點撥工程：AI 的“馴獸師”是未來的工作還是短暫的時尚？
引言
2023 年 8 月 28 日。隨着生成型人工智慧（AI）逐步進入主流，越來越多的課程和認證承諾爲人們提供進入“熱門工作”——點撥工程師的機會。具備使用自然語言（如英語）從 ChatGPT 和 Midjourney 等 AI 模型中“點撥”有用內容的技能似乎是許多僱主看重的能力。但是這是否僅僅是參加一門短期課程，然後坐享百萬年薪的簡單事情呢？點撥工程的炒作
《華盛頓郵報》在二月份發表的一篇文章在種下了點撥工程師是“AI 馴獸師”，“用散文程式設計”的觀念。文章提到了一些高薪工作的例子，並引用了矽谷公司 Anthropic 的一則職位廣告，該公司尋求具備“創新的駭客精神和喜歡解謎的人員”。《時代》、《福布斯》和《商業內幕》等類似的文章進一步推動了這場狂熱。爲了將它從“極客”變成“時尚”，一些受影響的人士紛紛加入，將點撥工程描繪成一場對任何願意學習一些技巧的人開放的淘金潮。真的有那麼多工作機會嗎？
那則 Anthropic 的廣告到現在仍然存在。六個月後，它看起來更像是一場企業宣傳噱頭，而不是對人才的招聘。正如許多評論家所預測的那樣，點撥工程並沒有以獨立的職業形式爆發。在撰寫本文時，澳大利亞的主要職位網站上沒有針對“點撥工程師”職位的任何廣告。只有四個職位說明中提到了點撥工程。在美國情況似乎更好一些，但即使在那裏，這個新職業也主要納入到機器學習工程師或人工智慧專家等其他角色之中。關於點撥工程增長（或缺乏增長）的可靠統計資料很少。大多數資料都是憑經驗來的。由於諮詢公司如德勤將點撥工程作爲他們的人工智慧業務推動的一部分，這種現實進一步變得模糊不清。現實是什麼？
對於點撥工程是否有用的許多混亂之處源於人們沒有意識到其價值創造者有兩種不同的型別：領域專家和技術專家。 - 領域專家：關於“任何人都可以做到”的說法中的一點事實是某個特定領域的專家往往是執行特定任務的最佳點撥者。他們僅僅知道該如何提出正確的問題，並且能夠在回答中識別出價值。例如，在品牌和銷售領域，生成型 AI 正在爲我所稱爲通用或“G 型”創造性任務（例如以畢加索的風格制作百事可樂的標志）蓬勃發展。當廣告專家開始嘗試點撥時，他們會迅速發明出一些即使是最熟練的 AI 大師也無法做到的方法。這是因爲技術大師往往對版權和市場銷售知之甚少。 -技術專家：另一方面，“技術大師”透過探索 AI 模型的巨大復雜性，可以作爲點撥工程師爲其增添價值。他們對 AI 模型的工作方式理解一些奇特的東西。他們可以利用這些知識，例如改善每個人從公司內部檔案中獲取資料的 AI 結果。但是他們通常對 AI 之外的領域知之甚少。 領域專家和技術專家的點撥工程師都是非常有價值的，但他們具有不同的技能組和目標。如果一個組織正在大規模使用生成型 AI，那麼它可能需要同時擁有這兩種能力。爲什麼點撥如此困難？
生成型 AI 最終爲人們產生輸出結果。廣告文案、圖片或詩歌是否有用或無用，要到在現實世界中取得成功或失敗才能確保。在許多現實情境中，只有領域專家能夠判斷 AI 輸出的可用性。然而這種評價從根本上是主觀的。我們知道 2 + 2 = 4。因此測試使 AI 停止“幻想”答案是 5 的提示是相對簡單的。但是如果要弄清楚一個由 AI 設計的廣告活動是否比一個人設計的廣告活動更有效（即使你身邊有一個領域專家），需要多長時間呢？在我以前的研究中，我曾建議將生成型 AI 的評估更接近符號學——這是一個可以將自然語言存取到現實世界的領域。這可以幫助在一段時間內縮小評估差距。點撥工程值得學習嗎？
除了玩弄一些技巧和竅門外，對於大多數人來說正式學習如何編寫提示似乎有點毫無意義。首先 AI 模型正在不斷更新和更替。當前有效的特定提示技術可能只在短期內有效。那些希望透過點撥工程致富的人最好專注於將 AI 與在他們所熟悉的領域中的問題表達相結合。例如，如果你是一名藥劑師，你可以嘗試使用生成型 AI 來檢查處方藥品的警示標籤。在這個過程中，你將提高你的說明寫作能力，掌握基本的生成型 AI 技能（僱主可能會贊賞），並可能爲合適的受衆找到一個絕佳的應用。最終吹噓自己懂得如何點撥 AI 將成爲簡歷上的裝飾品。這將相當於吹噓自己懂得如何使用搜尋引擎（並不總是那麼直觀）——如果提及了這一點，可能會讓你顯得過時。結論
點撥工程具有一定的潛力和價值，但其發展遠未到達熱門職業的地步。盡管一些媒體和影響者對其進行了炒作，但實際上點撥工程師這個職位並沒有大規模出現。在選擇是否要學習點撥工程時，個人需要深入理解自己的領域和技術背景，權衡專業知識和技術知識的優勢。無論將來點撥工程能否成爲獨立的職業，對於那些想要在 AI 領域尋求機會的人來說深入熟悉 AI 技術、結合自己的領域專業知識，創造出真正有價值的應用，將是更可取的選擇。AI-AI 技術,未來工作,馴獸師,點撥工程,潮流
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