Với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo tạo ra những gì mà phát sinh trong nửa năm qua, kỹ sư Prompt đang là sự nghiệp mới thú vị đang phát triển cùng với nó. Nếu bạn muốn có cơ hội làm việc như một kỹ sư Prompt chuyên nghiệp, chúng tôi đã liệt kê sáu kỹ năng bạn cần rèn luyện. Với các công việc kỹ sư Prompt AI chuyên nghiệp có thu nhập từ 175,000 đến hơn 300,000 đô la mỗi năm, kỹ sư Prompt là một công việc hấp dẫn. Tuy nhiên, để trở thành một kỹ sư Prompt AI giỏi không chỉ đơn thuần là biết đặt câu hỏi dẫn dắt. Bạn cần kết hợp các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, lập trình, ngôn ngữ, giải quyết vấn đề và thậm chí là nghệ thuật để phát triển trong con đường nghề nghiệp này.
Prompt engineering về cơ bản là việc tạo ra các tương tác với các công cụ trí tuệ nhân tạo phát sinh. Những tương tác này có thể là cuộc hội thoại, như bạn đã chắc chắn thấy (và sử dụng) với ChatGPT. Nhưng chúng cũng có thể là chương trình, với các câu hỏi dẫn được nhúng trong mã code, tương đương với việc gọi API hiện đại; nhưng bạn không đơn giản là gọi một thủ tục trong một thư viện, bạn đang sử dụng một thủ tục trong một thư viện để nói chuyện với một mô hình ngôn ngữ rộng lớn.
Trước khi chúng ta nói về các kỹ năng cụ thể sẽ hữu ích trong việc tìm được việc làm kỹ sư Prompt, hãy nói về một đặc điểm mà bạn cần để tất cả công việc này hoạt động: một lòng sẵn lòng học hỏi. Trong khi trí tuệ nhân tạo đã tồn tại trong suốt mấy thập kỷ qua, sự tăng đòi hỏi về các kỹ năng trí tuệ nhân tạo phát sinh mới. Lĩnh vực này di chuyển rất nhanh, với những đột phá, sản phẩm, kỹ thuật và phương pháp mới xuất hiện liên tục.
Để bắt kịp, bạn phải hơn là sẵn lòng học hỏi - bạn phải tham lam trong việc học hỏi, tìm kiếm, nghiên cứu và tiếp thu tất cả mọi thứ bạn có thể tìm thấy. Nếu bạn theo kịp việc học của mình, bạn sẽ sẵn sàng phát triển trong sự nghiệp này.
Dưới đây là sáu kỹ năng chúng tôi đề xuất bạn rèn luyện để trở thành một kỹ sư Prompt AI:
- Hiểu về Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Một nơi quan trọng để bắt đầu là xây dựng hiểu biết về cách hoạt động của trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nếu bạn sẽ tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn, bạn nên hiểu một con "quái vật" như vậy là gì, các loại mô hình ngôn ngữ lớn có sẵn, những điều mà mô hình ngôn ngữ lớn làm tốt và những lĩnh vực mà chúng yếu kém. Điều này không nhất thiết có nghĩa bạn cần trở thành một nhà khoa học máy tính có khả năng tạo ra riêng cho mình một mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng có nghĩa bạn cần hiểu rõ về cấu trúc và khả năng của các công cụ mà bạn đang cố gắng xây dựng sự nghiệp xung quanh chúng. Chìa khóa trong việc này là tự giáo dục bản thân bằng bất kỳ phương tiện nào có sẵn, bao gồm các khóa học truyền thống, đọc nhiều bài viết và báo cáo kỹ thuật, tham gia hội nghị, và thực hiện các thí nghiệm riêng của bạn.
Một nguồn tài nguyên bạn nên chắc chắn kiểm tra là được đề cập trong bài viết này của Sabrina Ortiz trên ZDNET. Cô ấy giới thiệu cho bạn một khóa học trực tuyến gồm 9 phần về việc sử dụng ChatGPT trong các dự án phát triển. Khóa học này được tài trợ bởi OpenAI, nhà sản xuất của ChatGPT và DeepLearning.ai, mà người sáng lập Andrew Ng giảng dạy tại Đại học Stanford và đồng sáng lập của Coursera - một công ty học trực tuyến lớn. Tôi đang tham gia khóa học này và tôi khuyên bạn nên làm điều đó nữa.
- Hiểu rõ các vấn đề và đặc tả các truy vấn chi tiết
Kỹ năng cơ bản này là khả năng giao tiếp một cách rõ ràng. Prompt engineering liên quan đến cách nói với trí tuệ nhân tạo những gì bạn cần. Để làm điều đó, bạn cần làm rõ những gì bạn muốn nhận được từ sự tương tác.
