不建议新手上来就硬啃 Prompt
要说在 AI 浪潮下，哪个词最火，莫过于是「Prompt」。
Prompt，顾名思义就是「提示」的意思，也被戏称为咒语。
简单来说就是你给 AI 的指令，然后 AI 根据这个指令给出对应的东西。
在今年多个生成式 AI 接踵而至的时候，哪怕没有技术基础的人，都了解到 Prompt 是何物了「Prompt」提示词，这个词大家应该不陌生。
它可以是一段文字，比如你跟 ChatGPT 等对话模型沟通时候用到的。它也可以是相关的参数描述，比如你用 Midjourney 等 AI 绘图工具生图要用到的。
这么做，可以让 AI 更懂你要什么，Prompt 越精准，你离自己想要的东西也更接近。
基于此，现在玩生成式 AI 的人，都在强调 Prompt 的重要性。
那作为新手，上来就必须 Prompt，必须去记忆别人给出的 Prompt 吗？
下面这篇分享源于我们「ChatGPT&AI 赋能商业」星球社群的成员@Shadowy，跟大家谈谈不学习Prompt，而是原地躺平的理由。
以下是分享原文：
1、
聊一些轻松愉快的奇谈怪论，反弹琵琶。
作为在机器学习和 NLP 领域工作多年的专业码字机，我其实非常不建议新手上来就硬啃 prompt。
偷懒同样也是一种学习进步方式，能用工具就用工具，能躺则躺，先了解 AIGC 能做到什么，还有哪些工作未来会被 AI 化。
是不是非常反直觉？
现阶段你想要把 ChatGPT、Midjourney 之类的工具用好，拿个咒语大全天天对着背诵实践，是大多数人推荐也认可的学习路径。
这么想，其实存在一个很大的问题。
即，它不符合 IT 工具发展的底层逻辑。
2、
工具是什么？你可以认为它是一种媒介和交互手段，帮助人类间接达成某种目标。
所有的工具，都是为了目标服务的。
这个目标是完成某项任务，写论文，画画，找个靠谱的餐馆等等。
绝大多数场景下，没有最终目标，或者目标不能达成，工具也就失去了存在的必要性。
为什么 ChatGPT 能成功破局？因为它在这个基础上，还具备一个好工具的素质：
首先，交互模式简单，自然语言对话描述，门槛低，人人都会；
其次，过程链路短，多数情况下直达结果；
当然这里也可以换种方式表达，说它减少了传播途中信息损失造成的歧义和模糊等等。
纵观历史上工具的发展，从键盘鼠标到智能家居语音控制 VR 游戏，所有这些，无疑都沿着「好工具」的标准演进：交互模式更加傻瓜暴力，学习成本使用门槛更加降低。
就像奇幻作品里常有的设定，如果一个人可以靠朝你扔一句咒语去除你武器，那么他为什么还要冒着生命危险跑到你身边被你刺一剑？
3、
Prompt，也就是提示词，必然是发展过程中一个短暂的阶段性产物。
OpenAI 大牛云集，不会想到大部分用户很难理解这个提示词组合，那个 Prompt 规则，尽快改进改进，拓展它的用户群体吗？
想要乘上风口的程序员，不会觉得这地方很繁琐，我给你做个一键脚本，可视化点点点吗？
如果直接意念交流，闭上眼睛就能画画，那我为什么要背提示词。
好了，你说你没事做也不想找工具，非得卷，要先人一步做 Prompt 小达人。
那去硬背提示词也不是最合适的路径，因为它本来就是人为的，有偏的（biased）。
Prompt 的本质是什么？拿画图模型举例，它在底层模型里，代表的是训练数据中的图像标签。数据民工给图片标注了啥标签，啥就成了最终你看到的提示词。
如果训练的素材图里，苹果的数量很少，那么你的提示词写苹果，模型就不能很好地画出来。你总不能期望它画个没见过的东西。这也是为什么有的模型擅长画二次元美少女，有的擅长画真人，受到的教育不一样。
那么，你学习 Prompt 的重点，从根源上，应该立足于知道特定模型里哪些提示词数据充足被训练得很好，哪些提示词没有素材不行。
可以问模型作者，到模型下载页面去找，问 New bing和 Bard，问它这个模型的原始数据来自哪里。比如很多二次元模型，都是基于 danbooru 的原始数据。
4、
最后，去理解和想象怎样是自然的，接近更原初的艺术创作状态。
如果你是个艺术家创作者，你的直观感知力可能远超程序化的指令，奋力理解机械化的模式，反而对身心有害。
不妨抛下一切，试试凭直觉走，自我迭代学习。
多写点咒语，逐个 Prompt 加词，调整参数，观察画面和你预想的差距。
这种方法看似笨拙，但慢即是快，还能潜移默化地提升自己对数字艺术创作的理解。
就像学习板绘到了后期，看着图上的颜色，能大致戳出它在色板的位置一样，调整会变成一件发自本能的行为。
认识的很多美术大佬已经在这个阶段了。
我自己调参的时候，也几乎只看画面。
要知道这些创作工具，最终永远要服务于使用它最多的群体。
一切的喧嚣，终将回归平静。
你也一定可以。
祝大家学习顺利，收获愉快。
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