今天小編分享的财經經驗：ChatGPT催生的百萬年薪崗位，大廠不願意招了，歡迎閱讀。
大模型元年最熱門的 AI 崗位，現在已經過氣了。
提示詞工程師，不用寫代碼、不限專業、不要求學歷，只需研究如何和 AI 聊天，就能在 2023 年拿到 25-33 萬美元年薪。
但如今，它已經淪為企業最不願意擴增的崗位之一。
微軟一項涉及 31000 名員工的調查顯示，提示詞工程師已經成為公司未來 12-18 個月内倒數第二不想新增的崗位。
同時在招聘平台（Indeed）上，提示詞工程師的檢索次數也在經歷了過山車式變化。
2023 年 1 月，每百萬次搜索中只有 2 次為搜索提示詞工程師。
2023 年 4 月這一數字暴增到 144 次 / 百萬次。
如今已歸于平靜，大概保持在 20-30 次 / 百萬次。
要知道，當年這一新崗位可是得到了 OpenAI 奧特曼和 AI 大神卡帕西的共同認可。
2 年時間過去，懂提示詞工程确實依舊是項技能，但衍生出的崗位卻已經不那麼剛需了。
搞 AI 課程培訓的高管表示：
無論你是财務、HR 還是法務，懂提示詞工程已經是一種基本的職業技能，而不是需要再專門招一個崗位。
提示工程已成基本必備技能
梳理現狀，提示詞工程領網域現在呈現出三個新趨勢：
1. AI 可以自動化提示詞工程；
2. 普通人上手門檻變低；
3. 企業需要更加復合型人才。
最初，提示詞工程師的工作内容被定義為 " 用合适的描述讓 AI 發揮出最大的潛力 "。
最早一批開設該崗位的 AI 公司包括 Anthropic，也就是 Claude 打造者。
2023 年 3 月，他們為提示詞工程師提供 25-33 萬美元年薪，具體要求比較抽象，包括有黑客精神、喜歡解密、善于溝通、能讓模棱兩可的問題變清晰等。
僅有的硬性要求就是具備基本編程和 QA 技能，熟悉大模型的架構和運轉。
但 2 年後，Anthropic 招聘中已經不見提示工程師蹤影。
同時還推出了可以快速優化提示詞的工具 Prompt Improver。
它能夠自動寫提示詞或者優化提示詞，不僅能幫助開發者快速從其他模型上遷移至 Claude，更能進一步提高企業級 AI 開發的效率。
無獨有偶，谷歌也在前段時間發布了提示詞工程白皮書，向非技術用戶傳授提示詞訣竅。
這意味着，技術廠商正在通過标準化工具，讓提示詞工程的門檻進一步降低。哪怕是純小白，也能基于如上這類工具 / 方案，搞定基礎的提示工程問題。
從更宏觀的層面來看，企業們如今對于提示詞工程師的需求也在普遍降低。
一份由微軟委托的調查顯示，提示詞工程師已經成為企業最不願意擴增的崗位之一（倒數第二名），大家更希望招聘 AI 訓練師、AI 數據專家以及 AI 安全專家等崗位。
人力資源公司 Xpheno 的招聘業務主管表示，AI 行業對于提示詞工程師的需求正在逐漸趨于平緩，全球範圍過去三個季度幾乎持平。
市場更需要懂提示詞工程的復合型人才。
比如對基礎模型、AI 安全治理、數據和雲計算都更了解的人才。從長遠來看，對純提示詞工程師的需求可能會逐漸減少。
但現階段，市面上依舊有提示詞工程師的招聘需求。
在獵聘上，如今依舊給提示詞工程師開出高額薪資的企業，更多集中在垂直行業領網域，或者是服務于垂直行業的技術提供商。
他們招聘的提示詞工程師，也需要更懂行業。
比如格靈深瞳的招聘中，明确提及該崗位需要深入了解政務業務知識。
總之在短期内，提示詞工程師這一崗位不會完全消失。
但它還能存在多久？這可能要取決于 AI 的進化速度了。
未來，每個人都要懂提示工程
其實在提示工程師爆火時，就有人提出了這一崗位存在底層邏輯—— AI 還不夠聰明。
當時的大模型智能水平有限，往往需要精心設計的提示詞，才能給出用戶想要的回答。
2 年過去，當時最強悍的 GPT-4 都被 OpenAI 從 ChatGPT 上下架了，大模型的智能水平已經不可同日而語，無需完美提示詞，模型也能給出更好回答。
與此同時，通過一些簡單的互動設計，大模型也能更精準理解用戶的問題。
比如模型會進一步追問，幫助用戶細化需求。
又或者，它會自動對用戶的問題進行提示詞優化。比如結合上下文、增加細節等。
此外還有一個趨勢不容忽視，AI 正在朝着更加個性化的趨勢發展。
随着用戶和 AI 的交流越來越多，每個人都能形成一個自己的知識庫，AI 也會越來越像私人助理。在這種時候，AI 對用戶有了更深入的理解，通用化的提示詞工程或許也就變得不再實用了。
最後，AI 也在逐漸滲透到每個人的日常工作生活中。就以國内的 DeepSeek 熱潮為例，和 AI 對話已經變得不再稀奇，企業也開始擁抱 AI 浪潮，進行新一輪智能化更新。
幾乎可以預見，未來人們使用 AI，就像現在使用 office 一樣平常。
那，還需要花大價錢招聘提示詞工程師嗎？
顯然是更全面的打工人更有性價比啊（doge）。
