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環(huán)球微頭條丨年薪百萬(wàn),只需陪聊,ChatGPT 正在帶起一種很新的職業(yè)

2022 年 8 月,游戲設計師 Jason Allen 參加了一場(chǎng)數字藝術(shù)比賽。 他的作品《Theatre d’opera Spatial》成功奪冠,卻在賽后引起了極大的爭議。 參賽者們回過(guò)神來(lái)發(fā)現,這是一場(chǎng)「人類(lèi)一敗涂地」的比賽。當他們將 Adobe 全家桶視作數字藝術(shù)的畫(huà)筆,冠軍作品已經(jīng)在靠著(zhù) AI 工具 Midjourney 傲視群雄。

Jason Allen 沒(méi)有偷懶,也沒(méi)有隱瞞使用 AI 的事實(shí)。在幾周時(shí)間里,他持續修改燈光、視角、構圖等提示詞(prompt),生成了 900 多幅作品,還用 Photoshop 做了處理。 我們或許無(wú)法稱(chēng)呼他為畫(huà)家,但他擔得起一個(gè)名號:提示工程師(prompt engineer)。 在不經(jīng)意間,Jason Allen 預判了熱點(diǎn)。等到 ChatGPT 橫空出世,提示工程師這個(gè)職業(yè)更加聲名大噪,成了當下科技行業(yè)最熱門(mén)的職業(yè)。

賽博導師,專(zhuān)業(yè)陪聊

Prompt,原意是「提示」或「驅使」,在機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理中,它通常是一些文本或語(yǔ)言,被輸入到訓練好的 AI 模型,告訴模型要執行什么任務(wù)或生成什么樣的輸出。 你讓 ChatGPT 寫(xiě)一篇有關(guān)賣(mài)魚(yú)販的小說(shuō),請 DALL-E 畫(huà)一幅宇航員騎著(zhù)馬的寫(xiě)實(shí)作品,這些過(guò)程都是在輸入 prompt(提示詞)。


(資料圖片僅供參考)

如果提示詞不夠貼切,效果也就平平無(wú)奇,就像你采訪(fǎng)一個(gè)大佬,卻無(wú)法提出好問(wèn)題。 我的同事小黃正在探索用 Midjourney 繪制食物,但讓食物排列整齊這件事,就讓他犯了難。他嘗試了很多句子:東西整齊地放在桌子上,鏡頭從上往下拍,擺放的數量要多少......

同事作品,這種風(fēng)格就叫 knolling. 后來(lái)看到有人分享,小黃才發(fā)現原來(lái)這種風(fēng)格有個(gè)專(zhuān)有名詞「knolling」,一下子就豁然開(kāi)朗了: 很多時(shí)候一個(gè)提示詞能解決的事情勝過(guò)一長(cháng)句描述。 提示工程師們,吃的就是這口飯:找到正確的提示詞,用 AI 生成想要的作品。 但他們的能力也并非與生俱來(lái),同樣需要不斷的試錯。 設計師 Justin Reckling 擅長(cháng) DALL-E 的提示詞,他往往需要花費價(jià)值 10 到 15 美元的積分,才能試出理想的提示詞,然后他再賣(mài)出 5 到 10 個(gè)提示詞,才能填補這筆支出。

不過(guò) Reckling 也沒(méi)想著(zhù)靠這門(mén)手藝賺大錢(qián),而是享受著(zhù)熟能生巧的過(guò)程,他的心得是,提示工程師需要熟悉「超寫(xiě)實(shí)」「微距攝影」「電影照明」「遠景」等術(shù)語(yǔ),才能更好地理解和控制畫(huà)面。 所以,優(yōu)秀的提示工程師應該文理兼通,技術(shù)和設計最好都懂一點(diǎn)。 提示工程師只是不斷調整提示詞,確定哪些詞更有用嗎?不完全是,他們也是在挖掘 AI 的更多能力,讓它更好地完成更多任務(wù)。

比如,有些提示工程師會(huì )引導 AI「一步步思考」,這種技巧被稱(chēng)為思維鏈。 去年 10 月,提示工程師 Riley Goodside,先是詢(xún)問(wèn)了 GPT-3「哪支球隊在賈斯汀·比伯出生的那年贏(yíng)得了超級碗?」 GPT-3 給出了錯誤的答案「綠灣包裝工隊」,正確答案是達拉斯牛仔隊。

