管理一个聰(cong)明而熱(re)心的初(chu)級(ji)雇(gu)員(yuan)。

ChatGPT热情(qing)、熟練(lian)，但也缺乏(fa)经验，因此(ci)更有可能犯(fan)一些細(xi)微但关键的錯(cuo)誤(wu)。当它不知道答(da)案(an)的时候(hou)，它就非常擅长胡(hu)说八(ba)道。

Shipper总结道，品味(wei)和经验是创造一个成功的prompt的必要條(tiao)件(jian)。

比如，他会让ChatGPT为他正(zheng)在写的一篇长文，写一个令人印象深刻的、透(tou)徹(che)的大綱(gang)。

「我写了一堆(dui)要点，然后告訴(su)ChatGPT：这是我積(ji)累(lei)的各种名言、想法和短(duan)语。然后我写道：你能不能把它写成一篇论文的大纲？」显然，Shipper在微调提示方(fang)面(mian)做的工作越多，产出就越好。

有时，提示写作本身(shen)就让人有一种特(te)殊(shu)的喜(xi)悅(yue)。

Meg Conley是一位在业余(yu)时間(jian)使用AI工具的作家，她(ta)认为提示工程是一种挑(tiao)戰(zhan)，类似于写作一篇有说服力的文章。

「提示工程非常困難(nan)，常常失敗(bai)。」 她在11月的推(tui)特上写道：「当文字(zi)組(zu)合出的東(dong)西看起来有点像你腦(nao)海中的世界时，就会有純(chun)粹(cui)的快樂(le)」。

但Conley的经历比较特殊。她患(huan)有心盲(mang)癥(zheng)，因此想象图像对她来说很困难。在Midjourney发布后，她时常熬(ao)夜(ye)描述自己想象中的事物，不斷(duan)打磨(mo)prompt，直到产生的图像变得正确。

在Conley看来，最重要的就是要了解你面前这个模型。每(mei)个工具都是以不同的方式建(jian)造和訓(xun)练的，因而它们具有獨(du)特的美学和方言，就像共(gong)享一种语言的人会有方言和文化(hua)怪(guai)癖(pi)一样。

「就像写散文与学术写作不同一样，聽(ting)众不同，就会有不同的语言表達(da)方式。」

「我見(jian)过真正擅长DALL-E 2的人，似乎(hu)借鉴参考資(zi)料(liao)和雅俗(su)文化混(hun)搭(da)的能力越强的人，就越擅长。但我構(gou)思(si)世界的方式更多的是沿(yan)著(zhe)Midjourney的模式工作。」

隨(sui)着时间的推移(yi)，Conley已经非常熟悉(xi)Midjourney的操(cao)作順(shun)序(xu)。

在Midjourney中，如果你在形(xing)容词红色(se)之前输入女孩(hai)这个词，它就会更关注女孩而不是红色。

当有更长的提示时，它就像一个謎(mi)题，你需要去解迷(mi)，知道哪(na)些术语应該(gai)被给予(yu)更多的重視(shi)。

聪明的老(lao)师，已经在训练学生用ChatGPT了

虽然很多老师把ChatGPT视为洪(hong)水猛(meng)獸(shou)，但是已经有一部(bu)分开明的教授(shou)认识到：学会用prompt是学生们在学业生涯(ya)中必备的一项技能。

賓(bin)夕(xi)法尼(ni)亞(ya)大学教授Ethan Mollick在教一門(men)「创新和创业」課(ke)，在ChatGPT发布后，他修改了教学大纲。

在他的一门新课中， Mollick要求他的学生把ChatGPT想象成一个学生，并通过prompt来教这个机器人，让它写一篇关于特定课程概念的文章。

在这个过程中，学生们必須(xu)像教授一样，帮助ChatGPT完善(shan)这篇文章，直到让它看起来已经完全掌握这个主题。

Mollick希(xi)望(wang)，这个练習(xi)能帮助学生通过解释来学习，还能让他们学会写出靈(ling)巧(qiao)的提示语。

在Mollick看来，提示工程是一个處(chu)于语言学和解決(jue)问题之间的地帶(dai)。

「提示就像是用散文编程，会产生奇(qi)怪和随机的结果。而好的提示会獎(jiang)勵(li)那些能够快速找(zhao)到实验方法的、具有发散性思維(wei)的人。它奖励的是有深度(du)好奇心的人。」

