今天小编分享的科技经验：第一批掌握“提示语”的打工人，已经患上AI依赖症？，欢迎阅读。
本文来自微信公众号：LinkedIn （ID：LinkedIn-China），作者：徐天宇，
就在不知不觉中，一批 AI 工具已经潜入职场日常工作中，成为了打工人身边的 " 小答应 "。它们处理烦人的周报，起草各类文书，迅速搞定语言翻译，还能给创意设计人士提供灵感。难怪有些打工人表示，已经产生了 AI 依赖症！
与此同时，一些从没用过 AI 工具的老板们，也在催促着他们的员工尽快掌握 AI，提升效率，创造业绩。网络上也出现了很多针对提示语言的 AI 教程，复制粘贴即可使用。
在向 AI 提问题的时候，你是否也问过自己这些问题：我真的懂得 AI，会用 AI 吗？在我们不断驯化着自己的 "AI 小答应 " 的同时，是否也在不可避免的被 AI 所驯化？
作为第一批熟练掌握提示语的一位普通打工人，徐天宇在过去的 18 个月里一直在思考这些问题，并且与全球打工人们分享着他的探索和实践。
在过去的 18 个月时间里，他从一个业余技术爱好者 +ChatGPT 的熟练使用者，成为了一位 AI 培训讲师 + 一本 AI 学习书籍的联合作者。他（工作生活在新加坡）在领英平台上的关注量增长了近 10 倍！他的学员和关注者中既有职场专业人士、企业管理者、也有大学教授和创意内容生产者。作为一个 " 非技术科班出身 " 的 AI 创业者，他是如何吸引这些职场人士注意的？他的故事对普通打工人有什么样的启示？让我们听听天宇自己的讲述吧。
作为 ChatGPT 的熟练使用者，我在突如其来的裁员时，已经有了下一步棋
我的大学专业是偏商科的，在过去的职业生涯中，我做过社交媒体数据分析师，项目管理，也做过销售专员。尽管这些工作的性质和角色截然不同，然而作为一个技术爱好者，我始终对数据保持着敏锐的直觉，无论工作角色如何，我总在思考如何通过数据优化我的工作？如何通过数据让客户更满意？
2023 年初，我任职多年的一家总部在美国的互联网公司突然宣布裁员，在那一刻很多在任职多年的老员工情绪都比较激动，而我还算淡定。因为在此之前，我已经想好了下一步的职业方向。当时，我已经是 ChatGPT 的熟练使用者，因此我给自己列出了两个选项：
选项 A：找一份与之前职位相似的工作。我可以利用 ChatGPT 生成个性化的简历和求职信，提高求职效率。
选项 B：借助我对 AI 的兴趣与专长，深入研究生成式 AI 技术和工具，探索一条全新的职业道路，特别是我热衷于从事能直接帮助他人的工作，如咨询和培训。
最终，我选了 B。因为我坚信，这场 AI 革命会深刻影响每一个职业和每个人的生活。其实在很多年前，AI 就以 " 某种形式 " 成为了我工作中不可分割的一部分。如今大家提到 AI，首先想到的是 ChatGPT 和生成式 AI。而过去很久以来，AI 技术的核心基础，或者说雏形早已被广泛商用了，例如 " 大数据 " 和 " 算法 " 技术，这些技术颠覆了社交媒体、电商平台以及整个广告行业，我还接触过 GPT-2（早期的 GPT 模型）相关的分析工具。在 ChatGPT 发布后，它迅速成为了我日常生活中的对话伙伴。我很快意识到，它可能为我今后的职业生涯提供机会。
2023 年，除了 ChatGPT 这类大语言模型，生成式图片技术（如 Midjourney）也进入了公众视野。在对这些主流工具进行大量测试，并开始帮助客户解决实际问题的过程中，我发现虽然目前市面上主流的 AI 工具都近在眼前，看似也很容易上手，但是对普通人来说，" 真正用好 " 它们却依然是个谜题，首先 " 提问 " 本身就是一门艺术。
已经熟练掌握 " 提示语 " 的人腦会被 Ai 激发？还是会因 AI 变得懒惰？
生成式 AI 有一个显著的优势：任何人只需使用自然语言就可以与 AI 互动并协同工作。一个富有想象力的小朋友，可能会用 AI 生成比成年人更具创意的视觉内容；而一个没有数据分析背景的人，也可以通过 ChatGPT 实现自动化的数据分析和报告撰写。如何最有效地使用各类生成式 AI？关键在于掌握 " 提问的艺术 "。" 提示工程 "（Prompt Engineering），就是其中的核心。
" 提示工程 " 也是我培训内容的一部分，其方法论核心来源于我之前作为数据分析师的积累，我的工作是在数据与用户之间搭建桥梁，而提示工程则是在人腦思维与机器思维之间搭建桥梁。
然而以机械的方式掌握提示语，可能并不会让我们变得更 " 智慧 "。现在网络上充斥着大量的 ChatGPT 提示指南，但其中很多都像产品说明书一样，列出一些应用场景，然后教人按步骤复制粘贴 Prompt。如果我们只会复制粘贴，恐怕用不了多久就会被 AI 取代了，而且 AI 大模型演进速度很快的，同样的 prompt 结果会非常不同。
