提示词工程师：从炙手可热到“过气”？

为什么曾经火爆的提示词工程师岗位如今不再“刚需”？

曾经在大模型元年风靡一时的提示词工程师岗位，如今已不再是企业急需扩增的岗位。这背后的原因主要有以下几点：

• AI自动化提示词工程的兴起：AI工具如Anthropic的Prompt Improver和谷歌的提示词工程白皮书，使得AI可以自动化生成和优化提示词，降低了对提示词工程师的依赖。
• 普通人上手门槛降低：随着技术厂商提供标准化工具，即使是AI小白也能通过这些工具解决基础的提示工程问题。
• 企业需要复合型人才：企业不再仅仅需要懂得提示词工程的人才，而是需要更了解基础模型、AI安全治理、数据和云计算的复合型人才。

提示词工程师的需求量发生了怎样的变化？

从数据来看，提示词工程师的岗位需求经历了过山车式的变化：

• 2023年1月，招聘平台Indeed上每百万次搜索中只有2次为搜索提示词工程师。
• 2023年4月，这一数字暴增到144次/百万次。
• 如今已归于平静，大概保持在20-30次/百万次。

微软的一项调查也显示，提示词工程师已经成为公司未来12-18个月内倒数第二不想新增的岗位。

提示词工程领域目前呈现哪些新趋势？

目前，提示词工程领域呈现出以下三个新趋势：

1. AI可以自动化提示词工程：AI工具的出现使得提示词的生成和优化变得更加自动化，减少了对人工的依赖。例如：Prompt Improver。
2. 普通人上手门槛变低：技术厂商通过标准化工具，降低了提示词工程的门槛，让更多人可以参与其中。例如：Google提示词工程白皮书。
3. 企业需要更加复合型人才：企业更需要懂提示词工程，同时又熟悉基础模型、AI安全治理、数据和云计算的复合型人才。

企业对提示词工程师的具体要求是什么？

虽然对纯提示词工程师的需求在减少，但部分企业仍然在招聘相关人才，尤其是在垂直行业领域或服务于垂直行业的技术提供商。这些企业对提示词工程师的要求也更加具体：

• 需要更懂行业知识，例如格灵深瞳招聘的提示词工程师需要深入了解政务业务知识。
• 需要具备一定的编程和QA技能，熟悉大模型的架构和运转。

AI技术发展对提示词工程的影响是什么？

随着AI技术的不断发展，大模型的智能水平也在不断提高，这意味着：

• 模型能够更好地理解用户的问题，无需过于复杂的提示词也能给出较好的回答。
• 模型可以通过交互设计，追问用户，细化需求，或者自动对用户的问题进行提示词优化。
• AI正在朝着更加个性化的方向发展，对用户的理解更加深入，通用化的提示词工程可能变得不再实用。

未来，提示词工程会走向何方？

未来，随着AI更加普及，每个人都可能需要与AI进行交互，因此：

• 掌握提示词工程可能成为一种基本的职业技能，就像现在使用Office软件一样。
• 企业可能不再需要专门招聘提示词工程师，而是希望员工都具备一定的AI使用能力。

总结

曾经风光无限的提示词工程师岗位，在AI技术的快速发展下，正面临转型。AI自动化、门槛降低和复合型人才需求是当前提示词工程领域的三大趋势。未来，提示词工程或将不再是一个独立的岗位，而是一种通用的职业技能。

我认为：这就像当年的“网管”一样，在互联网早期，每个公司都需要专门的网管来维护网络，但随着网络技术的普及和设备的易用性提高，网管这个岗位逐渐被边缘化，最终变成了IT支持或者其他岗位的兼职。提示词工程师的命运可能也会如此，最终融入到各个岗位中，成为一种必备的技能。

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