myle.vnreview
Writer
Kỹ sư thiết kế câu lệnh cho AI (prompt engineering) từng là một trong những công việc được săn đón nhiều nhất vào năm 2023. Tuy nhiên, tốc độ phát triển chóng mặt của AI đã khiến nghề này lỗi thời.
Năm 2023, trong khi hàng triệu người đang lo ngại về khả năng các mô hình trí tuệ nhân tạo như ChatGPT lấy mất công việc của mình, một số công ty sẵn sàng trả hàng trăm nghìn USD để tuyển những người có khả năng khai thác được các chatbot AI thế hệ mới này.
Theo Bloomberg, sự xuất hiện của ChatGPT khi đó đã tạo ra một loại nghề nghiệp mới có tên gọi Prompt Engineer (kỹ sư ra lệnh), với mức lương lên tới 335.000 USD/năm.
Những người này thường hiểu rõ sai sót của AI, từ đó có thể tăng cường sức mạnh của chúng và đưa ra các chiến lược phức tạp để biến đầu vào đơn giản thành kết quả thực sự độc đáo.
Lance Junck từng thu về doanh thu tới gần 35.000 USD nhờ mở một khóa học trực tuyến dạy mọi người sử dụng ChatGPT. Ảnh: Gearrice.
Để sử dụng AI hiệu quả, bạn phải thành thạo kỹ năng thiết kế câu lệnh. Nếu không nắm giữ kỹ năng này, sự nghiệp của bạn, không sớm thì muộn, cũng sẽ ‘đi tong’”, Lydia Logan, Phó chủ tịch Giáo dục toàn cầu và Phát triển Nhân sự của Tập đoàn công nghệ IBM cho biết.
Tuy nhiên, với tốc độ phát triển nhanh chóng, các mô hình AI hiện đã hiểu ý định của người dùng tốt hơn nhiều và thậm chí có thể tự đặt câu hỏi tiếp theo nếu chưa rõ ý định.
Bên cạnh đó, theo WSJ, các công ty đang đào tạo một loạt nhân viên ở nhiều bộ phận khác nhau về cách dùng câu lệnh và sử dụng mô hình AI theo cách tốt nhất, vì vậy không còn nhiều nhu cầu về một người duy nhất nắm giữ chuyên môn này.
Cụ thể, trong một cuộc khảo sát gần đây do Microsoft ủy quyền, 31.000 nhân viên tại 31 quốc gia đã được hỏi về những vai trò mới mà công ty của họ đang cân nhắc bổ sung trong 12-18 tháng tới. Theo Jared Spataro, giám đốc marketing về AI at Work của Microsoft, kỹ sư ra lệnh chỉ đứng thứ hai từ dưới lên trong danh sách.
Trong khi đó, các vai trò như người đào tạo, chuyên gia dữ liệu và chuyên gia bảo mật AI đứng đầu danh sách.
Spataro nhận định các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đã phát triển đủ để có thể tương tác, đối thoại và nhận thức ngữ cảnh tốt hơn.
Ví dụ, công cụ nghiên cứu dựa trên AI của Microsoft sẽ đặt câu hỏi tiếp theo, cho người dùng biết khi nó không hiểu điều gì đó và yêu cầu phản hồi về thông tin được cung cấp. Nói cách khác, Spataro cho rằng "bạn không cần phải có câu lệnh hoàn hảo".
Vào tháng 1/2023, chỉ vài tháng sau khi ChatGPT ra mắt, lượt tìm kiếm của người dùng trên Indeed cho vai trò này đã tăng vọt lên 144 trên một triệu lượt tìm kiếm. Tuy nhiên, kể từ đó, con số này đã chững lại ở mức khoảng 20-30 lượt trên mỗi một triệu lượt tìm kiếm.
Prompt Engineer là những kỹ sư với nhiệm vụ soạn câu hỏi hoặc ra lệnh các công cụ AI như ChatGPT. Ảnh: Riku AI.
Bên cạnh nhu cầu suy giảm, do bị siết chặt bởi ngân sách eo hẹp và sự bất ổn ngày càng tăng của nền kinh tế, các công ty cũng đã thận trọng hơn nhiều trong việc tuyển dụng nói chung trong những năm gần đây.
Theo đó, các công ty như bảo hiểm Nationwide, thương hiệu quần áo lao động Carhartt và công ty bảo hiểm New York Life đều cho biết họ chưa bao giờ tuyển dụng kỹ sư ra lệnh. Thay vào đó, họ nhận thấy việc trau dồi kỹ năng ra lệnh tốt hơn là chuyên môn mà tất cả nhân viên hiện tại có thể được đào tạo.
"Dù bạn làm trong lĩnh vực tài chính, nhân sự hay pháp lý, chúng tôi coi đây là một khả năng trong một chức danh công việc, chứ không phải là một chức danh công việc riêng biệt", Giám đốc công nghệ của Nationwide, Jim Fowler nói.
Giáo sư Andrew Ng, nhà sáng lập Google Brain và giảng viên tại Đại học Stanford, cho rằng đôi khi người dùng không cần quá chi tiết khi nhập yêu cầu (prompt) cho AI.
Trong một bài đăng trên X, ông Ng gọi đây là phương pháp “lazy prompting” – tức là đưa thông tin vào AI với rất ít ngữ cảnh hoặc không kèm theo chỉ dẫn cụ thể. “Chúng ta chỉ nên thêm chi tiết vào prompt khi thật sự cần thiết", đồng sáng lập Coursera và DeepLearning cho biết.
Ví dụ điển hình được Ng đưa ra là các lập trình viên khi gỡ lỗi. Họ thường sao chép và dán toàn bộ đoạn thông báo lỗi – đôi khi dài tới vài trang – vào mô hình AI mà không cần nói rõ yêu cầu.
