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即時(shí)工程的消亡：用戶驅(qū)動的人工智能訓(xùn)練的黎明
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我對 2024 年的預(yù)測是，“即時(shí)工程師”這個(gè)短暫的角色將會消亡。他們消亡的根本原因是 Prompt Engineers。
某些關(guān)鍵時(shí)刻預(yù)示著變革性變革的開始。即時(shí)工程即將消亡無疑是其中。
GPT 和類似的大型語言模型的興起從根本上改變了我們與人工智能交互、甚至思考人工智能的方式。這些模型曾經(jīng)嚴(yán)重依賴即時(shí)工程來實(shí)現(xiàn)響應(yīng)，現(xiàn)在正在逐漸自我訓(xùn)練，從每次 API 調(diào)用和 UI 輸入中汲取經(jīng)驗(yàn)。
展望 2024 年及以后，我們面臨的現(xiàn)實(shí)是，提示工程師的角色很可能會過時(shí)，而用戶在人工智能培訓(xùn)的發(fā)展中發(fā)揮著更加重要的作用。
什么是即時(shí)工程？
為了了解潛在的未來，我們需要回顧過去，了解即時(shí)工程和即時(shí)工程師的重要性至關(guān)重要（如果這樣的事情確實(shí)存在；））。
在 GPT 和類似模型的早期，生成有意義的輸出并不像提出問題然后得到答案那么簡單。必須精心設(shè)計(jì)提示，以引導(dǎo)模型產(chǎn)生所需的響應(yīng)。即時(shí)工程師是“熟練的工匠，他們會編織這些復(fù)雜的輸入，允許用戶從龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取有價(jià)值的輸出”，也就是說，他們知道如何提出更好的問題......
用戶輸入：新運(yùn)動鞋——而不是你腳上的運(yùn)動鞋。
隨著時(shí)間的推移，情況發(fā)生了變化。每次用戶與這些模型交互時(shí)，都會發(fā)生兩件事：用戶獲得預(yù)期的響應(yīng)，但模型也會從輸入中學(xué)習(xí)。這種由數(shù)百萬用戶推動的持續(xù)反饋循環(huán)使模型變得更好、更直觀。
在過去的幾年里，用戶交互的數(shù)量和多樣性使這些模型能夠以以前難以想象的方式查看模式、完善其輸出并理解上下文。因此，對精心設(shè)計(jì)的提示的需求已經(jīng)減少。來自不同平臺和應(yīng)用程序的用戶的輸入已經(jīng)充分訓(xùn)練了人工智能，使其更加通用。
進(jìn)化反饋循環(huán)
思考這個(gè)過程如何反映生物進(jìn)化是很有趣的。就像生物體根據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)和反饋一代又一代地適應(yīng)環(huán)境一樣，人工智能模型也在不斷適應(yīng)它們所棲息的龐大數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。他們從每次互動中“學(xué)習(xí)”，無論是關(guān)于量子物理的問題還是對食譜的請求。
隨著越來越多的人將這些模型用于從學(xué)術(shù)研究到創(chuàng)意寫作的各種應(yīng)用，人工智能成為人類查詢和交互的集體存儲庫。這種用戶驅(qū)動的反饋循環(huán)是一種強(qiáng)大的自我改進(jìn)機(jī)制，提高了模型的準(zhǔn)確性和效率。
沒有及時(shí)工程師的未來
那么，2024 年對于人工智能領(lǐng)域，特別是對于快速工程領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，意味著什么？在我看來，他們的具體角色將變得不那么重要，呈指數(shù)下降。
2024 年及以后的模型可能會比以前的模型更加直觀和靈敏。這確實(shí)引發(fā)了更多問題，即這種持續(xù)的模型改進(jìn)（或退化，這仍然是可能的）將影響什么樣的角色。
作為用戶，我們不僅是信息的被動消費(fèi)者，而且是人工智能學(xué)習(xí)過程的積極參與者。我們的詢問、懷疑和互動將不斷塑造和重新定義人工智能的知識庫和響應(yīng)機(jī)制。無論好壞，我相信我們已經(jīng)到了無可挽回的地步，隨著時(shí)間的推移，垃圾填埋場將會變得越來越大。
即時(shí)工程的消亡并不是一個(gè)終結(jié)的故事，而是一個(gè)進(jìn)化的故事，我們必須密切關(guān)注。
它標(biāo)志著從人工智能是一種工具（使用精心設(shè)計(jì)的輸入進(jìn)行操作）的階段，到人工智能是一個(gè)動態(tài)、不斷發(fā)展的實(shí)體、與用戶共同學(xué)習(xí)的時(shí)代的轉(zhuǎn)變。它強(qiáng)調(diào)了集體用戶交互在塑造技術(shù)未來方面的力量。隨著我們走向 2023 年底，以及 ChatGPT 和其他語言模型的泡沫，我們走向 2024 年，我們努力的潛??在現(xiàn)實(shí)可能會促使我們反思我們實(shí)際所做的事情。
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