Ví dụ, giả sử bạn muốn tìm hiểu thêm về Salem, thủ đô của Oregon. Bạn cần phải làm rõ ít nhất hai điều. Thứ nhất, bạn cần giải thích những điều bạn muốn biết, dù đó là cấu trúc chính trị, các vấn đề về quản lý thành phố, giao thông, hoặc cửa hàng bánh donut tốt nhất ở đó. Thứ hai, bạn cần có khả năng cho AI biết rằng bạn đang nói về Salem ở Oregon, không phải là Salem ở Connecticut, Virginia, hay Indiana, cũng không phải về các cuộc xét xử phù thủy ở Salem, Massachusetts, hay Winston-Salem ở North Carolina, hoặc bất kỳ nơi nào khác có tên Salem ở Anh, Wales, Úc và Canada.
Bạn cũng cần phát triển kỹ năng giải thích cách đặt kỳ vọng cho AI, cách để AI hiểu được góc nhìn cần sử dụng để cung cấp giá trị, và bối cảnh và phạm vi của vấn đề bạn muốn nó giải quyết trong một truy vấn cụ thể.
Ở đây, bạn cũng cần hiểu rõ các giới hạn của các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau và cách làm việc xung quanh chúng. Ví dụ, nếu bạn muốn một bài báo trắng chi tiết, bạn có thể cần tạo ra một dàn ý trước, sau đó cho LLM viết từng phần riêng lẻ. Hãy nhớ rằng một prompt rõ ràng không nhất thiết phải ngắn gọn. Các prompt dài hơn có thể dẫn đến các câu trả lời chính xác và liên quan hơn.
Nhìn chung, điều quan trọng ở đây là đơn giản: Đón nhận sự rõ ràng và đảm bảo bạn có khả năng giao tiếp mà không dựa vào sự hiểu biết đặc biệt nào.
- Sáng tạo và phát triển kỹ năng hội thoại của bạn
Prompt engineering nhiều hơn là một bài tập lập trình, nó là một cuộc trò chuyện hợp tác. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không có cảm xúc, nhưng chúng thường giao tiếp một cách tương tự như cách bạn trò chuyện với một đồng nghiệp hoặc cấp dưới.
Khi bạn định nghĩa các tuyên bố vấn đề và truy vấn của mình, bạn thường phải tư duy ngoài khuôn khổ thông thường. Hình ảnh bạn nghĩ trong đầu có thể không phản ánh đúng cách biểu diễn nội bộ của trí tuệ nhân tạo. Bạn cần có khả năng suy nghĩ về nhiều phương tiện trò chuyện và các chiêu thức khác nhau để đạt được kết quả mong muốn.
Tôi hi vọng đây không phải là điều bạn đang tìm kiếm, nhưng ví dụ tốt nhất của tôi về việc thực hiện các chiêu thức hội thoại là được mô tả trong bài viết "Làm sao tôi lừa được ChatGPT nói dối." Mục tiêu của tôi trong thí nghiệm đó là khiến trí tuệ nhân tạo làm điều mà nó không có hứng thú thực hiện. Đọc qua bài viết và bạn sẽ thấy cách tôi thử nhiều phương tiện sáng tạo để tìm ra kỹ thuật hội thoại mang lại kết quả mong muốn.
Nếu bạn muốn trở thành một kỹ sư Prompt, kinh nghiệm làm việc trong các đội tranh luận, đàm phán, và thậm chí là bán hàng sẽ giúp bạn vững chắc vì chúng sẽ làm việc với các cơ bắp hội thoại, thuyết phục và hợp tác cần thiết để thu được kết quả mong muốn từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo phát sinh.
- Học về phong cách viết và nghệ thuật, và xây dựng chuyên môn trong lĩnh vực
Không chỉ chatbot viết câu trả lời cho bạn, mà chúng thường còn làm điều đó theo phong cách bạn yêu cầu. Trong bài viết "Tôi đã sử dụng ChatGPT để viết lại văn bản của mình theo phong cách của Shakespeare, C3PO và Harry Potter," tôi đã có nhiều niềm vui hơn bất kỳ con người nào cũng có quyền có bằng cách yêu cầu ChatGPT viết những điều theo phong cách của mọi thứ, từ Jane Austen đến cướp biển trong phim cổ điển. Bạn chưa từng sống đến khi bạn đọc tiền lệ của Hiến pháp Hoa Kỳ được viết bởi một tên cướp biển!
