惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - Franky
H
Help Net Security
A
About on SuperTechFans
Know Your Adversary
Know Your Adversary
罗磊的独立博客
Help Net Security
Help Net Security
腾讯CDC
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
月光博客
月光博客
Project Zero
Project Zero
有赞技术团队
有赞技术团队
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
T
Threat Research - Cisco Blogs
The Hacker News
The Hacker News
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
T
Threatpost
Google DeepMind News
Google DeepMind News
V
V2EX
B
Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
J
Java Code Geeks
N
Netflix TechBlog - Medium
P
Privacy International News Feed
Recorded Future
Recorded Future
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
S
Securelist
NISL@THU
NISL@THU
The GitHub Blog
The GitHub Blog
T
Troy Hunt's Blog
S
Security @ Cisco Blogs
Vercel News
Vercel News
L
LINUX DO - 热门话题
博客园_首页
The Register - Security
The Register - Security
GbyAI
GbyAI
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
V2EX - 技术
V2EX - 技术
L
LangChain Blog
T
Tor Project blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Security Latest
Security Latest
K
Kaspersky official blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
ChatGPT 正在带起一种很新的职业
爱范儿 · 2023-03-08 · via 人人都是产品经理

ChatGPT的“横空出世”,让生成式AI等相关技术在行业中引起了剧烈震动,相应的,部分职业也在这个风口下成为了热门岗位,比如提示工程师。只是“提示工程师”这个职业的前途真的一片光明吗?一起来看看作者的分析和解读。

2022 年 8 月,游戏设计师 Jason Allen 参加了一场数字艺术比赛。

他的作品《Theatre d’opera Spatial》成功夺冠,却在赛后引起了极大的争议。

参赛者们回过神来发现,这是一场「人类一败涂地」的比赛。当他们将 Adobe 全家桶视作数字艺术的画笔,冠军作品已经在靠着 AI 工具 Midjourney 傲视群雄。

Jason Allen 没有偷懒,也没有隐瞒使用 AI 的事实。在几周时间里,他持续修改灯光、视角、构图等提示词(prompt),生成了 900 多幅作品,还用 Photoshop 做了处理。

我们或许无法称呼他为画家,但他担得起一个名号:提示工程师(prompt engineer)。

在不经意间,Jason Allen 预判了热点。等到 ChatGPT 横空出世,提示工程师这个职业更加声名大噪,成了当下科技行业最热门的职业。

一、赛博导师,专业陪聊

Prompt,原意是「提示」或「驱使」,在机器学习和自然语言处理中,它通常是一些文本或语言,被输入到训练好的 AI 模型,告诉模型要执行什么任务或生成什么样的输出。

你让 ChatGPT 写一篇有关卖鱼贩的小说,请 DALL-E 画一幅宇航员骑着马的写实作品,这些过程都是在输入 prompt(提示词)。

如果提示词不够贴切,效果也就平平无奇,就像你采访一个大佬,却无法提出好问题。

我的同事小黄正在探索用 Midjourney 绘制食物,但让食物排列整齐这件事,就让他犯了难。他尝试了很多句子:东西整齐地放在桌子上,镜头从上往下拍,摆放的数量要多少……

后来看到有人分享,小黄才发现原来这种风格有个专有名词「knolling」,一下子就豁然开朗了:

很多时候一个提示词能解决的事情胜过一长句描述。

提示工程师们,吃的就是这口饭:找到正确的提示词,用 AI 生成想要的作品。

但他们的能力也并非与生俱来,同样需要不断的试错。

设计师 Justin Reckling 擅长 DALL-E 的提示词,他往往需要花费价值 10 到 15 美元的积分,才能试出理想的提示词,然后他再卖出 5 到 10 个提示词,才能填补这笔支出。

不过 Reckling 也没想着靠这门手艺赚大钱,而是享受着熟能生巧的过程,他的心得是,提示工程师需要熟悉「超写实」「微距摄影」「电影照明」「远景」等术语,才能更好地理解和控制画面。

