【AI新工種】提示工程師大熱跑出 行外人花1年時間轉行做Prompt Engineer

隨著人工智能（AI）技術的神速發展，新工種如雨後春筍般應運而生，其中「提示工程師」（Prompt Engineer）成為了科技行業其中一個備受關注的新興職位。對於那些渴望在職業生涯中尋求創新和變革的打工仔來說，這會是一個轉行好機會嗎？原本在時裝電子商務行業工作約7年的Catherine就借著這股東風，利用一年多時間裝備自己，成功在年初轉行，搖身一變為提示工程師。提示工程師的日常工作是什麼？她到底是怎樣鋪設轉行之路的呢？沒有技術背景也可以入行嗎？職業發展前景又如何⋯⋯Catherine將一一解答以上問題，並分享成功轉行的五大策略。

Q.提示工程師是什麼？

分享如何成功轉行之前，我們需要先清楚了解提示工程師其實是什麼。這份職業是由於生成式人工智能（Generative AI）崛起，自然語言處理（NLP）和生成式預訓練變換器（GPT）模型的快速發展，繼而興起的。好像大家常聽到的ChatGPT、Midjourny都是生成式人工智能的代表！

Catherine表示：「提示（Prompt）是請求生成式 AI 執行特定任務的自然語言文字。提示工程師其實就是專門從事設計和優化與AI（特別是自然語言處理模型）交互提示的專家。當愈來愈多AI技術被集成到產品和服務中，便需要提示工程師來優化AI交互，設計有效的提示（Prompt）來提高模型的輸出質量，生成更完美的內容，滿足市場需求。最簡單的說明，就是你可以把這份工當作設計師、文案和程序員三者的結合體。」

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Q.日常工作職責是什麼？

提示工程師的核心職責就是：設計、測試和優化用於指導AI模型生成期望輸出的提示語句。首要任務當然是編寫提示，幫助AI理解和執行具體任務，以生成高質量、高相關性的內容。其次還需要參與開發工具和框架，使非技術用戶能夠更容易地利用AI技術，以及培訓其他員工有效使用這些AI工具。

Catherine現時受僱於杜拜某時裝公司的AI開發部門，日常遙距工作，工作團隊成員遍佈世界各地。她分享：「每天工作的第一件事就是檢視當前項目進展，例如我們團隊正在開發一個新的AI模型，能夠根據客戶的購物習慣、偏好和互動歷史來自動推薦最合適的時尚和美容產品。我會查看最新的模型輸出，檢查是否有任何顯著的偏差或錯誤，並計劃如何進行調整。」

「然後是實際的技術操作，我要設計高效的交互提示，編寫或調整提示策略，同時也要改良內容生成，並提升推薦系統的靈活性。例如嘗試不同的提示格式，加入更明確的指示，確保AI理解用戶的查詢和需求，從而提供相關的推薦。甚至會利用Python進行編程，並使用自然語言處理（NLP）庫來分析和處理文本數據。」

Q.工作有什麼挑戰和困難之處？

Catherine直言，工作中經常有很多挑戰，不僅需要技術知識，還要求她不斷創新和解決問題，以及與團隊成員有效溝通。「因為我是中途轉行，本身不是電腦科學出身，大學主修金融，後來在修讀電子商務的碩士學位期間才接觸到電腦科學、人工智能等，在技術知識層面上的確較別人吃力。」

「設計提示需要了解AI模型的底層機制，以及預測它們如何解釋和回應語言的能力，這相當複雜，需要深厚的技術功底，也需要豐富的創意和對人類語言的敏感洞察。壓力不少！再加上AI的反應可能是不可預測的，儘管提示已經精心設計，也可能出現意外或非理想的結果。不過，挑戰正是我渴望轉行的推動力，AI是未來的趨勢，我希望走在帶領時代潮流的角色中，不斷終身學習，跟上最新的研究、工具和方法！代價當然是，收工之後也要投入大量時間和精力——自我進修！」

Q.到底該怎樣鋪設轉行之路呢？

從電子商務轉行成為提示工程師，需要仔細規劃和自我提升。以下是Catherine的五大策略和技巧：

1. 評估可轉換技能

「我鋪排轉行路的第一件事是：評估自己從事電子商務7年來所獲得的技能，分析有哪些是可轉換至提示工程師職位。數據分析能力、客戶理解、內容管理經驗，這三方面都是我的優勢。

