生成式AI的流行简化了很多日常事务。你可以通过简单的一句「帮我安排今天的行程 」，就从ChatGPT那里得到一张详尽的日程表。你甚至可以直接对AI说「今晚我想食西班牙菜」，来让它自动修改日程并预订城中著名的西班牙餐厅。但是面对复杂的工作诸如为大潭水塘交通灯修改一段代码或者生成一幅描绘霍格华兹的图像，简单的指令往往不能获得令人满意的结果，我们必须用更复杂、更精确和更「易懂」的语言来告诉AI我们想要甚么。这就催生了一个新的职业-提示词工程师（Prompt Engineer）。

提示词工程师的工作，就是创作最适合的一段输入，即提示词，来让AI生成我们想要的答案。像ChatGPT或者Midjourney这样的生成式AI，其实并不能「理解」人类的输入，它们只是根据现有的数据或者说样本，通过统计和分析，将每一个输入关联到一个最相关的输出。在实际应用中，如果我们想要得到一个特定的输出，比如一段代码或者一幅画，我们应当给AI一个甚么样的输入？ 用甚么词汇描述我们的需求？ 用什么方式组织语言？ 这些问题无法通过电脑自动解决，只能寄希望于人力。如果把生成式AI看做新时代的电脑，那么提示词工程师就像是新时代的程序员——告诉电脑应该去怎么做，只是不是通过写代码，而是通过写剧本。这就造成了一个奇怪但也不奇怪的现象，那就是提示词工程师，有可能不需要工程背景。甚至在有的公司，最优秀的那一批提示词工程师，其主修专业是历史或文学，因为这些专业提供了更多选择字句、组织语言和扩展想象力的训练。

现在的提示词工程师收入不菲，prompt编写指南甚至是提示词工程师课程都层出不穷。但这究竟是一片蓝海亦或只是雨后春笋？是否随着AI的进一步发展，其理解人类语言的能力能够大幅提升，以至于不需要再字斟句酌编写提示词？提示词编写在未来会否变成像PPT、word一样的技能，如此普通以至于只需简单的填充？一切都尚在迷雾之中，现在还言之尚早，但学一点提示词编写应该是有好处的。陆奇在最近的演讲中问了这样一个问题，如果一个大学生，不懂化学，不懂物理，不懂生物，但是懂得如何问ChatGPT来解答问题，他是不是一个好学生呢？如果你对此的回答是Yes，那么学点提示词编写吧，至少这会帮你在ChatGPT时代，成为一个另类的好学生！

LSCM – Peng Sun