なぜプロンプトエンジニアリングは一時的な流行なのか

なぜプロンプトエンジニアリングは一時的な流行なのか？

 

人工知能（AI）と機械学習（ML）の永遠に広がる宇宙で、新たなスターが現れました：プロンプトエンジニアリング。この新興分野は、特定の望ましい出力を生成するようにAIモデルを誘導するために設計された入力の戦略的な作成に関連しています。

さまざまなメディアがプロンプトエンジニアリングについて大々的に取り上げており、それは理想的な仕事のように思われます-プログラミングの学習は必要なく、ディープラーニング、データセットなどのMLの概念に詳しい必要もありません。それはあまりにも美味しそうに聞こえるでしょう？

実際には、それは「はい」と「いいえ」の両方です。この記事では、なぜプロンプトエンジニアリングが重要であり、なぜそれが社会的地位を向上させるような人生を変えるキャリアではないのかを説明します。

• Google AIは、アクティブノイズキャンセリング（ANC）ヘッドフォンのための人工知能搭載の革新的な心臓モニタリングモダリティである音響脈波計（APG）を導入します
• 深層学習のマスタリング：非線形性をピースワイズな推定による近似するアート パート3
• コンピュータビジョンの戦場：チャンピオンを選ぶ

 

プロンプトエンジニアリングの台頭

 私たちは皆、AI市場が2030年までに1.6兆ドルになるという数字を見たことがあります。OpenAIは90万ドルの給与を提供しており、GPT-4、クロード、およびその他の様々なLLMが億単位ないしは兆単位の単語を生み出していることです。もちろん、データサイエンティスト、MLの専門家、その他の高レベルのプロフェッショナルが一番先頭にいます。

しかし、2022年にはすべてが変わり、GPT-3が一般に公開されると瞬時に普及しました。突然、一般の人々はプロンプトの重要性とGIGO（ガベージ・イン・ガベージ・アウト）の概念に気付きました。詳細のない手抜きのプロンプトを書けば、LLMが自由に出力を制御することができます。最初は簡単でしたが、ユーザーはそのモデルの真の能力にすぐに気づきました。

しかし、人々はすぐにより複雑なワークフローやより長いプロンプトで実験し始め、巧みに単語を織り交ぜる価値をさらに強調しました。カスタム命令は可能性を広げ、プロンプトエンジニアの台頭を加速させました-LLMの振る舞いに対する論理、推論、知識を用いて、彼が思いのままに望む出力を生み出すことができる専門的な人物です。

 

機械の言語を話す？

 プロンプトエンジニアリングの可能性の絶頂において、自然言語処理（NLP）における著名な進展を促してきました。慎重に作り上げられたプロンプトとともに与えられたバニラ版GPT-3.5から、メタのLLaMaのようなニッチな派生まで、AIモデルは驚異的な能力を持って様々なタスクに適応できることを示しています。プロンプトエンジニアリングの支持者は、これをAIにおける革新のための伝道者として称え、プロンプトの巧妙な作成によって人間-AIの相互作用がシームレスになる未来を見ています。

それにもかかわらず、プロンプトエンジニアリングの約束が論争の火をつけたのはまさにそのためです。AIシステムから複雑で微妙な、そして創造的な出力を提供する能力は見過ごされていません。この分野のビジョナリーは、プロンプトエンジニアリングをAIの未開発の潜在能力を開放する鍵として捉え、それを計算の道具から創造のパートナーへと変える未来を描いています。

 

プロンプトエンジニアリングの検証

 熱狂のうねりの中、疑念の声が共鳴しています。プロンプトエンジニアリングの批評家は、それが根本的な理解を欠くAIシステムの洗練された操作に過ぎないと主張しています。

彼らは、プロンプトエンジニアリングが単なるファサードであり、AIの本質的な理解や推論の能力を欠いていると主張しています。同様に、以下の議論も彼らの立場を補強していると言えるでしょう：

