これは、Stable Diffusion 画像中毒者、ChatGPT いじくり回し者、そして新しい AI コンテンツ生成おもちゃを十分に手に入れることができないすべての人たちの幻想です。つまり、ツール：AIと戯れるだけで金持ちになれる。
「皆さん、それが起こっています。『即応エンジニア』は今や役職であり、年収は175,000から300,000の間です。」 TikTokユーザー@startingnameがこう主張している穏やかだが断定的な口調彼の3月のTikTok投稿で。その仕事に就く資格を得るには、ただ「アルゴリズムに時間を費やす」だけでよい、と彼は言う。言い換えれば、生成 AI をいじるのが好きな人にとっては、6 桁の仕事です。
のニューヨークタイムズ 呼ばれたプロンプト エンジニアリングは、「ChatGPT を長く使っている人が履歴書に追加できるスキル」です。のワシントンポスト 呼ばれたそれは「テクノロジー業界で最も注目されている新しい仕事」です。 ZipRecruiter の主任エコノミスト、シネム・ブーバー氏は次のように述べています。CNNに語った迅速なエンジニアリングのおかげで、「ChatGPT のおかげで、より多くの雇用が創出されるでしょう。」
これは単なる誇大広告でしょうか？正確には違います。即戦力のエンジニアを求め、手厚い給与パッケージを提供している企業も実際に存在します。これらの中で最も注目に値するのは、大規模言語モデル Claude の本拠地である Anthropic です。同社は即時エンジニアを雇用していることで有名です。目を見張るような6桁の金額を提示@startingname が TikTok ビデオで言及されています。しかし、即時エンジニア熱に悩まされている場合は、水を一口飲んで深呼吸して、ほとんどの即時エンジニアの仕事はそれほど儲かるものではなく、儲かる仕事はそれほど長くは存在しない可能性があることを知ってください。
ですから、自分の希望を優先して医学部への願書をシュレッダーに入れる前に、夢の仕事作る教皇とミッドジャーニーの陽気な写真, プロンプトエンジニアの仕事を深く掘り下げた結果、判明したことは次のとおりです。
プロンプトエンジニアとは何ですか?なぜこの仕事はとても魅力的なのでしょうか?
AI に関する研究を行ってアプリケーションを構築する AI 企業 Huggingface の研究者である Victor Sanh は、プロンプト エンジニアリングにアプローチした最初の学術研究者の 1 人であり、Mashable のためにそれを詳しく説明しました。
「ChatGPT、GPT-4、Claude など、ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) を経たシステムは、プロンプトや指示の定式化に対してより回復力がある傾向にあります。」と同氏は述べ、これらのシステムは基本的に何を理解しているのかを意味しています。彼らは平易な言葉で語られる、それが重要な点だ。しかし、Sanh 氏はさらに、「彼らは頻繁に間違いを犯します。クエリを正しく理解できなかったり、クエリが過少指定されていることを認識できなかったりするため、適切な応答を提供できなくなります。」と続けました。そこでプロンプトエンジニアリングの出番です。
Sanh 氏によると、次のような別のテクニックが存在します。思考の連鎖が促す、クエリをサブクエリに分割する必要があります。サン氏はこれを「ステロイドを使った迅速なエンジニアリング」と呼んだ。
敏速なエンジニアになるという考えに魅力を感じている人にとって、これはうんざりするほど技術的な話に聞こえるかもしれません。そして、現在のテクノロジー分野で、生成 AI ほど魅力的なトピックはありません。5年くらい前から始めてすべてのテクノロジーニュースの酸素が、暗号通貨と呼ばれる大きな光沢のある物体によって吸い取られているように感じました。平均的な人々は不可解で陰惨だと思われる。でもそれ以来ずっとOpenAI解放されたチャットGPT昨年末、テクノロジー業界ではまったく新しい輝くオブジェクトが登場しましたが、これは人々にとってはるかに使いやすいものです。子供も含めて— 理解して興奮すること。 ChatGPT をアプリと考えると、おそらく史上最もバイラルなアプリ。
マッシュ可能な光の速度
つまり、生成 AI で遊ぶのが大好きな何億人もの人々の 1 人にとって、敏速なエンジニアになるという考えは、仕事として、おそらく、仕事としてビデオ ゲーム テスターになるのと少し似ているように思えます。ビデオ ゲーム テスターが仕事になり得ることを知る前に、給料が低い、疲れる、仕事が忙しい、つまり。
残念ながら、これらの仕事のいずれかに就いた場合、つまり、あなたが実際のお金と引き換えにフルタイムで仕事に就くことができて幸運なことに、履歴書に「即発エンジニア」と書かれている数少ない人の一人であることを意味しますが、おそらく 1 日あたり 8 時間をスポット調査に費やすことになります。 Sanh 氏の言葉を借りれば、システムが「クエリを正しく理解できないか、クエリの指定が不十分であることを認識できない」場合、特定のシステムが「適切な応答」を生成する方法を考案する必要があります。それは単調なように聞こえるかもしれないし、やりがいがあるように聞こえるかもしれませんが、それはあなたがこれから行うことの核心です。
あなたが迅速なエンジニアとして良い仕事をするかどうかに、誰かの人生がかかっているかもしれません。
