迅速なエンジニアリング。 プロンプトエンジニアってどんな仕事をするの？ | ビジネスにおける AI #42

プロンプト エンジニアリングは、人工知能、コピーライティング、論理的思考、創造性を組み合わせた魅力的な新しい分野です。 しかし、プロンプトエンジニアになるにはどのようなスキルやツールが必要なのでしょうか? それは本当にほぼすべての企業に定着するポジションなのでしょうか、それとも成長する AI テクノロジーに関連した一時的なニーズなのでしょうか?

プロンプト エンジニアリングとは何ですか? なぜ e-ビジネスに影響を与えるのでしょうか?

プロンプト エンジニアリングは、いわゆるプロンプト、つまり人工知能モデルに向けられたコマンドの作成と最適化に関連する新しい分野です。 アイデアは、クエリまたは命令を適切に定式化することで、AI モデルから望ましい、意味のある、正確な応答を取得することです。

たとえば、次のことができます。

• チャットボットに広告テキストの生成を依頼し、
• 人工知能にオフィスの従業員を描いたイラストを作成するタスクを与え、
• API 経由で送信された顧客データを分析するときに実行する必要があるタスクについてモデルをガイドします。

ChatGPT の作成者である OpenAI は、画像生成用の最新モデルである DALL-E 3 のリリースにより、迅速なエンジニアリングが不要になったと 2023 年 9 月に発表しました。 彼らは次のように書いています。

「現代のテキストから画像への変換システムは単語や説明を無視する傾向があり、ユーザーは迅速なエンジニアリングを学ぶ必要があります。 DALL-E 3 は、提供されたテキストと正確に一致する画像を生成する機能への一歩を表しています。」

Open AI は、ChatGPT に画像を正確に記述するよう教えることで、この分野で大きな進歩を遂げました。 その結果、チャット ウィンドウに入力された単純なプロンプトを詳細な説明に変換し、それに基づいて優れた画像を生成することができます。 しかし、そのような解決策、つまり人工知能が人工知能用のプロンプトを作成するという解決策は、ビジネスにおけるプロンプトエンジニアリングの終わりを意味するのでしょうか? 9月時点ではまだ診断は時期尚早だったようだ。

2023 年 11 月 6 日に Open AI が開催した DevDay カンファレンスによって、意欲的なプロンプト エンジニアにとっての希望と疑問がさらに加わりました。とりわけ、このカンファレンスでは、カスタム アプリケーション内で AI アシスタントを作成するシステムである Assistants API と GPT が紹介されました。 、ChatGPT によって実行される役割構築機能。

出典: OpenAI (https://openai.com/blog/introducing-gpts)

企業にとって、高精度で迅速なエンジニアリングは大きなチャンスを意味します。 これにより、AI モデルがビジネスと顧客のニーズをより深く理解できるようになり、質問者の期待に合わせた回答を提供できるようになるためです。 迅速なエンジニアリングとは、単なる一文の指示ではなく、ビジネス ソリューションの明確化、ソフトウェアのテスト、複雑なデータ セットの分析に役立つ拡張された会話でもあります。 ChatGPT の技術は洗練されているにもかかわらず、Google Bard も Bing も、単純なコマンドからそのようなタスクを実行する方法を解読することはできません。

プロンプトエンジニアの義務と責任は何ですか?

プロンプト エンジニアは、企業内でのプロンプト エンジニアリング技術の導入に携わるスペシャリストを含むまったく新しい職種です。 彼らの主なタスクは、人工知能モデルに向けたプロンプトを設計、テスト、改善することです。

プロンプト エンジニアの仕事で同様に重要な領域は、人工知能の助けを借りてパフォーマンスを向上させるための社内のタスクを特定することです。 これは、即時エンジニアの仕事には、特に次のような個人またはチームとの緊密な連携が含まれるためです。

• 技術コンテンツ、コミュニケーションコンテンツ、マーケティングコンテンツの作成、
• 製品の開発と改善だけでなく、
• 人事、採用、データ分析に携わっています。