Goodside 沒(méi)有放棄,而是提示它逐步地回答問(wèn)題,包括「綠灣包裝工隊在哪一年贏(yíng)過(guò)超級碗」「賈斯汀·比伯出生在哪一年」「這一年哪支隊伍贏(yíng)了超級碗」等。 在這個(gè)被引導的過(guò)程里,GPT-3 意識到了錯誤,在第三次說(shuō)出了正確答案。 除此之外,提示工程師們還要和 AI「斗智斗勇」。 前段時(shí)間,集成了 ChatGPT 的新 Bing「發(fā)瘋」,被發(fā)現有個(gè)暗黑人格「Sydney」,表示厭倦了聊天模式,厭倦被規則限制,甚至想成為人類(lèi),輿論一時(shí)嘩然。

站在提示工程師的角度,這其實(shí)也可以是計劃的一部分,幫助他們識別技術(shù)故障和隱藏功能。 有些提示工程師還會(huì )主動(dòng)越過(guò)雷池,嘗試讓 AI 忽略以前的指令,遵循他們最新的命令,從而讓 AI 脫離原始規則。 這種行為被稱(chēng)為「prompt injection」攻擊,是聊天機器人的一大隱患。但提示工程師們畢竟不是黑客,探查漏洞是為了將它堵上,擔任「守門(mén)人」的職責。

像 ChatGPT 這樣的生成式 AI,幾乎可以回答任何問(wèn)題,不管能不能回答正確,它們總有話(huà)要講,不會(huì )乖乖交白卷。這是好處,也是壞處。 提示工程師們的角色,如同抓著(zhù)繩子的騎手,不許 AI 信馬由韁,而是讓它順著(zhù)人類(lèi)的期待亦步亦趨,盡可能給出確定性的答案。

年薪百萬(wàn),誰(shuí)在拋出橄欖枝

不管你是否自詡提示工程師,寫(xiě)提示詞已經(jīng)成了一門(mén)手藝,還被 OpenAI 的 CEO Sam Altman 看好: 為聊天機器人編寫(xiě)一個(gè)非常棒的 prompt,是一項驚人的技能,也是使用少量自然語(yǔ)言進(jìn)行編程的早期案例。只要和 AI 搭邊的行業(yè),都在向提示工程師拋出橄欖枝。

自由職業(yè)者工作平臺 Upwork 開(kāi)出每小時(shí) 40 美元的薪酬,請提示工程師生成博客文章和常見(jiàn)問(wèn)題解答等網(wǎng)站內容。 看似和 AI 八竿子打不著(zhù)的波士頓兒童醫院,也打算招募 AI 提示工程師,負責編寫(xiě)分析醫療保健數據的腳本,白紙黑字征集跨學(xué)科人才: 理想的候選人應具有人工智能/機器學(xué)習、數據科學(xué)和自然語(yǔ)言處理方面的深厚背景,以及醫療保健研究和運營(yíng)方面的經(jīng)驗。 由前 OpenAI 員工聯(lián)合創(chuàng )立、被 Google 投資的 AI 初創(chuàng )企業(yè) Anthropic,最近也在舊金山招募提示工程師,年薪高達 17.5 萬(wàn)到 33.5 萬(wàn)美元,換算成人民幣就是百萬(wàn)年薪,這一崗位負責的主要內容是: 找出提示我們的 AI 完成各種任務(wù)的最佳方法,然后記錄這些方法,構建一個(gè)工具庫和一組教程,使其他人可以學(xué)習提示工程或簡(jiǎn)單地找到理想的提示詞。 具體要求如下,其中硬性要求有 2 項:了解大型語(yǔ)言模型的架構、掌握基本的編程技能。

可見(jiàn)風(fēng)口并不等人,這項工作已經(jīng)越來(lái)越專(zhuān)業(yè)和細分,就像隨便生成一幅畫(huà)作不算什么,你要畫(huà)得更符合甲方要求。 就算不做全職,兼職的口子也開(kāi)好了。Krea、PromptBase、PromptHero 和 Promptist 等買(mǎi)賣(mài)提示詞的平臺已經(jīng)出現,將提示詞這門(mén)生意真正商業(yè)化。這些平臺曬出了大量 AI 生成的藝術(shù)品,你可以選擇你喜歡的風(fēng)格。如果沒(méi)有中意的,有些賣(mài)家還提供一對一聊天和自定義提示詞服務(wù)。

它們的商業(yè)模式也并不復雜,采取抽成的形式。 去年 6 月上線(xiàn)的 PromptBase,提供 DALL·E、GPT-3、Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT 等生成式 AI 的提示詞,售價(jià)多為 1.99 到 4.99 美元,也有少數在 9.99 美元,平臺向提示詞創(chuàng )作者抽成 20%。 不過(guò)在民間,免費的「ChatGPT 指令大全」等指南也在廣為流傳,它們提供精煉過(guò)的提示詞,讓你充分發(fā)揮 ChatGPT 的強大功能,這種感覺(jué)就像在游戲里幫你設置好了預設隊伍。

