經(jīng)濟(jì)觀察報(bào) 記者 沈怡然 因?yàn)锳I，李梅（化名）連續(xù)失業(yè)了兩次。

“很遺憾，本月6號(hào)記得來(lái)辦公室辦理離職手續(xù)，祝你早日找到滿(mǎn)意的工作”。2023年5月初，深圳一家藝術(shù)概念設(shè)計(jì)公司引入AIGC（生成式人工智能）兩個(gè)月之后，開(kāi)啟了一輪原畫(huà)師的裁員。

李梅是其中一位，她畢業(yè)于江西科技師范大學(xué)美術(shù)學(xué)院，是一名工作4年的畫(huà)師。據(jù)她所說(shuō)，公司美術(shù)原畫(huà)組10人裁掉8人，剩下2人被降薪，工作內(nèi)容從原創(chuàng)畫(huà)圖，變成AI出圖之后精修和品控，仍然完成10人的工作量。其他項(xiàng)目組畫(huà)師被要求學(xué)習(xí)AI工具，并納入考核。

被裁員后，李梅加入了一個(gè)小規(guī)模的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)做平面設(shè)計(jì)師，老板要設(shè)計(jì)一款游戲App，需要9張卡牌，每張卡牌對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)一幅插畫(huà)酬勞1000元，共付9000元。

她還沒(méi)畫(huà)完就被老板解聘了，對(duì)方的理由是項(xiàng)目趕進(jìn)度，決定采用AI繪圖。

ChatGPT問(wèn)世至今，輿論對(duì)AIGC（生成式人工智能）的關(guān)注有降溫之勢(shì)，似乎這只是巨頭間的競(jìng)賽，離普通人尚且遙遠(yuǎn)。但實(shí)際上，它正逐步被中國(guó)的企業(yè)主引用，并正悄悄引發(fā)了一輪人力變動(dòng)，一些畫(huà)師、新媒體運(yùn)營(yíng)、銷(xiāo)售等白領(lǐng)群體正因AI失業(yè)或被調(diào)崗。

沖擊首先在內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)。打開(kāi)招聘軟件，一些企業(yè)正在招聘AI畫(huà)師、AI視頻剪輯、AI繪圖崗位，地鐵站內(nèi)的海報(bào)、商品的廣告圖已經(jīng)開(kāi)始由AI生成。生命科學(xué)、金融等更為專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域，引入的步伐也在加速。

緊張的經(jīng)濟(jì)環(huán)境迫使企業(yè)老板加速引入新技術(shù)。ChatGPT、Midjour－ney為代表的AIGC工具具有普惠性和易用性，還能替代一些初級(jí)白領(lǐng)的工作，這就像他們的一根“救命稻草”。老板們嘗試在原有的流程中尋找到應(yīng)用AI的空間，但又擔(dān)心在技術(shù)不完善、形勢(shì)不明朗的階段，會(huì)“步子邁得太大”。

當(dāng)一個(gè)看似遙遠(yuǎn)的前沿技術(shù)突然“逼近”自己，有人產(chǎn)生了抵觸，有人為接納這一個(gè)新的生產(chǎn)工具，開(kāi)始學(xué)習(xí)Prompt(提示詞)技能以便駕馭這一工具。不知不覺(jué)中，AI替代又創(chuàng)造了一些崗位，老板和打工人陷入迷茫也迎來(lái)機(jī)遇。

AI逼近打工人

“我好像被AI殺死了。”連續(xù)經(jīng)歷兩次失業(yè)后，李梅說(shuō)。

初級(jí)畫(huà)師畫(huà)一幅商業(yè)插圖需要3-5天，而AI只需要幾秒鐘，一名初級(jí)畫(huà)師的月薪4k-8k，一個(gè)Midjour－ney（一款流行海外的AI繪畫(huà)大模型，可以文生圖、圖生圖）專(zhuān)業(yè)套餐60美元/月。