以自動推薦的AI模型為例，我具備分析銷售數據、客戶行為和市場趨勢的能力，對於訓練AI模型來進行精準的市場預測和個性化推薦非常有用。而且因為我對目標市場和客戶群有深入理解，有助設計更有效的AI提示，提高用戶互動和滿意度。」

2. 學習新技術

「為了轉行成為提示工程師，我早在2022年底已經開始陸續進修新技術。例如學習程式設計 Python，這是進行自動化和與AI模型交互的基礎；學習了基本的機器學習知識和AI基礎，以了解AI和機器學習的基本原理。最重要的是認識自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLM），前者是理解和生成人類語言的AI技術，非常重要。後者是是基於大量資料進行預訓練的超大型深度學習模型，也可以說一種特別的NLP模型，如OpenAI的GPT系列，通過在大規模數據集上的預習訓練，能夠生成連貫和多樣化的文本。」

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3. 累積實戰經驗

「一定要有實戰經驗，嘗試進行一些AI項目，例如使用NLP生成產品描述，我曾經建立一個簡單的聊天機器人來回答關於時裝產品的問題。把握機會，參與開源項目，特別是那些與AI技術相關的項目，累積寶貴的實戰經驗，並展示個人技術能力。基本上，每一份提示工程師的職位申請要求，都會要求求職者提交曾經寫過的有用提示詞，甚至錄影螢幕，展示自己是如何讓LLM給出最精準的回覆。」

4. 建立專業網絡

「參加相關的研討會和工作坊，可以擴展AI領域的專業網絡。別忘記經營個人的社交媒體和專業平台，在GitHub、GitLab、Medium等平台上建立和維護專業形象，展示你的項目和貢獻，包括成功設計的AI提示、優化的交互腳本等，以此證明個人的技術能力和專業知識。我能夠成功轉行，GitHub真是功不可沒，面試官直言曾經在GitHub當中看到過我寫的項目。」

5. 形式上一定要有的證書

「AI和機器學習領域正在快速發展，除了個人持續自學新技術之外，想辦法獲取證書是很重要的加分位。完成相關的在線課程和證書計劃，如Coursera、edX上的人工智能、機器學習和Python程式設計課程，都是加分位。」

Q.沒有技術背景也可以入行嗎？

Catherine明確說：「理論上是可以，但實際上不太可能。入行做提示工程師的確不需要扎實的技術學位和經驗，因為生成式AI興起的時間不長，提示工程師也是這兩年新興的職業，難以要求大家有多年工作經驗。但是，假如你完全不懂AI基礎、什麼是NLP、沒有試玩過LLM⋯⋯基本上難以勝任日常工作。」

「所以，如欲投身此領域，有基本的AI知識，懂得『玩』提示是必須的。如果曾經實踐過設計和優化AI模型交互提示，將會有很大的優勢。『玩』得不精不用怕，對AI的熱情也是行內人很看重的特質，請顯示出你的強烈好奇心、創新思維和實驗精神，有助打動面試官。」

Q.職業發展前景一片光明嗎？

「提示工程師作為一種相對較新的職位，隨著AI和機器學習技術的快速發展，需求也在快速增長。愈來愈多的企業認識到優化AI交互的重要性，並聘請提示工程師測試系統，以充分發揮AI模型的實力，發展前景相當明朗！除了科技行業，還有其他行業也曾招聘提示工程師。例如波士頓兒童醫院聘請提示工程師，協助編寫用於臨床研究的醫療數據；英國有律師事務所聘請提示工程師，專門設計能為法律業務提供資訊的提示。」

「至於薪酬，我現時連同福利補貼，月薪大約是港幣6萬多。因為職位還很新，視乎地區、經驗和技能的不同，薪酬範圍差異頗大。曾經有AI初創公司招聘提示工程師，薪酬定價高達33.5萬美金年薪，當時一度成為網上熱話。但只是特殊例子！以美國為例，初級至中級提示工程師的年薪大約是7萬至12萬多美金（約56萬至95萬港元），具高級技能和經驗的專家可能會更高。曾為Amazon Alexa語音助理開發語音互動引擎的Labworks.io創辦人Tom Hewitson認為，合理年薪應介乎10萬至15萬英鎊（約98萬至147萬港元）。」

「其實，提示工程師不僅為渴望投身AI行業的人們提供了新的機會，也為尋求職業轉換的打工仔開闢了一條充滿可能性的道路。好像我一樣，也是通過不斷學習和實踐，才在AI時代中找到自己的一席之地。」

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