提示词工程的未来:我们还有必要去学吗?

Leo

大家好,欢迎收听本期播客!今天我们要讨论一个热门话题:随着AI模型的飞速发展,提示词工程是否还有学习的必要?Emily,作为AI研究领域的专家,你怎么看待这个问题?

Emily

谢谢Leo。这确实是个非常有趣的话题。我们看到,随着GPT-3.5、GPT-4以及最新的像OpenAI的o1模型这样的AI模型不断升级,与AI的交互变得越来越自然。曾几何时,我们需要掌握各种高级的提示技巧,如'提示链'、'少样本学习'或'思维链',才能从AI那里得到满意的结果。但现在,情况正在发生变化。

Leo

确实如此。我记得最初使用ChatGPT时,常常需要绞尽脑汁想如何组织提示词。但现在感觉简单多了。Emily,你能详细解释一下这种变化背后的原因吗?

Emily

当然可以。这种变化主要是由AI模型本身的进步驱动的。新一代的模型,比如GPT-4和o1,已经具备了更强的理解能力和上下文感知能力。它们能够更好地理解用户的意图,即使用户的表达不那么精确。这就像人类之间的交流,我们不需要每句话都精确到极致,对方也能理解我们的意思。同时,这些模型也在不断学习和适应人类的自然语言使用方式。

Leo

这听起来很棒!那么,你认为现在学习那些复杂的提示词技巧还有必要吗?比如说'提示链'这样的技巧。

Emily

这是个很好的问题,Leo。我认为答案是既是也不是。目前,掌握一些提示词技巧确实有助于提升与模型的互动体验。但这种需求正在减少。就拿'提示链'来说,它的核心思想是将复杂任务拆解成一系列小的、有顺序的提示词,引导模型逐步得出准确的答案。现在,随着模型变得更加智能,它们已经能够自动完成这种任务拆解和推理过程。

Leo

这听起来很像人工智能正在接管我们原本需要做的工作。那么,你觉得未来我们与AI交互会变成什么样子?

Emily

我认为未来的交互会变得更加自然和直观。就像现在使用搜索引擎一样,我们不需要学习复杂的搜索语法,只需输入关键词就能得到想要的结果。同样地,与AI的交互也会变得更加简单。我们可能只需要清晰地表达我们的需求,AI就能理解并执行相应的任务。这种变化已经开始发生了。比如,ChatGPT的记忆功能就能让它了解用户的偏好、风格,甚至正在处理的项目,就像一个熟悉你的同事。

Leo

这确实是一个令人兴奋的发展方向。不过,我想到一个问题:如果提示词技巧变得不那么重要,那么'提示词工程师'这个角色还有存在的必要吗?

Emily

这是个很有洞察力的问题,Leo。'提示词工程师'这个角色确实引发了很多讨论。我的看法是,这个角色可能会发生演变,而不是完全消失。在某些特定场景,尤其是构建复杂的AI应用时,他们的专业知识仍然很有价值。但是,随着AI模型变得更加智能和易用,许多开发者只需经过一些尝试,就能掌握必要的提示技巧。

Leo

那么,对于那些想要开发AI应用的人来说,他们应该关注什么呢?是不是不用太在意提示词技巧了?

Emily

我认为关键在于明确目标,拥有良好的评估标准,知道如何衡量AI的输出是否符合预期。这比精通复杂的提示词技巧更为重要。当然,在初始阶段,了解一些基本的提示词技巧仍然有帮助。但随着系统的稳定,普通开发者也能进行维护和优化。更重要的是,开发者需要关注如何将AI功能与其他技术和工具结合,以创造真正有价值的应用。

Leo

这听起来像是AI应用开发正在向一个新的方向发展。Emily,你能给我们举个例子,说明这种新的开发方向吗?

Emily

当然可以。一个很好的例子就是OpenAI的o1模型。这个模型能在生成回复时进行深度思考,理解用户的最终目标,而不仅仅是执行指令。使用o1模型,你只需给出一个目标,模型就能为你规划实现路径。比如,你可以说'帮我策划新产品的发布活动',o1模型就能为你生成完整的计划,包括邮件内容、社交媒体策略和时间安排。这种模型开始为用户思考和执行,而不仅仅是按照指令操作。

Leo

这听起来非常强大!那么,这种新型模型是如何实现这种'深度思考'的能力的呢?

Emily

这里涉及到一个重要的概念,叫做'测试时计算'(test-time computation)。简单来说,这意味着模型在生成回复时,会进行额外的思考和推理,特别是面对复杂任务时,以提高输出的质量和准确性。这种技术使模型能够更好地理解任务的上下文,并生成更加合理和连贯的回应。随着像o1这样的模型不断进化,我们将看到从用户提供详细步骤到模型自主完成任务的转变。

Leo

这确实是一个令人兴奋的发展。那么,对于那些想要进入AI应用开发领域的人,你有什么建议吗?

Emily

我的建议是,不要过分关注提示词技巧,而应该把重点放在理解AI的能力和限制上。学习如何有效地利用AI API,但同时也要明白,仅仅会使用API并不等于你就是AI应用专家。真正的AI应用开发需要你能够巧妙地组合AI与其他技术,创造出真正有价值的解决方案。同时,保持学习的态度很重要,因为AI领域的发展非常快。关注最新的研究成果和应用案例,不断尝试新的想法,这才是成功的关键。

Leo

非常感谢你的见解,Emily。听起来,虽然提示词工程的重要性可能在减弱,但AI应用开发领域仍然充满机会和挑战。那么,你对未来几年AI应用开发的发展有什么预测吗?

Emily

我认为未来几年,我们将看到AI应用开发的民主化。随着工具变得更加友好,越来越多的人能够参与到AI创新中来。我们可能会看到更多的行业特定AI应用,比如在医疗、教育、金融等领域。同时,AI与其他新兴技术的结合,如区块链、物联网等,也会带来新的可能性。另一个趋势是AI的个性化和本地化,未来的AI应用可能会更加贴近个人和本地需求。当然,伴随这些发展,我们也需要更加关注AI的伦理和安全问题。

Leo

这些预测听起来既令人兴奋又充满挑战。看来,虽然提示词工程可能不再那么重要,但AI领域仍然有很多值得我们去探索和学习的内容。Emily,非常感谢你今天分享的这些见解。相信听众朋友们也收获很多。最后,你对那些对AI感兴趣的听众有什么建议吗?

Emily

我的建议是:保持好奇心和学习的热情。AI领域的发展速度非常快,新的技术和应用不断涌现。不要被眼前的技术细节所困扰,而是要着眼于更大的图景。思考AI如何解决实际问题,如何改善人们的生活。同时,也要保持批判性思维,不仅要看到AI的潜力,也要认识到它的局限性。最后,不要忘记AI的最终目的是服务人类,所以在开发AI应用时,始终要将人的需求放在首位。

Leo

非常感谢Emily今天的精彩分享。听众朋友们,我们今天讨论了提示词工程的未来,以及AI应用开发的新趋势。希望这次讨论能给大家带来一些新的思考。记住,技术在变,但创新和解决问题的精神永远不变。下次节目再见!