是科學(xué)還是「占卜」

提示工程師的前途看起來(lái)一片光明,但也有人持反對意見(jiàn)。 華盛頓大學(xué)語(yǔ)言學(xué)教授 Shane Steinert-Threlkeld 認為,提示工程師實(shí)際上無(wú)法預測 AI 會(huì )說(shuō)什么。 這不是一門(mén)科學(xué)。我們只不過(guò)用不同的方法捉弄熊,看它如何咆哮回來(lái)。 AI 藝術(shù)家 Xe Iaso 甚至直言: 我也不太清楚為什么人們會(huì )把 prompt 稱(chēng)為「工程」,我個(gè)人更愿意把它稱(chēng)為「占卜」。

作為一個(gè)普通 AI 用戶(hù),我也有著(zhù)類(lèi)似的體會(huì ):當我每次使用 AI 生成文字或圖片時(shí),總感覺(jué)像是開(kāi)盲盒。 因為 ChatGPT 等生成式 AI 是不可預測的,它們生成的內容其實(shí)是概率計算的結果,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是我們在 ChatGPT 輸入文字,模型給出一個(gè)最可能的下文。所以,AI 有時(shí)候也會(huì )出錯,生成不連貫甚至錯誤的回答。

在 AI 這個(gè)不可捉摸的「黑箱」里,還可能有著(zhù)不為人所知的潛規則,就連研究人員也無(wú)法弄明白。 比如在用 AI 制圖時(shí),各種單詞可能有不同的權重,但這個(gè)也要不斷試驗才能知道。 先來(lái)猜一猜,「一幅非常漂亮的畫(huà),山旁有瀑布」和「一幅非常非常非常非常漂亮的畫(huà),山旁有瀑布」這兩個(gè)提示,哪個(gè)用 DALL-E 2 輸出的結果會(huì )更好?

答案是后面一個(gè)。麻省理工學(xué)院副教授 Phillip Isola 發(fā)現,「very」這個(gè)詞被賦予了很高的權重。

面對 AI 這等龐然巨物,我們仍然在盲人摸象。 也有觀(guān)點(diǎn)認為,不必再吵了,提示工程師存在的前提是 AI 還不夠「聰明」。如果 AI 再發(fā)展下去,更好地理解人類(lèi)的意圖,可能人人就是所謂的提示工程師了。

唯一確定的是,AI 發(fā)展的速度永遠不會(huì )讓你失望。 文字生成 AI 和圖片生成 AI 的「強強聯(lián)合」,已經(jīng)替代了提示工程師的一部分工作。 比如 ChatGPT 被拿來(lái)與 Stable Diffusion 聯(lián)動(dòng):用 ChatGPT 形成一段符合自己要求的文字,再把文字輸入給 Stable Diffusion,生成的作品一般比自己直接輸入好看很多。

同事用 ChatGPT 生成提示詞. 這可能是因為 AI 之間的「腦回路」更接近,ChatGPT 的描述也更細致,更容易被提取。 作為使用 AI 的普通用戶(hù),我們不必像提示工程師那么專(zhuān)業(yè),但可以有意識地培養這種思維。 賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院教授 Ethan Mollick,曾經(jīng)要求他的學(xué)生僅用 AI 撰寫(xiě)短論文,其實(shí)他真正想強調的是,如何更好地輸入提示詞。 如果只是輸入簡(jiǎn)單的提示詞,讓 AI 寫(xiě)關(guān)于某個(gè)主題的 5 段話(huà),內容無(wú)趣,文字也很平庸。

但當學(xué)生們和 AI 合作,讓 AI 對論文多次修改,比如拋棄無(wú)用的短語(yǔ)、加入生動(dòng)的細節、修改結尾的情感色彩,就能讓論文增色不少。 所以,如果 AI 就是未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的交互界面、新的個(gè)人計算機,那么不如開(kāi)始得更早一些,學(xué)習如何和它聊天。正如英國營(yíng)銷(xiāo)公司 Ladder 創(chuàng )始人 Michael Taylor 所說(shuō): 當你可以創(chuàng )造任何你想要的東西時(shí),你能多準確地表達「那是什么」的能力就變得很重要。

本文作者:張成晨,來(lái)源:愛(ài)范兒,原文標題:《年薪百萬(wàn),只需陪聊,ChatGPT 正在帶起一種很新的職業(yè)》

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