工作中，畫(huà)師要和客戶(hù)多輪溝通、修改，而在Midjourney的對(duì)話框中輸入一句話，如“我要一個(gè)穿上宇航服的貓?jiān)谔粘责W餅”，或者拆解成“littlecat，inaerospacesuit，eatingpies”（小貓、穿宇航服、吃餡餅），“sharpfocus”（聚焦）等多個(gè)Prompt（提示詞），就能得到同樣水準(zhǔn)的作品。

從繪圖質(zhì)量、繪圖效率、成本上，一個(gè)初出茅廬的畫(huà)師和AI根本沒(méi)法比。工作流程上，策劃和畫(huà)師之間需要反復(fù)溝通，現(xiàn)在變成了策劃與AI、畫(huà)師與AI溝通。

李梅說(shuō)，公司先讓員工自使用，后來(lái)全員培訓(xùn)使用 Midjourney以及Prompt技能，她不太愿意主動(dòng)學(xué)，很多人也還故作鎮(zhèn)定。

直到發(fā)現(xiàn)公司把一部分畫(huà)師的圖喂給AI，以便得到基于這些畫(huà)師風(fēng)格的作品，或?qū)?huà)師修正的圖收集起來(lái)返給AI學(xué)習(xí)——“圖生圖”是這類(lèi)大模型的基本功能，不斷給模型喂圖，模型通過(guò)自學(xué)習(xí)在此基礎(chǔ)上反饋新圖，這種交互方式正在變得普遍。“它的能力一點(diǎn)不亞于人類(lèi)，我們都驚呆了。”李梅說(shuō)，如果喂一些畫(huà)師的半成品，它對(duì)光影、線條等細(xì)節(jié)的完善也非常到位。面對(duì)AI很多同事心態(tài)失衡，但畫(huà)師作品的版權(quán)是屬于公司的，大家也沒(méi)好說(shuō)什么。

一覽科技CTO陳錫言表示，目前AI的能力越來(lái)越被行業(yè)承認(rèn)，它所做的絕不是一些瑣碎工作，而是一些精致、具有創(chuàng)意的事，但讓AI更加強(qiáng)大的前提，是它背后的操作者要更有想象力和創(chuàng)造力。

商湯智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)田豐對(duì)記者表示，AI在短期內(nèi)會(huì)對(duì)一些內(nèi)容創(chuàng)作崗位的技能產(chǎn)生影響，以畫(huà)師為例，初級(jí)畫(huà)師多從事相對(duì)簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)性工作，很容易被新生產(chǎn)力工具所融合，完成高級(jí)設(shè)計(jì)工作的資深畫(huà)師則是項(xiàng)目工程的指揮官，復(fù)合型技能人才較難被取代。表面上是影響了職業(yè)上升通路，其實(shí)是改變了入門(mén)的方式，未來(lái)的畫(huà)師既要學(xué)畫(huà)畫(huà)、也要學(xué)會(huì)使用AI。AI的本質(zhì)不是淘汰人力，是革新人的生產(chǎn)工具。畫(huà)師從用筆、用軟件再到用AI，是一種工具的進(jìn)化。

李梅表示，通常一個(gè)畫(huà)師需要三年從初級(jí)升中級(jí)，再過(guò)三年升高級(jí)，當(dāng)初級(jí)畫(huà)師失去了上升的通道，沒(méi)有實(shí)踐機(jī)會(huì)又如何做到資深，身邊一些人已經(jīng)考慮轉(zhuǎn)行了。

老板的選擇

張遠(yuǎn)（化名）是一家中小ToB企業(yè)的管理者，公司主要從事研發(fā)和銷(xiāo)售工業(yè)軟件的業(yè)務(wù)。他計(jì)劃為公司做兩件大事，一個(gè)是降本增效，一個(gè)是引入AIGC。“打算用AI把公司每一項(xiàng)業(yè)務(wù)重做一遍，結(jié)果做了一次大調(diào)整”。