敏速なエンジニアが、AI コンテンツ生成プロセス全体の品質と効率の向上に常に取り組んでいます。 仕事を効果的に行うには、最近驚異的なスピードで変化している人工知能と自然言語処理の最新トレンドを常に把握しておく必要があります。

優れたプロンプト エンジニアは、さまざまなバリエーションのプロンプトを試します。 AI モデルの応答をテストして分析し、企業と顧客の期待に最もよく応えるように調整します。 これは創造的で分析的かつ学際的な仕事です。

さまざまな業界でのプロンプトエンジニアリングの適用例

プロンプトエンジニアリングを適用する可能性は膨大であり、いくつかの例を次に示します。

• 顧客サービス– 適切に設計されたプロンプトにより、仮想アシスタントやチャットボットに適切な役割とタスクを割り当てることができます。これにより、顧客の問題を解決するだけでなく、会社が必要とする調子を維持する状況に応じた応答に変換されます。
• マーケティング- 適切なプロンプトを備えた言語モデルは、魅力的な広告スローガン、ソーシャル メディア投稿、製品説明を作成できるほか、マーケティング戦略の開発と改善にも役立ちます。
• 教育- 効率的な即時エンジニアリング手法に導かれた AI は、各生徒のニーズと学習スタイルに合わせてパーソナライズされた学習パスを設計でき、最も重要なことに、タスクの正しい解決策につながる推論を説明できます。
• ソフトウェア開発とテスト– 正確に定式化されたプロンプトは、より大きな全体の作成とテストに役立ち、AI ツールがより効果的なソリューションを提案できるようになります。
• E コマースの自動化- 敏速なエンジニアはガイドラインを作成して、AI モデルが仕様、画像、レビューに基づいて店内のすべての製品の説明を生成するほか、ブラック フライデーやクリスマスに関連する追加の季節ガイドラインも生成できます。

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania

プロンプトエンジニアリングは若い起業家やフリーランサーをどのように支援できるでしょうか?

迅速なエンジニアリングは、新興企業やフリーランサーにとってもチャンスです。 ビジネスを成長させるためにプロンプ​​ト エンジニアリングを使用する方法をいくつか紹介します。

• オファーの作成を容易にする- 適切なプロンプトを備えた言語モデルは、ビジネスのプロファイルと特定の顧客グループの期待を組み合わせることによってオファーの作成をサポートしたり、ハイパーパーソナライゼーション (つまり 1 人に宛てたもの) を提供したりすることもできます。
• ビジネス アイデアの生成– AI が適切なプロンプトを提供することで、製品、サービス、または顧客の問題に対する解決策の創造的なコンセプトを提案できます。 市場のニッチ市場を見つけるのにも役立ちます。
• ビジネス メンタリング– 熟練したプロンプト エンジニアリングを使用して、質問や懸念事項に答えてビジネスの発展を支援する経験豊富なメンターのキャラクターを作成できます。
• 市場分析– プロンプト エンジニアによって適切に設計されたプロンプトにより、AI モデルがトレンド、競合、消費者の好みを徹底的に分析できるようになります。

プロンプトエンジニアが使用するツールとテクノロジー

迅速なエンジニアの仕事は、高度なテクノロジーとツールの使用、そして何よりもそれらを組み合わせて最高の結果を得る能力に基づいています。 これらには次のものが含まれます。

• GPT-4、Llama 2、Claude 2、PaLM 2 などの言語モデル (LLM) – プロンプト エンジニアは、その操作と機能、および長所と短所をよく知っている必要があります。
• PyTorch または TensorFlow ライブラリを使用した Python などのプログラミング言語– AI モデルの変更と学習を可能にします。
• AI モデル用の API – たとえば、人工知能との簡単な対話や既存のツールとの統合を可能にする OpenAI API、
• Google Analytics や Tableau などのデータ分析および統計ツールは、AI モデルのパフォーマンスのテストと最適化をサポートします。

フリーランスの世界をナビゲートし、Upwork や Fiverr などのプラットフォームを効率的に使用することも有用なスキルです。 フルタイムのプロンプト エンジニアのポジションはまだ希少であるため、プロンプト スキルが必要な割り当てや興味深いプロジェクトを見つけやすくなります。