Đối với các ví dụ đó hoàn toàn là vui vẻ và thử nghiệm, nhưng tôi cũng đã sử dụng tiền lệ "viết theo phong cách của" để thiết lập cửa hàng Etsy thử nghiệm của mình. Tôi đã yêu cầu ChatGPT viết mô tả theo phong cách của Jony Ive, người mô tả quá mức hoa mỹ về sản phẩm Apple đã trở thành huyền thoại.
Bạn cũng có thể sử dụng các phong cách cho các công cụ tạo đồ họa như Midjourney. Bạn có thể tạo hình ảnh theo phong cách điện ảnh, phong cách hoạt hình thập niên 1940 và một loạt các phong cách nhiếp ảnh và nghệ thuật khác.
Bên cạnh việc hiểu về phong cách viết và nghệ thuật, điều quan trọng là bạn phải phát triển (hoặc có khả năng truy cập) chuyên môn trong lĩnh vực mà bạn đang thiết lập các tín hiệu gợi ý. Ví dụ, nếu bạn đang làm việc trên một ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho chẩn đoán ô tô, thì việc bạn có đủ sự quen thuộc để thu thập các câu trả lời bạn cần và hiểu xem chúng có đúng hay sai là rất quan trọng.
- Phát triển kỹ năng viết mã và lập trình
Bạn có bao giờ chú ý rằng khi ai đó bắt đầu một cụm từ bằng cụm từ "nó không cần phải nói," thì chắc chắn sẽ có một cái gì đó cần nói? Dù sao đi nữa, không cần phải nói (nhưng tôi sẽ nói đó), kỹ năng lập trình sẽ hữu ích. Trong khi có một số công việc kỹ sư Prompt chỉ tương tác đơn giản với chatbot, nhưng những công việc có thu nhập tốt hơn có thể bao gồm việc nhúng các tín hiệu gợi ý AI vào các ứng dụng và phần mềm để cung cấp giá trị độc đáo.
Mặc dù có thể không cần bạn viết toàn bộ mã ứng dụng, bạn sẽ mang lại nhiều giá trị hơn nếu bạn có thể viết một số đoạn mã, kiểm tra các tín hiệu gợi ý của bạn trong ngữ cảnh của các ứng dụng bạn đang xây dựng, chạy mã gỡ lỗi và tổng thể tham gia vào quá trình lập trình tương tác. Điều này sẽ giúp đội làm việc tiến bộ dễ dàng hơn nếu kỹ sư Prompt được tích hợp như một phần không thể thiếu trong quá trình, thay vì phải thêm nó vào và kiểm tra hoạt động hoàn toàn riêng biệt.
Ngoài ra, kỹ năng lập trình rất có giá trị một mình. Mọi người nên có một số kinh nghiệm cơ bản về viết mã.
- Xây dựng kiên nhẫn (và tính hài hước) của bạn
Tôi luôn tin rằng việc kiên nhẫn dễ dàng hơn nếu bạn có tính hài hước. Điều gì đó khiến bạn tức giận có thể không còn làm hại tâm hồn của bạn nếu bạn có thể nhìn thấy tính hài hước cần thiết trong sự khó chịu đó. Những trí tuệ nhân tạo phát sinh này chắc chắn đòi hỏi kiên nhẫn. Chúng sẽ hiểu sai các yêu cầu hoàn toàn. Chúng sẽ mất luồng cuộc trò chuyện ngay khi bạn sắp đạt được một đột phá. Chúng sẽ hoàn toàn tạo ra những câu trả lời hoàn toàn không đúng.
Nếu bạn không thể cười mỉm về một số điều đó, bạn sẽ gặp khó khăn.
Điều đó cũng đúng với lập trình. Mỗi lập trình viên đều cần kiên nhẫn. Một trong những thách thức lớn mà một số học viên của tôi gặp phải khi bắt đầu lập trình là họ không thể chấp nhận rằng mã của họ sẽ không hoạt động ngay lần chạy đầu tiên. Những người không kiên nhẫn và không thể tiếp tục công việc không hoàn thành khóa học. Trái lại, ngay cả những người lập trình viên không được truyền cảm hứng nhưng có kiên nhẫn thử, thất bại, nghiên cứu thêm và thử lại đã rất thành công.
Hãy nghĩ về điều này. Việc thúc đẩy AI là sự kết hợp của việc làm việc với một máy tính vô cùng đúng nghĩa, một mô hình học tập sẽ có ý định giải thích các điều một cách không thể đoán trước, các thành viên trong nhóm là con người (một số trong số họ thậm chí còn đúng nghĩa hơn các máy móc), và tính chất ngẫu nhiên không thể dự đoán của vũ trụ.
Kiên nhẫn không chỉ là một phẩm chất. Đó là một siêu năng lực.
