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提示词工程已死!祖师爷亲手砸饭碗:以后问AI,不用再念咒了

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新智元报道


提示词工程,死了。

给它判死刑的人,正是当年亲手把「提示词工程师」变成一份正式工作的那个男人——Riley Goodside。

祖师爷,亲手给自己的饭碗写了一篇讣告。

事情是这样的。

10 月 22 日,安全研究员 Justin Elze 在 X 上发了一条帖子,正文只有一句:You're all prompting wrong,你们提示的方式全都错了。

配图是两张 LinkedIn 截图。


第二天,Riley Goodside 转发了它,轻飘飘丢出三句话:

Prompt engineering is dead. Prompt however you want. Have fun。提示工程已死,想怎么问就怎么问,玩得开心。

三句话,加起来 10 个英文单词。可就这 10 个词,在 AI 圈掀起了滔天巨浪。


这话不是谁说都有这分量。

Goodside 做过 Scale AI 的首席提示词工程师,后来又加入 Google DeepMind 继续干这行。Scale AI 的 CEO Alexandr Wang当年亲自站台说,他打赌 Goodside 是全球第一个被正式雇用的提示词工程师。


早年他靠公开做实验出名,专门研究怎么跟大模型打交道,连「提示注入攻击」这个安全概念都是他早期研究的重点方向之一。

有网友评论一针见血:这话出自一个几乎亲手设立了这个职位的人之口,真是一篇有趣的悼词。


念「咒语」的日子,你也经历过吧

把时钟往回拨一拨。

ChatGPT 刚火那阵子,谁的收藏夹里没躺过几份「万能提示词模板」呢?

先给 AI 指定一个身份——「你是一位资深 XX 专家」,再规定输出格式,再叮嘱一句「请一步步思考」,最后还得加两句客气话。

一长串写下来,跟念咒似的,生怕漏掉一个字 AI 就不灵了。

那时候大家是真信这个。

会写提示词,就是一门能写进简历的技能,「提示词工程师」一度是全网最让人眼红的新职业。

据说年薪能开到几十万美元,不用写代码,光靠跟 AI 聊天就行。

三年过去,发明这套「咒语」的人自己站出来说:别念了,没用了。

一句大白话,干了专家的活

Justin 配的那两张截图就是活生生的证明。

截图来自 Chainguard 的 CEO Dan Lorenc。

这家公司在软件供应链安全领域赫赫有名。

就在 10 月中旬,Chainguard 正式推出了他们的 AI 漏洞发现系统——一套自建的执行框架,配上前沿大模型做安全研究。

给模型的提示简单到什么程度呢?大意就是一句话:找找 PHP 里不用登录就能被远程利用的高危漏洞。

没有角色扮演,没有分步模板,也没有「你是一位资深安全专家,请按以下步骤……」。

就这么一句大白话。

结果那套系统真的独立复现出了已知的高危漏洞,还帮忙验证了官方修复方案。


这事闹得可动静不小。FBI 都发了警告,PHP 基金会紧急发布修复,多个政府网站一度受影响。

搁在以前,这是资深安全专家反复打磨提示词、精心设计多轮对话才敢碰的活儿。

如今一句人话就搞定了。

死掉的是那句话,活着的是那套系统

热闹没过多久,Goodside 自己在评论区补上了后半句。

他说自己刚才是在说俏皮话。

给系统写底层提示词的人、给小模型做精调的人、把提示嵌进应用里的工程师,手里的活可一点没少。但对坐在屏幕前的普通用户来说,「直接问」能达到的效果上限,基本已经没有天花板了。


有人追问,是哪个新模型让你突然改了想法?

他说没有什么突然的转折,自从 ChatGPT 问世起,提示词工程作为普通用户的必备技能就一直在慢慢消亡,这是个缓慢而持续的过程。

有网友一语道破:「感觉工作只是从提示转移到了 harness 上。」Goodside 回了两个字:是的。


这就对了。

Dan Lorenc 那句「找找漏洞」之所以能成,靠的不是这句话本身有多精妙,而是它背后那套包含沙箱环境、目标源码和执行引擎的完整系统。

模型的功劳在能力,系统的功劳在设计。

咒语会过期,判断力不会

把这几年的演化串起来,脉络清晰得很:

最早是 Prompt Engineering,琢磨怎么把一句话说漂亮;后来 Karpathy 等人推动了 Context Engineering,研究怎么给模型喂对信息;再到 Harness Engineering,给模型搭好运行环境、设定规则和约束;现在圈子里又喊出了 Loop Engineering,让整套系统自己循环着跑、自我迭代。

一层一层往上叠,功夫离提示词越来越远。

普通用户不用再背咒语、存模板,模型听得懂人话了。

最有意思的是 Goodside 本人。有人问他,现在该把精力花在什么技能上。这位祖师爷很老实地回答:老实说,我完全不知道现在什么技能值得培养,一切变得太快了。

技巧每隔几个月就被模型追平一次。

现在变得重要的三件事成了:你能不能把问题想清楚?能不能把自己要什么说明白?能不能判断 AI 给出来的结果到底对不对?

参考资料:https://x.com/goodside/status/2113639196254671259

编辑:所罗门

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