“`

• AIモデルは流行り廃りがあります。たとえば、GPT-3でうまくいったことがGPT-3.5でもパッチされ、GPT-4では実現不可能になります。それでは、プロンプトエンジニアは単に特定のLLMのバージョンの専門家ではないでしょうか？
• 最高のプロンプトエンジニアでも、実際には「エンジニア」ではありません。たとえば、SEOの専門家はGPTプラグインを使用したり、ローカルで実行するLLMを使用してバックリンクの機会を見つけることができます。また、ソフトウェアエンジニアはCopilotを使用してコードを書き、テスト、展開する方法を知っているかもしれません。しかし、結局のところ、彼らは単なる特定のニッチで前の専門知識に頼ることが多い単一のタスクです。
• シリコンバレーの時折のプロンプトエンジニア募集以外に、プロンプトエンジニアリングについてほとんど認識がないことさえほとんどありません。企業はLLMをゆっくりと慎重に採用しており、これはすべてのイノベーションに当てはまるケースです。しかし、私たちは皆、それがハイプを止めないことを知っています。

プロンプトエンジニアリングのハイプ

プロンプトエンジニアリングの魅力は、ハイプと誇張の力に免疫を持たないものではありません。メディアはしばしばその利点を絶賛したり、欠点を非難したりすることで、成功を誇張し、制約を軽視することがあります。この二極化は混乱を引き起こし、幻覚か完全に無価値かのどちらかを信じるように人々を導いています。

他のテクノロジーの一時的な傾向との歴史的な類似点も、技術のトレンドが一過性であることを思い起こさせてくれます。メタバースから折りたたみ式の携帯電話まで、かつて世界を革命を起こすと約束したテクノロジーは、初期のハイプが設定した大きな期待に現実が追いつかないことでその輝きを失ってきました。熱狂的な熱狂に続く幻滅のパターンは、プロンプトエンジニアリングの長期的な持続可能性に疑問を投げかけます。

ハイプの裏側の現実

ハイプの層を剥がすと、より微妙な現実が見えてきます。プロンプトエンジニアリングのスケーラビリティや再現性、標準化といった技術的な課題や倫理的な問題が山積みです。データサイエンスなどの伝統的で確立されたAIのキャリアと比較した場合、プロンプトエンジニアリングの輝きは薄れ、強力ではあるものの重要な制約が存在するツールとして明らかになります。

だからこそ、プロンプトエンジニアリングは一時的なブームであり、誰でも毎日ChatGPTと対話するだけで中期的な収入を得ることができるという考えは、まったくの神話にすぎません。確かに、熱狂的なシリコンバレーのスタートアップはプロンプトエンジニアを探しているかもしれませんが、それは持続可能なキャリアではありません。少なくとも今のところは。

同時に、プロンプトエンジニアリングという概念そのものは関連し続け、さらに重要性を増していくでしょう。良いプロンプトの書き方、トークンの効率的な使用、特定の出力をトリガーする方法といったスキルは、データサイエンス、LLM、AI全体においても役立つでしょう。

ChatGPTが人々の学習、仕事、コミュニケーション、さらには生活の組織方法にどのように影響を与えるかを既に見てきました。そのため、プロンプトのスキルはますます重要になるでしょう。現実的に考えて、信頼できるAIアシスタントで退屈な作業を自動化することに興奮しない人は誰でしょうか。

プロンプトエンジニアリングとその未来：単なる一時的な流行を超えることはあるのか？

プロンプトエンジニアリングの複雑な領域を航海するには、潜在能力を認識しつつも制約の現実に踏みとどまるバランスの取れたアプローチが必要です。また、プロンプトエンジニアリングがどちらかと言えば以下のようなダブルアンダーであることにも注意する必要があります：

1. 最小の努力やステップでLLMに提示を促す行為
2. 上記の行為を中心にしたキャリア

“`

このように、将来的には、入力ウィンドウが増え、LLM（言語モデル）がシンプルなワイヤーフレームやロボットのようなソーシャルメディアのコピー以上のものを作り出す能力が向上するにつれて、プロンプトエンジニアリングは必須のスキルとなるでしょう。今の時代で言うところのWordの使い方を知っていることと同等と考えてください。

 

まとめ

プロンプトエンジニアリングは、熱狂と希望、そして現実の厳しさが交わる場所に立っています。AIの世界での地位を確立するか、テックの流行の歴史に埋もれてしまうかはまだ分かりません。しかし確かなことは、その論争の多い道程がまだまだ終わりを迎えることはなく、良い面も悪い面も含めて今後も続くということです。  

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)****はソフトウェア開発者兼テックライターです。技術文書の執筆に専念する前に、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyなどのクライアントを持つInc. 5,000の実体ブランディング組織で主任プログラマーを務めるなど、魅力的な仕事に携わっていました。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!