公司有個(gè)4人小組負(fù)責(zé)新媒體運(yùn)營(yíng)，培訓(xùn)一個(gè)月后，從中選出了一名資深運(yùn)營(yíng)留下，剩下三名普通運(yùn)營(yíng)人員被優(yōu)化了。現(xiàn)在的工作是一名運(yùn)營(yíng)人員+大模型（ChatGPT生文，Midjourney生圖），人負(fù)責(zé)出創(chuàng)意、對(duì)接客戶(hù)，機(jī)器負(fù)責(zé)執(zhí)行。在張遠(yuǎn)看來(lái)，實(shí)踐出來(lái)效率一點(diǎn)不低。

先將數(shù)據(jù)喂給AI大模型，然后生成定制化的內(nèi)容，照此原理，大模型也可以生成客戶(hù)方案和標(biāo)書(shū)。于是張遠(yuǎn)瞄準(zhǔn)了銷(xiāo)售助理。該崗位的工作就是幫助銷(xiāo)售寫(xiě)方案和標(biāo)書(shū)，經(jīng)過(guò)對(duì)銷(xiāo)售的培訓(xùn)后，他又優(yōu)化了幾名銷(xiāo)售助理，每個(gè)業(yè)務(wù)線只留一名銷(xiāo)售，白天跑客戶(hù)，晚上用ChatGPT寫(xiě)方案、寫(xiě)標(biāo)書(shū)。

張遠(yuǎn)內(nèi)心的想法是，銷(xiāo)售也可以?xún)?yōu)化，因?yàn)門(mén)oB公司客戶(hù)少、關(guān)系穩(wěn)定，客戶(hù)交給管理層來(lái)對(duì)接，可以雇一名應(yīng)屆生專(zhuān)門(mén)操作AI，但考慮到員工情緒，就讓銷(xiāo)售留下了,“這次降本增效優(yōu)化這么多人，也是管理層沒(méi)想到的”。

張遠(yuǎn)對(duì)記者表示，在優(yōu)化人員之前，從制度上要求全員學(xué)習(xí)大模型提示詞，但他發(fā)現(xiàn)很多人對(duì)新技術(shù)還是很排斥、不愛(ài)去用，除非觸及自己的利益。

作為一站式視頻解決方案提供商，一覽科技開(kāi)發(fā)了多款賦能視頻創(chuàng)作者的AIGC工具，并將這些工具在公司內(nèi)部的各項(xiàng)業(yè)務(wù)流程中應(yīng)用實(shí)施，同時(shí)進(jìn)行了全員提示詞培訓(xùn)。

談及落實(shí)AIGC工具的過(guò)程，一覽科技CTO陳錫言表示，“我看到了員工內(nèi)部的分層，有的人用得順手，有的人不順手，這是一場(chǎng)變革，那些不會(huì)用AI的注定了要被會(huì)用AI的人替代掉”。他衡量人才的眼光也在變，并考慮提高對(duì)員工工作效率、平均產(chǎn)出的要求，他認(rèn)為未來(lái)很多企業(yè)主會(huì)提高績(jī)效標(biāo)準(zhǔn)，按照“人+AI”的標(biāo)準(zhǔn)去考核。當(dāng)然他也在猶豫，“現(xiàn)在是變革階段，不可以‘一刀切’”。

寒冬下更多企業(yè)縮減廣告支出，以動(dòng)畫(huà)傳媒為主的內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)普遍收縮，一方面減少外包公司的使用，一方面通過(guò)績(jī)效來(lái)減員，畫(huà)師是這個(gè)產(chǎn)業(yè)的最小單元。

優(yōu)化一批人員之后，張遠(yuǎn)也在反思“步子邁得太大了”，打工人的不滿(mǎn)情緒也是一種應(yīng)激，AIGC的本質(zhì)并不是替代人力，或許是經(jīng)濟(jì)環(huán)境讓一部分企業(yè)主變得激進(jìn)。AIGC是非常普惠性的，市面上的通用大模型只需要很低的月租費(fèi)，有的甚至是開(kāi)源的，它們對(duì)企業(yè)主就像一根“救命稻草”。

張遠(yuǎn)認(rèn)為正常的路徑應(yīng)該是全員培訓(xùn)、賦能業(yè)務(wù)，讓所有人換一種新的角色上崗，把所有產(chǎn)品用AI重做一遍。