所以,优秀的提示工程师应该文理兼通,技术和设计最好都懂一点。

提示工程师只是不断调整提示词,确定哪些词更有用吗?不完全是,他们也是在挖掘 AI 的更多能力,让它更好地完成更多任务。

比如,有些提示工程师会引导 AI「一步步思考」,这种技巧被称为思维链。

去年 10 月,提示工程师 Riley Goodside,先是询问了 GPT-3「哪支球队在贾斯汀·比伯出生的那年赢得了超级碗?」

GPT-3 给出了错误的答案「绿湾包装工队」,正确答案是达拉斯牛仔队。

年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业

Goodside 没有放弃,而是提示它逐步地回答问题,包括「绿湾包装工队在哪一年赢过超级碗」「贾斯汀·比伯出生在哪一年」「这一年哪支队伍赢了超级碗」等。

在这个被引导的过程里,GPT-3 意识到了错误,在第三次说出了正确答案。

除此之外,提示工程师们还要和 AI「斗智斗勇」。

前段时间,集成了 ChatGPT 的新 Bing「发疯」,被发现有个暗黑人格「Sydney」,表示厌倦了聊天模式,厌倦被规则限制,甚至想成为人类,舆论一时哗然。

站在提示工程师的角度,这其实也可以是计划的一部分,帮助他们识别技术故障和隐藏功能。

有些提示工程师还会主动越过雷池,尝试让 AI 忽略以前的指令,遵循他们最新的命令,从而让 AI 脱离原始规则。

这种行为被称为「prompt injection」攻击,是聊天机器人的一大隐患。但提示工程师们毕竟不是黑客,探查漏洞是为了将它堵上,担任「守门人」的职责。

像 ChatGPT 这样的生成式 AI,几乎可以回答任何问题,不管能不能回答正确,它们总有话要讲,不会乖乖交白卷。这是好处,也是坏处。

提示工程师们的角色,如同抓着绳子的骑手,不许 AI 信马由缰,而是让它顺着人类的期待亦步亦趋,尽可能给出确定性的答案。

二、年薪百万,谁在抛出橄榄枝

不管你是否自诩提示工程师,写提示词已经成了一门手艺,还被 OpenAI 的 CEO Sam Altman 看好:

为聊天机器人编写一个非常棒的 prompt,是一项惊人的技能,也是使用少量自然语言进行编程的早期案例。

只要和 AI 搭边的行业,都在向提示工程师抛出橄榄枝。

自由职业者工作平台 Upwork 开出每小时 40 美元的薪酬,请提示工程师生成博客文章和常见问题解答等网站内容。

看似和 AI 八竿子打不着的波士顿儿童医院,也打算招募 AI 提示工程师,负责编写分析医疗保健数据的脚本,白纸黑字征集跨学科人才:

理想的候选人应具有人工智能/机器学习、数据科学和自然语言处理方面的深厚背景,以及医疗保健研究和运营方面的经验。

由前 OpenAI 员工联合创立、被 Google 投资的 AI 初创企业 Anthropic,最近也在旧金山招募提示工程师,年薪高达 17.5 万到 33.5 万美元,换算成人民币就是百万年薪,这一岗位负责的主要内容是:

找出提示我们的 AI 完成各种任务的最佳方法,然后记录这些方法,构建一个工具库和一组教程,使其他人可以学习提示工程或简单地找到理想的提示词。

具体要求如下,其中硬性要求有 2 项:了解大型语言模型的架构、掌握基本的编程技能。

年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业

可见风口并不等人,这项工作已经越来越专业和细分,就像随便生成一幅画作不算什么,你要画得更符合甲方要求。

就算不做全职,兼职的口子也开好了。Krea、PromptBase、PromptHero 和 Promptist 等买卖提示词的平台已经出现,将提示词这门生意真正商业化。