プロンプトエンジニアになるためにはどのようなスキルが必要ですか？

敏速なエンジニアとして成功するには、考えを正確に組み立てる能力が重要です。 また、AI プロンプトのさまざまなバリエーションを設計およびテストするときに不可欠な分析的思考と創造的思考を持つことも役立ちます。

自然言語処理 (NLP) の知識、および利用可能な AI モデルとその機能の絶えず変化する状況に対する方向性も重要です。

Python プログラミングは、多くのプロジェクトやそのすべてにおけるチームワークにも役立ちます。 結局のところ、敏速なエンジニアとして働くということは、ビジネス部門、IT 部門、マーケティング部門、人事部門と緊密に連携することを意味します。 結局のところ、適切なプロンプトを作成するということは、他のユーザーのニーズを大規模言語モデル (LLM) で理解できる言語に翻訳することを意味します。 職業倫理についても言及する価値があります。 人工知能の影響の大きさに応じて、迅速なエンジニアは AI テクノロジーの責任ある倫理的な使用を念頭に置く必要があります。

プロンプトエンジニアリングの未来: この職業はどのように進化するのでしょうか?

プロンプト エンジニアリングの将来については意見が大きく分かれています。 即時エンジニアは興味深い課題に満ちた将来に直面していると言う人もいますが、これは 1 ～ 2 年で終わる流行だという人もいます。

プロンプトエンジニアリングの明るい未来

多くの専門家は、要求の厳しい専門的プロフィールにもかかわらず、迅速なエンジニアリングは AI 業界で最も有望なトレンドの 1 つであると信じています。 企業内で言語モデルがより一般的になるにつれて、この分野のスペシャリストの需要は今後も高まり続けるでしょう。 雇用の機会は、正社員として、またフリーランサーまたはコンサルタントとしての両方となります。 人工知能の驚異的な発展と、人間の表現や意図を理解するその能力にもかかわらず、迅速なエンジニアリングはそれほどすぐに消えることはなく、いくつかの理由から今後何年にもわたって必要とされるでしょう。

1. AI に要件を伝えるためのプロンプトを作成する必要があります。 AIは心を読むことができないので、私たちは言葉を使ってAIとコミュニケーションをとる必要があります。
2. 人々はニーズを伝えるのが苦手なので、プロンプトを使って効果的にニーズを伝える方法を学ぶ必要があります。
3. ほとんどの人は、実際に見てみるまで、自分が何を望んでいるのか正確にはわかりません。 そのため、プロンプトには改良が必要になることがよくあります。
4. AI が考慮しなければならない変数が多すぎるため、人間がプロンプトでそれを伝える必要があります。
5. プロンプトを作成することは要件を明確にするのに役立ち、それ自体に価値があります。

言い換えれば、迅速なエンジニアリングは時間の経過とともにより自然になりますが、消えることはありません。 むしろ、それは人々が直感的に習得できるスキルとなるでしょう。

プロンプトエンジニアリングの未来に対する脅威

その一方で、プロンプトエンジニアリングに対する強い関心にもかかわらず、その人気はいくつかの理由で短命に終わる可能性があるという主張もあります。 まず、将来の世代の AI システムは自然言語をますます理解し、正確に設計されたプロンプトの必要性が低くなります。 第 2 に、GPT-4 などの新しい言語モデルは、独自のプロンプトの作成においてすでにうまく機能しており、プロンプト エンジニアリングが不要になる可能性があります。 第三に、プロンプトの有効性は特定の AI アルゴリズムに依存するため、AI モデルやバージョンが異なるとプロンプトの有用性が制限されます。

生成型 AI の可能性を実現するための最も多用途で永続的なスキルは、問題の定式化 (特定、分析、特定する能力) です。 これには、問題の本質の診断、複雑な問題の分解、視点の変更、制約の設計が含まれます。 これらのスキルを練習すると、AI とより適切にコミュニケーションし、AI が特定の課題を解決できるように導くことができます。 それがさらなる迅速なエンジニアリングであっても、単に人工知能と通信する能力であっても。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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