張遠(yuǎn)企業(yè)是整個(gè)鏈條上最先引入AIGC的，客戶(hù)、供應(yīng)商對(duì)此都很感興趣，“但是大家有個(gè)矛盾心理，既想為公司增加一個(gè)AIGC的概念，又不想讓外人知道究竟用AIGC做了什么。”張遠(yuǎn)說(shuō)。

360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎對(duì)經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)表示，從網(wǎng)絡(luò)安全的角度考慮，企業(yè)在使用大模型時(shí)“一開(kāi)始步子可以小一點(diǎn)”，不要向它開(kāi)放API，堅(jiān)持“人在回路”，讓人的意志在決策上起關(guān)鍵作用。

周鴻祎表示，整體上看，企業(yè)從數(shù)字化到智能化要分多步走，建議堅(jiān)持從松耦合到深度融合、多步迭代的策略原則。希望企業(yè)在使用大模型時(shí)先開(kāi)啟“助手”和“副駕駛”模式，讓大模型與現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持相對(duì)獨(dú)立，保持隔離度，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)也更安全可控。

科銳國(guó)際業(yè)務(wù)總監(jiān)楊朔對(duì)記者表示，不同企業(yè)主對(duì)引入AIGC持不同態(tài)度，這與企業(yè)的業(yè)務(wù)形態(tài)、產(chǎn)業(yè)地位有關(guān)。在AIGC剛開(kāi)始出現(xiàn)的時(shí)候，很多人還是抱有開(kāi)放態(tài)度，但隨著不斷地深入了解，也有一些趨向保守謹(jǐn)慎。比如內(nèi)容創(chuàng)作類(lèi)工作、創(chuàng)意工作，更需要廣度和發(fā)散程度，往往是其業(yè)務(wù)對(duì)AIGC容錯(cuò)率較高；生物基因、醫(yī)療、金融的企業(yè)主相對(duì)保守，這些業(yè)務(wù)容錯(cuò)率很低；尤其在一些商用的場(chǎng)景關(guān)鍵點(diǎn)上，企業(yè)主不敢輕易嘗試。

楊朔表示，另外，產(chǎn)業(yè)中具備壟斷地位的大型企業(yè)，會(huì)采購(gòu)行業(yè)大模型進(jìn)行私有化或自研大模型，成本高、訓(xùn)練周期長(zhǎng)，本身行業(yè)模型技術(shù)還有待完善，這類(lèi)企業(yè)對(duì)AIGC也會(huì)更加謹(jǐn)慎。還有一類(lèi)企業(yè)因政策不明朗而選擇觀望。

馴化AI

“打不過(guò)就加入。”失業(yè)后的兩個(gè)月，李梅每天在家研究幾個(gè)AIGC工具，比如 ChatGPT、Midjourney和StableDiffusion,買(mǎi)賬號(hào)、學(xué)相應(yīng)的提示詞。這些來(lái)自O(shè)penAI等海外科技公司的AIGC工具，月租費(fèi)不高，有的功能免費(fèi)開(kāi)放、不限使用次數(shù)，對(duì)硬件的要求也不高，普通顯卡上就能跑。

國(guó)內(nèi)也研發(fā)了文心一言、訊飛星火、通義千問(wèn)、商湯“商量”等大語(yǔ)言模型，對(duì)標(biāo)ChatGPT，商湯還研發(fā)了“秒畫(huà)”對(duì)標(biāo)海外Midjourney。“與AI交流真得不難，只要摸清楚提示詞的規(guī)律，簡(jiǎn)單調(diào)一些參數(shù)值，代碼都不需要會(huì)。”李梅說(shuō)，按照以往畫(huà)師的步驟，從草稿、線稿到色稿，有了AI，可以直接跳過(guò)一些步驟到成品，再精修，也可以省略其中某個(gè)不擅長(zhǎng)的步驟，讓AI幫你補(bǔ)全，大幅提高出圖效率。

