หลังเกิดกระแสการใช้งานเทคโนโลยี AI ทำให้หลายคนตื่นเต้นกับความสามารถและมีความหวาดกลัวว่าบางตำแหน่งงานอาจจะโดน AI มากดดัน แต่ในขณะเดียวกันก็มีอาชีพใหม่เกิดขึ้น นั่นก็คือ Prompt Engineer 

Prompt Engineer คืออะไร 

Prompt Engineer ทำหน้าที่เหมือนผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในการคุยกับ AI ในบทความนี้เราจะพาไปทำความเข้าใจเกี่ยวกับอาชีพนี้ที่อาจจะเป็นอาชีพมาแรงในอนาคต พร้อมทั้งสำรวจความเป็นไปได้ในเชิงธุรกิจที่เริ่มมีการซื้อขายคำสั่งหรือคำบรรยาย (prompt) ในตลาดออนไลน์ ปิดท้ายด้วยเทคนิคดีๆ ที่คุณควรรู้ถ้าสนใจเรื่องของ Prompt Engineer

“การเขียน prompt ที่ดีสำหรับสร้างบุคลิกของแชทบอทนั้น เป็นทักษะอันน่าอัศจรรย์ที่สร้างความได้เปรียบได้มาก เป็นตัวอย่างของการเขียนโปรแกรมในภาษามนุษย์ (Natural Language)” - Sam Altman

Prompt Engineer คือตำแหน่งงานที่มีความสามารถในการดึงประสิทธิภาพสูงสุดของ AI มาใช้ ผ่านคำสั่งที่ป้อนเข้าไป (prompt) และทำให้ AI ตอบกลับได้ตรงความต้องการของเรามากที่สุดพร้อมบริบทที่ครบถ้วน โดยคำสั่งที่เราป้อนเข้าไป คือ Input และผลลัพธ์ที่ AI ตอบเรากลับมา คือ Output หน้าที่ของ Prompt Engineer คือหา Input ดีๆ ใส่เข้าไปทำให้เราได้ Output ดีๆ กลับออกมา โดยไม่เกิดอาการหลอน (hallucination) หรือตอบคำถามไม่ตรงบริบท พร้อมพัฒนาฐานข้อมูลโดยการเทรนข้อมูลให้กับโมเดล

ขั้นตอนการทำงานของ Prompt Engineer แบบคร่าวๆ

การจ้างงานตำแหน่ง Prompt Engineer

ทั้งการเกิดใหม่และการมาแรงของเทคโนโนโลยีเปลี่ยนโลกนี้ ทำให้หลายบริษัทเริ่มที่จะเปิดรับตำแหน่งงานที่ทำหน้าที่คุยกับ AI หรือจะเรียกว่าเป็นนักจิตวิทยาสำหรับ AI ก็ว่าได้ ตามที่นักวิจัยที่อยู่ในทีม OpenAI อย่าง Andrej Karpathy ได้นิยามเอาไว้

Anthropic สตาร์ทอัพ AI ที่เน้นเรื่องของความปลอดภัยที่ได้รับการหนุนหลังจาก Alphabet บริษัทแม่ของ Google ผ่านการระดมทุน 300 ล้านเหรียญฯ เปิดรับตำแหน่ง Prompt Engineer and Librarian โดยให้ค่าตอบแทนสูงถึง 175,000 - 335,000 เหรียญฯ ต่อปี

BoardingArea สำนักข่าวสำหรับสายบิน รวมข่าวเกี่ยวกับวงการเครื่องบินและการบิน ได้เปิดรับตำแหน่ง Prompt Engineer แบบ part-time ที่มีความเชี่ยวชาญเรื่อง AI/machine learning โดยชื่อตำแหน่งที่เปิดรับคือ ChatGPT Specialist หรือผู้เชี่ยวชาญ ChatGPT นั่นเอง อัตราค่าตอบแทนอยู่ที่ 44,300 - 56,000 เหรียญฯ ต่อปี

Klarity บริษัทรับตรวจการทำสัญญาโดยใช้ Natural Language Processing (NLP)ช่วยตรวจเอกสารสัญญาระดับองค์กร ได้เปิดรับตำแหน่งงานประจำ ML Engineer โดยให้ค่าตอบแทนอยู่ที่ 130,000 - 230,000 เหรียญฯ ต่อปี