ボストン小児病院のイノベーションおよびデジタル ヘルス アクセラレーターの大学院研究員であるベンジャミン レーダー氏は、即時エンジニアを採用しているチームの一員です。 Rader 氏によれば、生成 AI は「医師がメモをより速く作成できるようになる」という。同氏の説明によると、ボストン小児病院には「生成型 AI の要求を改良するのを手伝ってくれる人」が必要だという。そのため、私たちが吐き出す情報は幻覚に限定され、それぞれの特定のタスクに特化したものになる。
これが、ChatGPT に良いノックノック ジョークを書かせることになると想像しているのなら、考え直してください。 「これらのタスクはそれぞれ、本当にニッチなものになるだろう」とレーダー氏は語った。同社の内部システムは、Wikipedia や Reddit ではトレーニングされておらず、代わりに、診断、患者の請求情報、および非常に特殊な状況における特定の患者に関する医療専門家間のコメントに関する機密メモによってトレーニングされています。 「私たちは非常に専門的なケアを提供することが多い施設です」と彼は言いました。
一部の即時エンジニアの仕事は、専門性がはるかに低いように見えますが、収益性も低いように見えます
場所によっては、「プロンプト エンジニア」という用語の定義が Sanh の定義よりも若干緩やかであることに注意してください。 1つ現在の広告たとえば、Upwork では、基本的に、次のことを行う人を探しています。大麻に関する大量の記事を生成する。コンテンツ マーケティングや SEO の世界では、人々が 1 日に多くの単語を磨き上げる仕事は新しいものではありません (あなたが読んでいる記事の筆者もそのような仕事からスタートしました)。 GPT-3 と Jasper が「麻、大麻、CBD に関連するさまざまなトピックに関する 800 ～ 1,500 ワードのブログ投稿」を作成することは、明らかにそれらのハイテク バージョンです。言うまでもなく、これは AI 分野で有名な 6 桁の仕事の 1 つではありません。
優れた即時エンジニアの資格とは何ですか?
このキャリア分野は新しすぎて、資格のある応募者の妨げとなるあらゆる種類の資格認定プロセスが適用されません。実際、Anthropic の広告では、自分たちに十分な根拠を示すことができるランドを検討するかのように聞こえます。 「プロンプト エンジニアリングについてまだあまりやったことがない場合は、時間をかけてクロードまたは GPT3 を試し、巧妙に作成された一連の機能から複雑な動作を取得できたことを示すことで、プロンプト エンジニアリングのスキルを最もよく証明できます。プロンプトを表示します」と広告には書かれています。そしてねえ、誰でもいずれかのモデルにアクセスできる限り、それを行うことができます。
しかし、Anthropic 社の技術スタッフの一員である Matt Bell 氏は、コーディングと機械学習 (モデルを「トレーニング」するプロセス) の背景が応募者にとって大きな助けになるだろうと Mashable に示唆しました。 「コーディングの知識があると、プロンプトの体系的な評価を作成するときに役立ち、コーディング作業のプロンプトを作成するのに役立ちます」とベル氏は電子メールで述べた。さらに、「ML (機械学習) の背景があると、これらのモデルの全体的な長所と短所を理解するのに役立ちます。」
それでも、ベル氏は、プロンプトエンジニアリングの実際の行為にはコードを入力する必要はなく、Anthropic の「最高のプロンプターは哲学者である」と急いで付け加えた。
実際、「AIがどのように反応するかを理解するには、論理と推論が必要です」とボストン小児病院のベンジャミン・レーダー氏は言う。受験生の皆さん、アリストテレスを磨きましょう。
こういった仕事は将来まで続くのでしょうか？
Huggingface の研究者である Sanh 氏は、プロンプト エンジニアの役割は一時的なものであると考えており、AI システムの脆弱性はよく知られた問題であり、これらのモデルを作成している企業や組織はその軽減に取り組んでいると説明しています。結局のところ、ストック フレーズの複雑な文字列を入力してチャットボットを操作することは想定されていません。ただ会話すればいいだけです。
Sanh 氏は、モデルと直接仕事をする敏速なエンジニアを「メディアのインタビューに向けて誰かを準備する PR 部門」に例えました。彼らの役割は、システムが「適切に動作する」ように、選挙で選ばれた洗練されていない候補者のようなものである。同氏は例としてMicrosoftのBingを挙げた。 Bing のチャットボットは有名です溶けたにニューヨークタイムズコラムニストのケビン・ルース氏が執筆し、その後、メルトダウンを除いて、より口当たりの良い形式で、より幅広い聴衆に公開されました。 Sanh 氏によると、その変革にはおそらく迅速なエンジニアリングの壮大な偉業が関係していたと考えられます。なぜなら、「改良するにはシステムとの多くのやり取りが必要だったと思われるからです」。
一方、ボストン小児病院のレーダー氏のチームはチャットボットではなく、病院向けの自動情報処理システムをトレーニングしている。同氏は、「医療システムでは、訓練を受けた人がAIと対話することが非常に長い間重要になるだろう。それはすべての分野に当てはまるわけではないかもしれないが、医療システムには確かに当てはまる」と語った。
いかなる場合でも、儲かる新しい AI の仕事が存在する。中には数年後には存在しない仕事もあるかもしれませんが、AIのおかげで多くの仕事は数年後には存在しないかもしれません。調子が良いうちに乗り込んでください。