李梅對(duì)AI的“馴化”分了三步。“一開(kāi)始，我成了AI的修圖師、質(zhì)量檢查員。”李梅表示，人類(lèi)用Prompt表達(dá)需求，AI可以給出一個(gè)短平快的結(jié)果，它畫(huà)更像是基本功扎實(shí)、缺乏個(gè)性的“網(wǎng)紅臉”，這也是為何AI可以短時(shí)間內(nèi)替代一個(gè)初級(jí)畫(huà)師的原因。

第二步，李梅把自己的作品喂給AI，反饋的是帶有她風(fēng)格的精細(xì)作品，熟悉的人也無(wú)法辨認(rèn)出作者是機(jī)器還是人類(lèi)。李梅認(rèn)為，這個(gè)階段，AI成了她的合作伙伴。

第三部，李梅出輪廓和創(chuàng)意，由AI來(lái)實(shí)現(xiàn)。有一次她將某兩個(gè)不同國(guó)家、不同時(shí)代的畫(huà)家風(fēng)格結(jié)合起來(lái)，做一張愛(ài)因斯坦的畫(huà)像，審美價(jià)值遠(yuǎn)超以前。相比之下，一個(gè)不懂美術(shù)史的人，只能用AI畫(huà)出愛(ài)因斯坦騎自行車(chē)、摩托車(chē)、玩滑板、滑雪。

陳錫言表示，很多人是因?yàn)橄胂罅Σ粔颍胂罅Φ幕A(chǔ)就是具備足夠的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。AI背后有個(gè)巨大知識(shí)庫(kù)，只有具備專(zhuān)業(yè)知識(shí)才有能力調(diào)動(dòng)它。

李梅說(shuō)，心態(tài)從觀望、失望、絕望到重新找回一個(gè)平衡。從輔助AI到與其合作、再到嘗試駕馭AI。下一步，她準(zhǔn)備重回人才市場(chǎng)，應(yīng)聘AI畫(huà)師、繪畫(huà)提示工程師的崗位。

新的技能，新的機(jī)會(huì)

剛使用ChatGPT、文心一言、通義千問(wèn)的人往往有這樣的感受：AI不能一鍵給你一個(gè)完美結(jié)果，輸入的指令與所得反饋之間總有差距，所以有人質(zhì)疑AI是“一本正經(jīng)胡說(shuō)八道”“人工智障”，或者僅當(dāng)作一個(gè)搜索引擎來(lái)用。但是Prompt的流行讓更多人意識(shí)到：不是AI不行，是你不會(huì)用它。

Prompt，提示詞，是指ChatGPT等通用及行業(yè)AI大模型設(shè)計(jì)和完善提示詞指令，以確保其輸出的結(jié)果符合人類(lèi)的期待。

如果AI是一種新的生產(chǎn)工具，Prompt就是人類(lèi)馴化這種工具的技能。就ChatGPT等大語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)，交互方式以對(duì)話框輸入為主。所以，這種技能看似是陪AI嘮嗑，不斷向AI提問(wèn)，本質(zhì)是把人類(lèi)語(yǔ)言翻譯成AI語(yǔ)言，彌合AI語(yǔ)言和人類(lèi)語(yǔ)言之間的鴻溝，它也是人機(jī)交互的“最后一公里”。

比如，人類(lèi)語(yǔ)言是一句主謂賓完整的話，但拆解成“任務(wù)”“主體“”細(xì)節(jié)”“形式”幾個(gè)Prompt，機(jī)器更容易理解；比如機(jī)器不是抓關(guān)鍵詞，而是依照概率對(duì)你的所有指令進(jìn)行預(yù)測(cè)，你也要按照重要性給提示詞排序。

對(duì)Prompt的掌握程度也極大的決定了人們能夠利用AI的能力，覺(jué)察先機(jī)的人開(kāi)始學(xué)習(xí)這個(gè)技能。

4月起，以吳恩達(dá)為代表的Ope－nAI功臣是聯(lián)合出品ChatGPTPrompt提示詞課程，國(guó)內(nèi)百度等大廠也做了相應(yīng)公開(kāi)課。提示詞工程不局限于大語(yǔ)言模型和繪圖模型，一些垂直領(lǐng)域的大模型也需要以提示工程對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練或調(diào)教，例如在生物醫(yī)藥、金融，由于數(shù)據(jù)從語(yǔ)言變成了專(zhuān)業(yè)知識(shí)，Prompt技能的門(mén)檻也更高。