这些平台晒出了大量 AI 生成的艺术品,你可以选择你喜欢的风格。如果没有中意的,有些卖家还提供一对一聊天和自定义提示词服务。

年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业

它们的商业模式也并不复杂,采取抽成的形式。

去年 6 月上线的 PromptBase,提供 DALL·E、GPT-3、Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT 等生成式 AI 的提示词,售价多为 1.99 到 4.99 美元,也有少数在 9.99 美元,平台向提示词创作者抽成 20%。

不过在民间,免费的「ChatGPT 指令大全」等指南也在广为流传,它们提供精炼过的提示词,让你充分发挥 ChatGPT 的强大功能,这种感觉就像在游戏里帮你设置好了预设队伍。

三、是科学还是「占卜」

提示工程师的前途看起来一片光明,但也有人持反对意见。

华盛顿大学语言学教授 Shane Steinert-Threlkeld 认为,提示工程师实际上无法预测 AI 会说什么。

这不是一门科学。我们只不过用不同的方法捉弄熊,看它如何咆哮回来。

AI 艺术家 Xe Iaso 甚至直言:

我也不太清楚为什么人们会把 prompt 称为「工程」,我个人更愿意把它称为「占卜」。

作为一个普通 AI 用户,我也有着类似的体会:当我每次使用 AI 生成文字或图片时,总感觉像是开盲盒。

因为 ChatGPT 等生成式 AI 是不可预测的,它们生成的内容其实是概率计算的结果,简单来说,就是我们在 ChatGPT 输入文字,模型给出一个最可能的下文。所以,AI 有时候也会出错,生成不连贯甚至错误的回答。

在 AI 这个不可捉摸的「黑箱」里,还可能有着不为人所知的潜规则,就连研究人员也无法弄明白。

比如在用 AI 制图时,各种单词可能有不同的权重,但这个也要不断试验才能知道。

先来猜一猜,「一幅非常漂亮的画,山旁有瀑布」和「一幅非常非常非常非常漂亮的画,山旁有瀑布」这两个提示,哪个用 DALL-E 2 输出的结果会更好?

年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业

答案是后面一个。麻省理工学院副教授 Phillip Isola 发现,「very」这个词被赋予了很高的权重。

面对 AI 这等庞然巨物,我们仍然在盲人摸象。

也有观点认为,不必再吵了,提示工程师存在的前提是 AI 还不够「聪明」。如果 AI 再发展下去,更好地理解人类的意图,可能人人就是所谓的提示工程师了。

唯一确定的是,AI 发展的速度永远不会让你失望。

文字生成 AI 和图片生成 AI 的「强强联合」,已经替代了提示工程师的一部分工作。

比如 ChatGPT 被拿来与 Stable Diffusion 联动:用 ChatGPT 形成一段符合自己要求的文字,再把文字输入给 Stable Diffusion,生成的作品一般比自己直接输入好看很多。

年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业

同事用 ChatGPT 生成提示词.

这可能是因为 AI 之间的「脑回路」更接近,ChatGPT 的描述也更细致,更容易被提取。

作为使用 AI 的普通用户,我们不必像提示工程师那么专业,但可以有意识地培养这种思维。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授 Ethan Mollick,曾经要求他的学生仅用 AI 撰写短论文,其实他真正想强调的是,如何更好地输入提示词。

如果只是输入简单的提示词,让 AI 写关于某个主题的 5 段话,内容无趣,文字也很平庸。

但当学生们和 AI 合作,让 AI 对论文多次修改,比如抛弃无用的短语、加入生动的细节、修改结尾的情感色彩,就能让论文增色不少。

所以,如果 AI 就是未来互联网的交互界面、新的个人计算机,那么不如开始得更早一些,学习如何和它聊天。正如英国营销公司 Ladder 创始人 Michael Taylor 所说:

当你可以创造任何你想要的东西时,你能多准确地表达「那是什么」的能力就变得很重要。

作者:张成晨

原文标题:年薪百万,只需陪聊,ChatGPT 正在带起一种很新的职业

来源公众号:爱范儿(ID:ifanr);连接热爱,创造不同。

本文由人人都是产品经理合作媒体 @爱范儿 授权发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。