AI自动化来袭:提示词工程师“过气”?大模型时代的人工智能岗位转型!

AI前言9小时前发布 yizz
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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安全治理数据云计算复合型人才

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安全治理数据云计算复合型人才

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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