田豐表示，如果一項(xiàng)業(yè)務(wù)要用AI來(lái)改造，需要軟件工程師將人類(lèi)需求轉(zhuǎn)化成編程語(yǔ)言，中間需要2到3步，如今AIGC大幅降低開(kāi)發(fā)和使用AI的門(mén)檻，人類(lèi)用自然語(yǔ)言而非計(jì)算機(jī)語(yǔ)言去描述任務(wù)，人機(jī)交互只需要一步。

Prompt工程師正在海外興起。海外機(jī)構(gòu)ResumeBuilder表示，29%的公司希望在2023年聘請(qǐng)?zhí)崾竟こ處?，在員工超過(guò)250人的公司中，27%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示他們希望雇用10名以上的快速工程師。就該職位的薪酬而言，近四分之一的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人表示起薪將超過(guò)20萬(wàn)美元。對(duì)于員工超過(guò)1000人的公司的商業(yè)領(lǐng)袖，17%的人表示起薪將超過(guò)30萬(wàn)美元。

招聘市場(chǎng)也有這些人的影子。記者從BOSS直聘、獵聘等平臺(tái)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)已有互聯(lián)網(wǎng)大廠、AI大廠等科技公司以及醫(yī)療、視頻動(dòng)畫(huà)、金融財(cái)險(xiǎn)等傳統(tǒng)公司招聘該職位。和算法工程師、軟件工程師的AI相關(guān)職位相比，招聘量不大，月薪有35k-45k，也有8k-10k，一個(gè)共同要求是熟練使用國(guó)內(nèi)外AIGC工具，以確保AIGC能夠滿(mǎn)足特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求進(jìn)行高質(zhì)量輸出。

楊朔表示，相比海外，提示詞工程師在中國(guó)尚未形成一個(gè)規(guī)?；娜后w，作為AIGC早期的第一批工程師，他們的職業(yè)輪廓還不夠明晰，在人才市場(chǎng)上明確的薪酬范圍暫未統(tǒng)計(jì)。

楊朔表示，簡(jiǎn)單說(shuō)，這是既懂提示詞又懂業(yè)務(wù)的一批人，核心價(jià)值不在于提示詞技能，在于貼合業(yè)務(wù)，真正非常有競(jìng)爭(zhēng)力的提示工程師一定是具備跨界能力的。楊朔進(jìn)一步解釋?zhuān)J(rèn)為的提示工程師有兩種場(chǎng)景，一類(lèi)是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)（90%懂業(yè)務(wù)+10%對(duì)于技術(shù)的好奇心與學(xué)習(xí)意愿）；一類(lèi)技術(shù)驅(qū)動(dòng)（90%的技術(shù)能力+10%對(duì)于業(yè)務(wù)強(qiáng)烈的了解意愿和動(dòng)機(jī)）。

在一些垂直領(lǐng)域，Prompt需要更多專(zhuān)業(yè)能力。

百圖生科是一家生命科學(xué)平臺(tái)公司，其AI大模型“xTrimo”可以根據(jù)用戶(hù)給定的參數(shù)和功能，給出各種蛋白質(zhì)、細(xì)胞功能和疾病場(chǎng)景下的解決方案，以幫助來(lái)自高校、藥企的生命科學(xué)研究者提升研發(fā)效率。作為大模型研發(fā)方，團(tuán)隊(duì)也在做提示詞技能的培訓(xùn)并招聘相關(guān)人才。

百圖生科CTO宋樂(lè)表示，相比ChatGPT的人機(jī)對(duì)話，生命科學(xué)大模型的人機(jī)交互難度顯然更高，它的提示詞不僅有人類(lèi)語(yǔ)言，還有英文和字符組成的蛋白質(zhì)序列，而且要輸出多輪指令才能讓AI生成一個(gè)完整蛋白。

