相信有用过ChatGPT、文心一言、New Bing，以及其他AI大模型的朋友，可能都有相似的体验，那就是AI大模型很像小孩子，需要循循善诱才能给出想要的结果。而大模型输出优质结果的前提，是输入让AI能够理解的提示词（Prompt），这想必也早已是ChatGPT、文心一言这类产品用户的共识了。
然而，ChatGPT、GPT-4背后OpenAI公司有的员工似乎并不这么认为。近日OpenAI开发者推广大使Logan Kilpatrick在社交平台发文称，“热门观点：现在有很多人认为，为了在未来保持竞争力必须掌握提示词工程技能。但事实上，提示人工智能系统和与他人进行有效沟通并没有本质的区别。”
Logan Kilpatrick进一步解释，虽然提示词工程是一个越来越热门的专业领域，但2024年真正重要的三项基本技能是阅读、写作和口语，随着人工智能技术的不断发展，磨练这些技能将使人类在未来比高度智能的机器人更具竞争优势。
毫无疑问，这是一个颠覆大众认知的说法，但这位OpenAI“布道者”的说法有道理吗？
事实上，Logan Kilpatrick这个说法是正确的，但它仅仅在一个有限的场景生效。其实经过了大半年的迭代后，目前OpenAI面向消费级市场最先进的产品GPT-4，已经能够在一定程度上理解人类的意图和动机。相比基于GPT-3.5的ChatGPT，使用更加口语化、情绪化的内容来与GPT-4沟通时，后者往往可以洞察用户的需求、进而给出结果，但ChatGPT则会无动于衷。
这也就意味着，用户与GPT-4沟通和与人类沟通的差异正在变得越来越小，在这种情况下，Logan Kilpatrick认为提示人工智能和与他人进行有效沟通并没有本质的区别，显然是成立的。
可问题是，并非每一个人都是ChatGPT Plus的订阅用户，绝大多数人使用的还是免费的ChatGPT或其他AI大模型，而指望后者在自然语言理解（NLP）上目前能够达到GPT-4的水平显然不太现实。
更何况随着ChatGPT Plus订阅量的持续增长，GPT-4也不可避免地出现了性能下降的问题。此前在2023年夏季，来自斯坦福大学的研究人员就发现，相比于3月，6月版本的GPT-4在解决数学问题、回答敏感问题、代码生成、视觉推理上，全部出现了一定程度的降低。而指望着GPT-4继续保持现有的性能，这又需要OpenAI在算力上继续进行投资。
说回提示词，它到底有没有去学习的必要呢？自然是没有的。因为随着技术的进步，不仅是GPT-4，其他AI大模型的性能也在保持螺旋上升，这些大模型迟早都可以让用户实现类似与真正人类聊天的效果。但当下如果真的不了解提示词、掌握一点与AI沟通的小技巧，可能现在的AI应用就要对你关上大门了。
提示词的意义在于，当现阶段的AI大模型还是不是AI Agent、也不能自主设定目标时，它更像是一个有效率的工具，而非智能助手。提示词则是使用AI工具获得所需输出的有效方式，并且它的组成形式非常多样化，既可以是自然语言、也能是代码。
从某种意义上来说，提示词就像魔法咒语，只有念出准确的咒语才能让AI释放出对应的魔法，所以提示词就是将事物的本质和意义提炼成更短的单词。
按照百度集团副总裁、搜索平台负责人肖阳的话来说，就是提示词=任务+角色+上下文背景+细节补充。目前在不做提示词优化的情况下，AI大模型给出的答案往往会较为全面、中规中矩，但经过提示词优化后，答案质量则会显著提升。
比如你告诉大模型，让它给你做一个企业官网，效果可能会很一般。但如果你告诉大模型应用，让它作为一个产品经理来做一个网站，质量就会好很多。
再加上，目前的大模型往往都更强调通用性，这也就意味着在某些特定场景，大模型的能力是无法覆盖的，此时提示词工程（Prompt Engineering）就有了用武之地。它的作用就是探讨如何设计出最佳提示词，用于指导AI大模型帮助用户解决在各种细分场景遇到的问题。更何况，如今火热的思维链（CoT）技术，其实也可以被视为是提示词的延伸。
所以这样来看，Logan Kilpatrick并没有大放厥词，但他说的这个话只能听听。如果你是一个对于当下AI应用感兴趣，并且希望借助AI来改善工作和学习效率，那么了解和熟练运用提示词还是非常有必要的。
本文来自微信公众号“三易生活”（ID：IT-3eLife），作者：三易菌
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