ตลาดซื้อขายแลกเปลี่ยน prompt

การสร้าง prompt ไม่ใช่เรื่องง่ายเพราะต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และความเข้าใจในตัวโมเดล AI ที่เราใช้งาน พร้อมการทดลองให้ได้ output ออกมาในหลายๆ รูปแบบ ทำให้ prompt เปรียบเสมือนไอเดียที่เราสามารถนำไปขายได้ เช่น ตลาดซื้อขาย prompt ที่เปิดตัวในปี 2022 อย่าง PromptBase ก็เป็นหนึ่งในตลาดออนไลน์ที่มีราคาเริ่มต้นอยู่ที่ 1.99 เหรียญฯ สำหรับการซื้อคำสั่งพร้อมแสดงตัวอย่างผลลัพธ์ที่เราจะได้จากการใช้ prompt 

PromptBase

อีกตลาดแนว web3 ที่เป็นการซื้อขาย prompt โดยจ่ายผ่านคริปโทได้คือ PromptSea (คล้าย OpenSea ที่เป็นตลาดซื้อขาย NFT) ชูจุดเด่นว่าเป็นตลาดซื้อขาย prompt ในรูปแบบ Hybrid NFT ที่อยู่ระหว่าง Public และ Private บล็อคเชน เรียกว่าเป็น PromptNFT ผ่านการใช้มาตรฐาน ERC-1155

PromptSea

10 เทคนิคในการสร้าง prompt ที่ดี

ในบทความบนเว็บไซต์ Medium ของคุณ Ivan Campos ได้ให้เทคนิคการสร้าง prompt ที่มีความซับซ้อนและดีขึ้น (ทั้งนี้ประสิทธิภาพของ prompt จะขึ้นอยู่กับสิ่งที่เราต้องการให้ AI ทำ และโมเดลของ AI ด้วย เพราะฉะนั้นสิ่งสำคัญคือการทดลองหลายๆ วิธีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจที่สุด)

1. ชัดเจนและเจาะจง เพื่อทำให้ AI เข้าใจง่ายขึ้นและตอบกลับมาในสิ่งที่เราต้องการ
2. ให้บริบทที่เพียงพอ เพื่อสร้างความแม่นยำของคำตอบ เช่น ถ้าเราถามหัวข้ออะไรบางอย่าง เราก็ควรให้ข้อมูลหรือแหล่งที่มาของข้อมูลนั้นด้วย
3. ใช้หลาย prompt พร้อมกัน เพื่อสร้างคำสั่งสำหรับหน้าที่ที่มีความซับซ้อนพร้อมช่วยลดความสับสนได้ผ่านการย่อย prompt ให้เป็นขั้นเป็นตอน
4. เพิ่มความคิดสร้างสรรค์ด้วยการไม่ตีกรอบทำให้ผลลัพธ์ที่ออกมามีความหลากหลาย เช่น ไม่จำกัดรูปแบบการเขียนของ AI
5. ขณะเดียวกันเราก็สามารถตั้งข้อจำกัดให้ AI เพื่อผลลัพธ์ที่ตรงความต้องการของเรามากขึ้น เช่น ความยาวของข้อความ รูปแบบการเขียน เป็นต้น
6. ใช้ชุดข้อมูลในการเทรนที่มีความหลากหลายทำให้โมเดล AI มีความเข้าใจในเรื่องความหลากหลายมากขึ้นไม่ว่าจะเป็น มุมมอง วัฒนธรรม รูปแบบการเขียน
7. ทดสอบโมเดลด้วย prompt หลายๆ แบบทำให้เราเข้าใจการทำงานและหาข้อบกพร่องของโมเดลที่อาจจะเป็นปัญหาได้
8. ใช้การประเมินจากมนุษย์เพื่อประเมินประสิทธิภาพและหาข้อบกพร่องในการพัฒนาโมเดลต่อไป
9. ใช้การเรียนรู้เชิงรุก (Active Learning) เพื่อปรับจูนและพัฒนาประสิทธิภาพในการทำงานแบบเจาะจง
10. ทดลองด้วยสถาปัตยกรรมรูปแบบต่างๆ ด้วยการทดลองด้วยสถาปัตยกรรมและค่า hyperparameters ที่หลากหลายจะช่วยให้เราเห็นได้ว่ามันส่งผลต่อโมเดลของเราอย่างไรบ้าง

อ้างอิงข้อมูล

Prompt engineering' is one of the hottest jobs in generative AI. Here's how it works

Prompt engineers in vogue on generative AI

What Does a Prompt Engineer Do?