并且，ChatGPT也会对更深层次(ci)的技术知识给出奖励。

在Midjourney的Discord服務(wu)器上，有一張(zhang)引人注目(mu)的图片(pian)是，它是用下面这个詳(xiang)细到痛(tong)苦(ku)的prompt生成的。

形而上畫(hua)派(pai)的风格，用彩(cai)色鉛(qian)筆(bi)繪(hui)制(zhi)出顺暢(chang)的陰(yin)影和混合，日(ri)出照(zhao)映在深山(shan)老林(lin)的池(chi)塘(tang)中，柳(liu)樹(shu)的枝(zhi)椏(ya)掛(gua)在池塘的邊(bian)緣(yuan)，喜怒(nu)无常，强烈(lie)的情感(gan)，深刻的透视，自然的照明，超精(jing)细，超级高的对比度，复雜(za)的细節(jie)，摄影，光(guang)線(xian)追(zhui)蹤(zong)，octane render，虛(xu)幻(huan)引擎 --ar 3:2 --s 999 --chaos 50 --v 4 --v 4 -

其实，这个过程不仅仅需要具体性，好的提示往(wang)往会显示出对用戶(hu)复制媒(mei)介(jie)能力的意识。

Octane Render和虚幻引擎是制作3D图形的数字动画工具。

而像「-- v4」这样的输入，是在指示Midjourney使用这个模型更新、更强大、实验性的版(ban)本。

为什么某些提示可以生成逼(bi)真的图像？因为它们会要求模型模仿(fang)特定的相机或鏡(jing)头，或者運(yun)用了一些藝(yi)术史或特定艺术风格的知识。

这不禁(jin)让人想起搜索的早(zao)期，在那个时候，能够駕(jia)馭(yu)布尔运算符(fu)、作者、关键词、来源(yuan)和日期范围搜索的专家，就可以解鎖(suo)更好的结果。

当然，如今(jin)的搜索引擎，早已变得不再那么苛(ke)刻。

为了迎(ying)合大众，谷歌的工具已经变得更加强大，让用户可以通过簡(jian)單(dan)甚(shen)至笨(ben)拙(zhuo)的查詢(xun)，就能獲(huo)得高質(zhi)量的结果。

在Mollick看来，提示工程只是一种我们与人工智能互(hu)动的基本方式，我们的目的是，让它们通过赤(chi)裸(luo)裸的提示，或者其他未知手段，来合成我们想要的东西。

他的看法很可能是对的。

某些看过Open AI未公开的GPT-4模型早期测試(shi)的人说，它就像科幻小说中的东西，等它出来之后，一切(qie)舊(jiu)工具都会过时。

微软的发布会已经为我们展示了这样一种可能：聊天机器人会像个人助理一样与我们交谈。

你不需要搜索本田(tian)奥德(de)赛有多大，以及宜(yi)家Klippan沙(sha)发的尺(chi)寸(cun)。你可以直接问它：宜家Klippan沙发能裝(zhuang)进我2019年的本田奥德赛嗎(ma)？

即(ji)时工程可能只是一座(zuo)橋(qiao)梁(liang)，让我们进入勇(yong)敢(gan)的新世界，不管接下来会出现什么样的生成媒体景觀(guan)，但现在，我们还很难知道这在多大程度上屬(shu)于炒(chao)作。

而现在，Warzel表示，在范式转变之前，自家仍(reng)然被人工智能的提示所吸(xi)引。

在他看来，这些提示通常比它们的产出更加耐(nai)人尋(xun)味。

当人们分享人工智能生成的艺术或文本时，他们经常会把prompt一起分享出来。

在指令和最終(zhong)结果之间来回(hui)穿(chuan)梭(suo)很有意义，甚至让人感到一种親(qin)密。

这种感覺(jiao)有点像允(yun)許(xu)你进入ta的大脑，看ta是如何把不同的知识点拼(pin)湊(cou)在一起，如何推理出一个问题，如何运用ta的创造力，来产生一些意想不到的东西。

就像写作和编碼(ma)一样，提示工程是一种新興(xing)的思维形式。

它介于对话和查询之间，介于编程和散文之间。

它是这个快速变化的、不确定的未来中的一个部分，让人感觉到非常「人类」。

参考资料：

https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/02/openai-text-models-google-search-engine-bard-chatbot-chatgpt-prompt-writing/672991/返(fan)回搜狐(hu)，查看更多

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