AI 世界真是充滿樂趣，讓人沉浸其中。最近我嘗試了一些 AI 工具，也注意到關於 "Prompt Engineer 是否是過渡性職業" 的討論。個人簡單直接的結論是 "不是"，而較為保守的結論是 "短期內不會，而且個人有足夠的時間利用這個職業創造收益，在職業消失之前積累經驗並在隨後進行轉型"。
正確說明需求是大多數人的痛點#
許多人在撰寫文案或與他人溝通時，可能會發現自己的語言組織能力較弱，缺乏邏輯性。以我身邊的一個例子來說，有人一直認為 ChatGPT 不好用，準確度不夠。儘管我已經多次告訴他要善用這個工具，需要將問題細化，這樣才能得到更準確的答案。但他還是傾向於提出範圍較廣的問題，如 "幫我生成一份 xxxx 的研究報告" 和 "寫一篇關於 xxxx 的論文"。問題本身並無不妥，只是他期望得到的答案與 ChatGPT 給出的答案之間存在巨大的鴻溝。
人與人之間的交流總會有人無法準確表達自己的需求，更別提指望他們與 AI 交流時能做到這一點。因此，我們需要一個 "中介" 角色來解決這個問題，將甲方期望的 "五彩斑斕的黑" 具體化。
logo 設計，既大又小，既五彩斑斕又黑
MJ Prompt: logo design, both large and small, colorful yet dark
不同的語言模型存在學習成本#
優秀的 Prompt Engineer 需要理解不同語言模型的後端流程。了解這些模型如何解析 Prompt，以便編寫更準確、詳細的指示。因為即使是高級 AI 也需要外部指令才能運行，輸入是硬性條件。這是普通人難以做到的，需要投入時間成本和技術背景。
Promt 過程需要耐心，需要測試#
AI 系統可能會產生不準確、不相關，甚至錯誤的輸出。Prompt Engineer 可以通過設計更安全的輸入策略來減少這些問題，確保輸出的可靠性和安全性。從接收需求到 AI 生成需求解決方案的過程需要花費不少時間。類似於編寫代碼時的流程設計、實現和調試，如何編寫更準確的 Prompt 以減少錯誤輸出，這需要積累經驗。
Prompt Engineer 是複合型人才的需求#
Prompt Engineer 實際上可以成為各個領域之間的橋樑，幫助各領域專家與 AI 系統進行高效的交流，以實現更好的決策和創新。這類 Prompt Engineer 是 "一字型" 或 "T 字型" 人才，利用自己廣泛的知識領域進行各個領域之間的對接。隨著 AI 技術的不斷發展，各種模型和算法層出不窮。Prompt Engineer 可以協助整合這些技術，通過優化輸入策略，實現更出色的性能和應用效果。
總之，我認為 Prompt Engineer 是有存在的價值和必要的。隨著 AI 技術的發展和應用場景的擴展，這個角色將繼續發揮重要作用。