宋樂(lè)表示，目前，研發(fā)者需要以提示詞工程來(lái)訓(xùn)練大模型，讓機(jī)器生成的內(nèi)容和人類(lèi)的指令接軌，從而降低人機(jī)交互門(mén)檻。為此公司還研發(fā)了一款蛋白生成編輯器，盡可能將業(yè)務(wù)側(cè)的語(yǔ)言翻譯到機(jī)器側(cè)。

楊朔表示，當(dāng)前細(xì)分場(chǎng)景AIGC需要解決的核心命題是，如何把一些垂直場(chǎng)景中非常結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)言體系、方法論知識(shí)，轉(zhuǎn)變成能夠被提示詞所沉淀下來(lái)的內(nèi)容，比如參數(shù)調(diào)優(yōu)。

這里的提示工程師，不僅僅是玩轉(zhuǎn)幾個(gè)大模型那么簡(jiǎn)單。在宋樂(lè)看來(lái)，該領(lǐng)域的提示詞工程師要既懂生命科學(xué)又懂人工智能算法，在人才市場(chǎng)非常稀缺，這也是很多雇主開(kāi)出高薪的原因。公司目前主要是內(nèi)步培養(yǎng)，同時(shí)招聘生命科學(xué)和算法工程師兩類(lèi)人才，合作開(kāi)發(fā)，打造一個(gè)交叉學(xué)科的團(tuán)隊(duì)。

當(dāng)然提示詞不是萬(wàn)能的，“咒語(yǔ)”也會(huì)失靈。

楊朔表示，隨著各行業(yè)引入AIGC，或許提示詞工程師這個(gè)職業(yè)會(huì)消失，因?yàn)楫?dāng)各行業(yè)的業(yè)務(wù)人員都能夠掌握提示詞工程，它將變成一種基本技能。就像李梅剛開(kāi)始背一些經(jīng)典提示詞，是為了復(fù)刻大師的創(chuàng)意，但她最終要自己用創(chuàng)意驅(qū)動(dòng)AI的數(shù)據(jù)庫(kù)。

田豐表示，提示詞是操作AI的基礎(chǔ)技能，不要過(guò)分夸大它的作用，它只是AIGC時(shí)代人機(jī)交互的一個(gè)接口，隨著海內(nèi)外研發(fā)者的努力，大模型會(huì)逐步提升人機(jī)交互效率和開(kāi)發(fā)效率，提示詞的功能也會(huì)弱化。同時(shí)，隨著產(chǎn)業(yè)需求的演進(jìn)，提示詞的效率和專(zhuān)業(yè)性也會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，和目前普及的基礎(chǔ)能力有所區(qū)別。

田豐認(rèn)為，AI的本質(zhì)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的新一代生產(chǎn)力，不會(huì)產(chǎn)生太多全新的職業(yè)，會(huì)在各行各業(yè)催生出掌握新生產(chǎn)力工具的傳統(tǒng)職業(yè)。

楊朔表示，未來(lái)很多新職業(yè)并非一個(gè)全新工種，而是AIGC賦能了人才的廣度和寬度后，打開(kāi)了很多傳統(tǒng)崗位的能力的邊界，比如銷(xiāo)售和售前融合，產(chǎn)品經(jīng)理和營(yíng)銷(xiāo)融合，記者和編輯融合等。

田豐表示，目前大部分AIGC工具都是“點(diǎn)”功能，幫人寫(xiě)一封郵件、一張畫(huà)、一段音樂(lè)等，市場(chǎng)用戶(hù)則需要全套開(kāi)發(fā)環(huán)境，需要totalsolution。下一步，AIGC工具正在協(xié)同對(duì)接融合，由點(diǎn)到面發(fā)展，逐步規(guī)模化、工程化、自動(dòng)化。模型之間會(huì)形成標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、接口標(biāo)準(zhǔn)，像汽車(chē)全自動(dòng)生產(chǎn)線一樣，人類(lèi)迎來(lái)全網(wǎng)模型協(xié)同的時(shí)代。