数字时代的黑魔法：提示词工程（下）
在上一篇给各位读者分享了介绍了提示词以及配合具体案例如何用好提示词，那么在本篇将会介绍提示词的未来。
你该好好学提示词了
AIGC的兴起为各种创意领域打开了一个充满可能性的世界。随着AI工具的使用越来越多，对于外行来说，这将是一个历史性的好机会，可以进入以往需掌握特定专业技能的领域，例如图形设计、写作或数据科学。
无论我们喜欢与否，人工智能正在迅速重塑我们的世界以及我们与之互动的方式：
过去需要多年教育或专业培训才能掌握的技能，现在只要你知道如何用好提示词来引导AI，那么就变得比以往任何时候都更容易习得。
过去，开发一个App或者游戏需要对众多编程技术有深入的了解。
现在，在 ChatGPT 的帮助下，即使你不是经验丰富的程序员，你也可以自己写代码。
正因为基础的提示词的自然和轻松使用方式，它很快成为了另一个常见的用户体验元素，就像App上的按钮、下拉菜单和滑块。
提示词工程的未来
那么，我们该何去何从？提示词工程这项技能是未来吗？
与 VR 、语音识别、手势控制以及埃隆·马斯克的 Neuralink 等更具未来感的概念相比，基于文本的界面似乎已经过时了。
但书面文本仍然是人机交互的主要内容，并且在可预见的未来很可能仍然如此。
OpenAI 联合创始人兼首席执行官 Sam Altman 称提示词工程是一项“高杠杆”技能：
我们见过相当多虚构的职业。但考虑到未来 85% 的工作尚未被创造出来，我们仍可以想象提示词工程在未来几年将发挥重要作用。
不过，有些人对此持怀疑态度。Oguz A. Acar 表示，未来在别处。
NLP 技术正在迅速发展，人工智能模型在解读语言的细微差别方面也越来越出色，因此Prompt可能会变得过时。
Acar 相信，未来属于那些能够有效地提出问题并有选择地应用一系列AI驱动的解决方案来解决问题的人。
当然，还有一些其他途径值得探索。
如果有一种交流方式比写作感觉更自然，那就是说话。
语音识别和语音合成的进步已经给虚拟助理带来了革命性的变化。到 2030 年，这些技术的全球市场预计将达到 481 亿美元。
人工智能领域的另一个令人兴奋的发展（好像人工智能还不够令人兴奋）是AI智能体兴起，它可以自动化与大型语言模型交互。
不到一年前，人工智能似乎还像是直接从阿西莫夫或吉布森小说中走出来的东西。2023 年的今天，ChatGPT已经发布一周年了，同时用好提示词已成为一项关键技能，比以往的触摸屏操作（Swipe & Tap）变得更加重要。
未来几年，提示词设计会成为一个有前途的职业吗？人机交互的下一步是什么？我们距离完全自主的人工智能系统还有多远？
目前，没有人真正知道。因此，我们只会给你留下一些关键点，让你自行探索：
🤔 如何做出好的AI提示词？
制作一个优秀的提示词是艺术和科学的结合，它依赖于清晰的沟通和对AI模型能力的理解。
提示词应该提供明确而简洁的问题或命令，以便AI能够理解并有效地回应。
提示词应该直截了当，有明确的目标，并且在需要时提供足够的相关背景信息。
最佳的提示词通常是通过迭代的方式不断改进的，回应质量也会被评估，从而对提示词进行微调以达到最佳结果。
🤔 什么原则指导有效的提示词工程？
有效的提示词工程遵循几个关键原则。这些包括精确性、清晰度和情境性（Contextuality）。
精确性意味着提示词要具体，以避免歧义。
清晰度确保人工智能准确理解提示词，而上下文则允许人工智能了解提示词的更广泛范围或相关性。
多试错也很重要，因为调整和完善提示词是这个过程的一部分。
🤔 提示词工程很难吗？
对于该领域的新手来说，提示词工程确实具有挑战性。
困难不仅在于理解大模型行为的复杂性，还在于精心设计能够让你回复满意的提示词。
它通常涉及一个反复试验的过程，并结合对不同提示词触发不同AI行为的理解。
🤔 提示词工程是一种技能吗？
对哒，提示词工程是一项新兴技能，而且是一项有价值的技能。
它涉及了解人工智能模型的功能和局限性，以及制作提示词的艺术，为所需的回应提供清晰的指示。
就像编程或写作一样，它需要技术知识和创造力的结合。
🤔 提示词工程需要会编程吗？
提示词工程不一定需要编程。
更多的是关于理解人工智能模型和掌握自然语言的细微差别。
然而，编程技能有助于更好地理解人工智能行为、创建更复杂的提示词结构，或者如果你正在从头开始训练人工智能模型。
🤔 未来AI将如何推动提示词工程发展？
随着人工智能系统变得更加先进，提示词工程可能会以许多令人期待的方式演进。
这可能包括更复杂的提示词构建策略的开发，自动化提示词生成，以及基于语音的AI系统，即使在有限的上下文下也能更好地理解和回应提示。
🔗原文链接：
https://www.taskade.com/blog/ai-prompt-engineering/#Is_prompt_engineering_hard