掌握Prompt的力量：探索AI的新指令与艺术创作的秘密

学会提问 2年前 (2023) lida

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🚀ChatGPT等热门AI工具引领潮流，”Prompt”一词悄然走红，它就像AI世界的导航灯，指引着生成式AI的方向。💡探索Prompt背后的含义与作用，让技术更贴近我们的需求。🔍本文将深入解析，带你揭示这个神秘指令的无限可能，一起来揭开AI操作的新篇章吧！✨

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🎉🚀 模型狂潮再掀新高度，OpenAI引领AI革命！🔍 但请注意，当前的智慧并非无所不能的超人工智能，它背后的”知识宝藏”犹如深藏密码，需通过精准的提示（Prompt）破译。💡大模型的崛起，无疑拓宽了我们的想象边界，它们能处理海量信息，却尚未触及真正的智能核心。🔍 现阶段的AI，尽管强大，但距离强人工智能的目标仍有距离。🎯prompt并非简单的命令，它是通往知识深处的钥匙，是AI与世界互动的关键桥梁。🔑 优化Prompt，就像点亮通向智慧的灯塔，引导AI走向更深层次的理解和应用。🌊SEO优化提示：#OpenAI大模型# #智能核心# #Prompt解锁知识

🌟💡”提示词”或”激发词”，这两个术语在AI领域的魅力犹如童话中的魔杖，赋予开发者们神奇的力量。他们是科技进步的魔法咒语，让智慧之光熠熠生辉。掌握它们，就如同掌握了通往未来知识殿堂的巫师之杖，引领我们步入智能世界的新篇章。🌍🌈

一、Prompt是什么？

当然，`Prompt` 这个术语看似简单，背后却蕴含着技术与创新的深意。它并非偶然出现，而是ChatGPT这一引领潮流的平台所催生的产物。若想深入了解，ChatGPT的确是个绝佳的引导者。让我们跟随它的脚步，探索这个概念背后的深层含义和其在当今对话交互中的重要性吧！📚💬

🌟掌握关键！💡这个回答虽简洁，却藏着AI写作的金钥匙！🔍首先，Prompt就像编程中的指挥棒，操控着AI的思考路径；而在创新的生成式领域，它更像是启发者的角色，用以指引而非单纯执行指令。🚀每个词句都透露出创新思维的火花，帮助你更好地驾驭这股智慧的力量！

打个比方的话：大模型就像是人类的大脑，知识被存储在神经元联接中，只有当你遇到具体的问题时，就像“你最喜欢的食物是什么？”大脑才会给出确切的答案，Prompt等于是一个个具象的问题。由此产生了一种流行的说法，即提问比回答更重要。你使用ChatGPT所遇到的“边界”，实际上是你自己的“边界”。

但Prompt的价值体现，并不在于ChatGPT代表的对话机器人，而是Midjourney为首的图像生成类应用。

简单来说，你要告诉AI想要什么样的图，想要把自己脑海里的东西变成肉眼可见的图案，需要几十个单词作为Prompt。哪怕只有一个提示词的差异，AI所生成的图像都可能有着质的差别，怎么正确地给AI投喂Prompt，逐渐成了一门深奥的学问，并衍生出了提示语工程学（Prompt Engineering）的说法。

以至于在衡量大模型的能力时，出现了三个标准：一是大模型的预训练水平；二是用来进行预训练语料数量和质量；三是提示语的水平。直接的例子就是外界对文心一言文生图的质疑，即使不考虑前两个因素，单单在提示词方面，就足以让文心一言和Midjourney拉开几条街的距离。

因为在文心一言上想要生成图片，普遍给的指令是：帮我生成一张XXX（这也是百度官方的示例），解析为Prompt时注定只有几个提示词，远不足以表达脑海里想要的画面；同样的需求给Midjourney，可能是十几个乃至几十个提示词，大模型可以更准确地理解并输出用户想要图案。

理解了这些差异，便不难读懂Prompt走红的原因。

目前大模型对算力的要求很高，以OpenAI的DALL・E为例，生成一张图片的收费约0.02美元，如果让不懂Prompt的人去调用模型，大概率会浪费掉一次次算力。何况当前想要生成满意的图片，需要不断重复调整，能否熟练运用Prompt，直接左右了大模型所能释放的生产力。

二、Prompt 还能赚钱？

利用信息差赚钱向来是最容易做的生意，生成式AI也不例外，Prompt作为AI时代的魔法，已然成了不少人用来“赚钱”的生产资料。

第一种：直接售卖Prompt。

国外已经出现了PromptBase等明码标价的平台，涉及Midjourney、Stable Diffusion、DALL・E、GPT等多个模型，而且适用的场景越来越细分，包括音乐创作、儿童插画、油画艺术、人物肖像等等，即便是不擅长整理提示词的普通用户，也可以直接复制Prompt生成相对不错的作品。

