西班牙《世界报》网站10月12日刊登题为《如何训练你的算法：“提示词工程师”是一种未来职业》的文章，作者是西班牙IE商学院教授埃莱娜·因杜拉因，内容编译如下：

人工智能继续引起人们的广泛兴趣。正如社交媒体催生“网红”和“社群管理人”一样，生成式人工智能正在创造一个新职业：“提示词工程师”。

“提示词工程师”这一新的职业定位将创造性地解决问题和沟通能力相结合，以便更有效地利用生成式人工智能工具，例如现在已无处不在的聊天生成预训练转换器(ChatGPT)。

“提示词工程”也称“指令工程”，包括为生成式人工智能工具提供提示词的各种技术和方法。就像拥有好的食材和使用烹饪技巧可以提高菜肴的质量那样，拥有好的数据并在好的提示词指导下，生成式人工智能模型就能给出更准确的回应，从而产生更好的结果。精心设计的提示词可以让人们快速获得所需信息，更好地理解所寻找的内容，并减少结果中的错误。它还可以用来为生成式人工智能工具提供必要的信息，从而用特定的分析内容训练算法。为了设计好提示词，必须清楚语言模型(生成结果的机制)非常容易受到词语细微差别的影响。因此，在制定指令时，清晰、简明、准确的沟通非常重要。此外，还有必要分析结果，并相应地修改指令，以便能够发现模型回应中的不准确或错误。为此，掌握有关工具使用领域的具体知识非常有用。

生成式人工智能工具是高度先进的模型，能够基于先前的例子生成连贯、与上下文相关的新内容，如文本、图像、音乐、代码等。它们具有解决问题、以类似人类的交互方式创建内容的新能力。这些系统使用大语言模型，特别是生成式预训练转换器(GPT)。GPT通过大型数据集进行预训练，以学习通用模式，然后针对特定应用进行调整。

这正是“提示词工程”发挥作用的地方。它将创造力与逻辑相结合，一步一步地引导人工智能工具。第一条指令是必要的起点，随后的指令用于加强或修改第一步的分析，引导工具解决具体问题。旨在更好地理解这一过程的工作原理，我用英语测试了ChatGPT Pro 4.0。通过这次测试，我学会如何用提示词引导人工智能工具从头到尾完成一项工作，包括分析、概括和创建图像。我现在可以在演示中熟练地使用这个非常完整的工具。

这个简单的用户级测试清楚地说明两件事。其一是“提示词工程师”的工作非常重要，可以帮助检验算法和内容。其二是检查结果以确保其准确性很重要。

现在我想知道，当企业想要使用和部署生成式人工智能工具时，是否愿意采用这一流程。它们并不需要从头开始开发一个模型，而是可以使用已有的模型，并基于自己的数据为不同部门的任务定制模型。

为此，它们需要“提示词工程师”测试和训练创建的模型。这些专业人员需要在生成式人工智能工具的使用、结果的解析和模型优化方面接受培训，以适应公司的特定需求。（瞭新社）