举例来说，有很多已经熟练使用 ChatGPT 的同学会把大语言模型的提示词写法套用在图片或视频生成工具上，却经常发现无法达到他们想要的结果。这是因为大语言模型和图片模型虽然都是生成式 ai，但它们的理解方式和能力是不一样的。对大语言模型可以像对另一个人一样进行交谈，尤其是处理复杂问题的时候需要进行 " 持久战 "，而对图片模型或视频模型则需要给出简洁的指令，起到 " 一招制胜 " 的效果。
网络垃圾 VS 真实世界：当 AI 赋予每个人成为 " 内容原创者 " 的机会
用生成式 AI 制作创意内容，也是我培训课程的重要部分。在工作场景中，非创意设计专业的员工，比如销售或市场部门的员工，都可以使用 AI 工具将他们的创意和想法快速视觉化，而专业创意团队更可以利用 AI 工具，大幅提升高质量内容的制作效率。
更重要的是，今天我们的职业生涯已经不仅局限在办公室里了，很多人通过制作旅游、美食和生活场景中的各类短视频创意内容而谋生。此外，我们也可以纯粹基于自己的兴趣，将生活中热爱和珍视的瞬间做成创意内容与家人朋友分享和珍藏。
在軟體开发领網域有 " 敏捷开发 "（Agile）的概念，而随着生成式 AI 的普及，我觉得创意生产也会变得 " 敏捷化 "，任何人都可以参与其中。为此，我与西班牙知名讲师 Ronny Hermosa 合作开发了一套创意类 AI 课程。
最近，在用 GAI 生成了几万张图片和上万支视频后，我发现，如果能把各种 AI 工具串联起来使用，将他们无缝融入到创意内容制作流程中，普通人也可以轻松制作出 " 达到电影级别 " 的视频。这其中当然会有一些技术难点，比如，你需要对 AI 模型的运作方式有基本了解，需要用提示语言做大量测试和优化工作。因此，我想通过我们的培训课程帮大家跳过这些技术难点，找到捷径，从而更快上手，更轻松的使用。
与此同时，由 AI 生成的一些多媒体内容也在网络上引起了巨大的争议。
很多 AI 生成的 " 垃圾 " 内容虚假浮夸，不能给閱聽人带来任何知识或愉悦。我每天也会收到各种 " 一眼假 " 的邮件，仅看标题就知道是 AI 生成的，这样的邮件谁还愿意点击阅读呢？更严重的是，它们会夹杂在新闻和政治事件中，误导閱聽人的情绪和判断力。这个问题是需要网络平台和监管机构等多方共同解决的。
事实上，AI 创作也是无法完全取代人类创意的。前不久，我看到有人在社交网络上发布了用 AI 重新制作的宫崎骏电影，但是被骂的很惨，因为真正的艺术 " 在骨不在皮 "。因此我坚决提倡负责任地使用 AI，我不会鼓励学员在提示词中使用任何当代艺术家或电影的名字、图片，或者上传有版权的视频进行二次创作。当每个人都有机会使用 AI 制作属于自己的原创内容时，这种机会也意味着一种责任。
人类沉迷于手机，机器却在学习
我与合作伙伴也经常会探讨未来的工作场景。我相信，未来五年内，我们很可能会与 AI Agents 并肩工作，这些 Agents 可能以比 ChatGPT 更加智能的形式，存在于系统或设备中，也可能拥有实体形态，成为我们身边的同事。因此，学习 AI 技能，学会与 AI 协作，特别是利用 AI 提升自己的软技能，是决定我们工作竞争力的关键。
我目前的学员中有很多是企业管理者和非技术专业人士。因此我的课程中也包括如何利用 AI 提升团队管理能力和处理人际关系的内容。例如，当一个涉及多个部分的大项目发生时，我们可以用 ChatGPT 分析每个部门的目标和 KPI，从而生成一个能够平衡多方利益的目标和流程；还比如，当你作为管理者需要处理一个棘手的人际冲突的时候，你可以把背景信息给 ChatGPT，让他扮演某个角色，通过它的反馈优化你的处理方式；还有，在遇到企业危机的复杂场景中，你也可以用它进行模拟演练，来帮助你评估企业的沟通信息是否对閱聽人有效。
我现在在新加坡工作和生活，我的学员除了来自东南亚本地，还有相当一部分海外閱聽人是我从网络平台上获取的。
在过去 12 个月中，我在网上撰写和发布了 150 多篇短文，每篇都配有原创文档、图片或视频。在这个过程中，我收获了很多重要的合作伙伴、客户，以及 AI 和创意领網域的众多专业朋友的关注，也收到了大量的提问和反馈。
去年，一位来自加拿大约克大学的教授跟我联系，经过深入沟通，随后我与他进行了针对市场营销领網域的生成式 AI 相关研究。我也受邀给约克大学两个不同学院的学生做了线上分享。未来我想与更多的教育机构合作，帮助他们开发一些从中学到成人教育的 AI 培训课程。
最后我想说，使用 AI 时，不能忘记你的初衷——为自己的职业生涯打破瓶颈，寻找机会。在提升 AI 技能的同时，更要注重提升与人相关的技能，而这正是你在职场中脱颖而出的关键。