其实国内也有类似的现象，一些商家早已在电商平台上兜售Prompt，也有一些人将Prompt做成面向垂直任务场景的应用，比如AI 写评语、AI写邮件、AI翻译等等，吸引刚需用户按月付费使用。

第二种：用Prompt换流量。

国内最早一批售卖AI课程的自媒体，多半将Prompt作为吸引用户付费的筹码；小红书等年轻人扎堆的平台上，早早出现了分享Prompt的笔记；B站、抖音等视频平台上，教用户使用Prompt的教程已不可计数。

个中逻辑并不复杂。Prompt是驾驭AI的“咒语”，但提示词本身并没有版权效应，或许直接兜售Prompt可以快速变现，终归是不长久的买卖。将Prompt作为涨粉工具，趁机吸引到可观的粉丝群体，在流量变相高度繁荣的互联网江湖，无疑更符合市场规律，也是Prompt被广泛讨论的另一重诱因。

第三种：靠Prompt“找工作”。

正如前面所提到的，正确使用Prompt已经是提升生产力的前提，不单单产生了提示语工程，还酝酿出了一批“提示词工程师”（Prompt Engineer）。

国外一位名叫Riley Goodside的小哥，靠ChatGPT的Prompt快速涨粉，然后被硅谷独角兽Scale AI聘请为“提示词工程师”，据说年薪高达百万人民币；另一位名为Jason M. Allen的艺术家，则使用Midjourney赢得了Colorado State Fair周年艺术比赛……如果说计算机时代的能力密码是编程，在生成式AI席卷全球的当下，Prompt正悄悄成为数以万计打工人“傍身”的工具。

至少就目前来看，程序员群体里已经渐渐兴起两股风潮：一类人瞄准了OpenAI等大模型企业的API，想要坐在人工智能的副驾驶上创业；另一类人打起了创造Prompt的主意，想要利用信息差赚到第一桶金。

倘若ChatGPT的出现当真是所谓的iPhone时刻，围绕Prompt的生意其实才刚刚开场。

三、Prompt 只是过渡？

相对应的一个问题是，Prompt是否是人工智能大众化不可或缺的一环？这个问题的答案直接影响着Prompt和Prompt Engineer的红利周期。

Open AI 的 CEO Sam Altman曾公开表示：五年后，就不再需要 Prompt Engineering。也许在接下来的一段时间里，我们仍需要提示语，需要去创造 Prompt，但生成式AI的发展速度可能超乎想象，AI对人类的理解力远未触达天花板。

可以佐证的是，第一代iPhone上市时还没有App Store，仅预装了浏览器、iPod、邮件等少量应用，想要安装其他应用，需要在电脑上安装iTunes，用USB线将iPhone连接到电脑……为了解决用户体验上的局限性，越狱工具和第三方应用商店应运而生，但在苹果引入App Store后，越狱工具渐渐被丢进了历史的故纸堆。

同样的问题询问ChatGPT，答案似乎客观了许多。

想要不用特定Prompt就能和AI流畅对话，ChatGPT认为需要解决四个挑战：

AI需要更好地理解语境和连贯性，哪怕用户像《大话西游》里的唐僧一样喋喋不休，或者语无伦次，AI也可以准确理解用户的意图，这样就不需要精确的提示词，用自然语言进行提问。AI需要有丰富的常识和推理能力，即根据特定的信息和场景做出合理的回应，而非像现在的模型那样“对牛弹琴”，比如中文里的多义词、不同场景下不同含义的语气词，非常考验推理能力。AI需要理解和处理情感信息，这也是当前AI研究的重心所在。人的情感可以有很多种表达方式，文字只是其中重要的一种。在大模型不断向多模态演进时，视觉和声音是否也可以传递信息？AI需要有主动学习和适应能力。主动学习是指AI系统在学习过程中，能够主动选择最具信息量的样本进行学习，在数据稀缺的情况下做出更好的决策；适应能力是指AI在面临新的任务、场景或环境变化时，能够自我调整并优化其行为。

按照ChatGPT的标准，在Prompt消失的时候，势必已经进入到了强人工智能时代，目前还有很长一段距离。

Prompt及其衍生机会的消亡是一种历史必然，在时间上仍有很大的不确定性，也许会很快出现另一场技术爆炸；也许AI会进入新一轮的瓶颈期， Sam Altman的五年预期不过是“盲目乐观”。