AI 世界真是充满乐趣，让人沉浸其中。最近我尝试了一些 AI 工具，也注意到关于 “Prompt Engineer 是否是过渡性职业” 的讨论。个人简单直接的结论是 “不是”，而较为保守的结论是 “短期内不会，而且个人有足够的时间利用这个职业创造收益，在职业消失之前积累经验并在随后进行转型”。
正确说明需求是大多数人的痛点#
许多人在撰写文案或与他人沟通时，可能会发现自己的语言组织能力较弱，缺乏逻辑性。以我身边的一个例子来说，有人一直认为 ChatGPT 不好用，准确度不够。尽管我已经多次告诉他要善用这个工具，需要将问题细化，这样才能得到更准确的答案。但他还是倾向于提出范围较广的问题，如 “帮我生成一份 xxxx 的研究报告” 和 “写一篇关于 xxxx 的论文”。问题本身并无不妥，只是他期望得到的答案与 ChatGPT 给出的答案之间存在巨大的鸿沟。
人与人之间的交流总会有人无法准确表达自己的需求，更别提指望他们与 AI 交流时能做到这一点。因此，我们需要一个 “中介” 角色来解决这个问题，将甲方期望的 “五彩斑斓的黑” 具体化。
logo 设计，既大又小，既五彩斑斓又黑
MJ Prompt: logo design, both large and small, colorful yet dark
不同的语言模型存在学习成本#
优秀的 Prompt Engineer 需要理解不同语言模型的后端流程。了解这些模型如何解析 Prompt，以便编写更准确、详细的指示。因为即使是高级 AI 也需要外部指令才能运行，输入是硬性条件。这是普通人难以做到的，需要投入时间成本和技术背景。
Promt 过程需要耐心，需要测试#
AI 系统可能会产生不准确、不相关，甚至错误的输出。Prompt Engineer 可以通过设计更安全的输入策略来减少这些问题，确保输出的可靠性和安全性。从接收需求到 AI 生成需求解决方案的过程需要花费不少时间。类似于编写代码时的流程设计、实现和调试，如何编写更准确的 Prompt 以减少错误输出，这需要积累经验。
Prompt Engineer 是复合型人才的需求#
Prompt Engineer 实际上可以成为各个领域之间的桥梁，帮助各领域专家与 AI 系统进行高效的交流，以实现更好的决策和创新。这类 Prompt Engineer 是 “一字型” 或 “T 字型” 人才，利用自己广泛的知识领域进行各个领域之间的对接。随着 AI 技术的不断发展，各种模型和算法层出不穷。Prompt Engineer 可以协助整合这些技术，通过优化输入策略，实现更出色的性能和应用效果。
总之，我认为 Prompt Engineer 是有存在的价值和必要的。随着 AI 技术的发展和应用场景的扩展，这个角色将继续发挥重要作用。