“Đa số mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đủ thông minh để hiểu bạn cần nó phân tích và đề xuất cách sửa lỗi, dù bạn không hề nói ra điều đó”, ông viết.
LLM đang dần vượt qua khả năng phản hồi theo câu lệnh đơn thuần, bắt đầu hiểu được mục đích của người dùng và lý luận để đưa ra giải pháp phù hợp. Ảnh: Bloomberg.
Theo Ng, đây là bước tiến cho thấy LLM đang dần vượt qua khả năng phản hồi theo câu lệnh đơn thuần, bắt đầu hiểu được mục đích của người dùng và lý luận để đưa ra giải pháp phù hợp – một xu hướng mà các công ty phát triển mô hình AI đang theo đuổi.
Tuy vậy, “lazy prompting” không phải lúc nào cũng hiệu quả. Ng lưu ý rằng kỹ thuật này chỉ nên áp dụng khi người dùng có thể kiểm thử nhanh như qua giao diện web hoặc ứng dụng của AI, và mô hình đủ năng lực để suy đoán ý định từ ít thông tin.
Ông Ng nhấn mạnh: “Nếu AI cần rất nhiều ngữ cảnh để phản hồi chi tiết, hoặc không thể nhận ra lỗi tiềm ẩn, thì prompt đơn giản sẽ không giúp được gì".
Năm 2023, trong khi hàng triệu người đang lo ngại về khả năng các mô hình trí tuệ nhân tạo như ChatGPT lấy mất công việc của mình, một số công ty sẵn sàng trả hàng trăm nghìn USD để tuyển những người có khả năng khai thác được các chatbot AI thế hệ mới này.
Theo Bloomberg, sự xuất hiện của ChatGPT khi đó đã tạo ra một loại nghề nghiệp mới có tên gọi Prompt Engineer (kỹ sư ra lệnh), với mức lương lên tới 335.000 USD/năm.
"Gợi chuyện với AI"
Không giống như các lập trình viên truyền thống, kỹ sư gợi ý lập trình bằng những đoạn văn xuôi, sau đó gửi các lệnh được viết bằng văn bản thuần túy tới hệ thống AI. Hệ thống này sau đó sẽ biến những dòng chữ mô tả thành công việc thực tế.Những người này thường hiểu rõ sai sót của AI, từ đó có thể tăng cường sức mạnh của chúng và đưa ra các chiến lược phức tạp để biến đầu vào đơn giản thành kết quả thực sự độc đáo.
Lance Junck từng thu về doanh thu tới gần 35.000 USD nhờ mở một khóa học trực tuyến dạy mọi người sử dụng ChatGPT. Ảnh: Gearrice.
Tuy nhiên, với tốc độ phát triển nhanh chóng, các mô hình AI hiện đã hiểu ý định của người dùng tốt hơn nhiều và thậm chí có thể tự đặt câu hỏi tiếp theo nếu chưa rõ ý định.
Bên cạnh đó, theo WSJ, các công ty đang đào tạo một loạt nhân viên ở nhiều bộ phận khác nhau về cách dùng câu lệnh và sử dụng mô hình AI theo cách tốt nhất, vì vậy không còn nhiều nhu cầu về một người duy nhất nắm giữ chuyên môn này.
Cụ thể, trong một cuộc khảo sát gần đây do Microsoft ủy quyền, 31.000 nhân viên tại 31 quốc gia đã được hỏi về những vai trò mới mà công ty của họ đang cân nhắc bổ sung trong 12-18 tháng tới. Theo Jared Spataro, giám đốc marketing về AI at Work của Microsoft, kỹ sư ra lệnh chỉ đứng thứ hai từ dưới lên trong danh sách.
Trong khi đó, các vai trò như người đào tạo, chuyên gia dữ liệu và chuyên gia bảo mật AI đứng đầu danh sách.
Spataro nhận định các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đã phát triển đủ để có thể tương tác, đối thoại và nhận thức ngữ cảnh tốt hơn.
Ví dụ, công cụ nghiên cứu dựa trên AI của Microsoft sẽ đặt câu hỏi tiếp theo, cho người dùng biết khi nó không hiểu điều gì đó và yêu cầu phản hồi về thông tin được cung cấp. Nói cách khác, Spataro cho rằng "bạn không cần phải có câu lệnh hoàn hảo".
Prompt "mù" không sai
Số lượng tin tuyển dụng kỹ sư ra lệnh hiện là rất ít, theo Hannah Calhoon, Phó chủ tịch AI của nền tảng tìm việc Indeed cho biết.Vào tháng 1/2023, chỉ vài tháng sau khi ChatGPT ra mắt, lượt tìm kiếm của người dùng trên Indeed cho vai trò này đã tăng vọt lên 144 trên một triệu lượt tìm kiếm. Tuy nhiên, kể từ đó, con số này đã chững lại ở mức khoảng 20-30 lượt trên mỗi một triệu lượt tìm kiếm.
Prompt Engineer là những kỹ sư với nhiệm vụ soạn câu hỏi hoặc ra lệnh các công cụ AI như ChatGPT. Ảnh: Riku AI.
Theo đó, các công ty như bảo hiểm Nationwide, thương hiệu quần áo lao động Carhartt và công ty bảo hiểm New York Life đều cho biết họ chưa bao giờ tuyển dụng kỹ sư ra lệnh. Thay vào đó, họ nhận thấy việc trau dồi kỹ năng ra lệnh tốt hơn là chuyên môn mà tất cả nhân viên hiện tại có thể được đào tạo.
"Dù bạn làm trong lĩnh vực tài chính, nhân sự hay pháp lý, chúng tôi coi đây là một khả năng trong một chức danh công việc, chứ không phải là một chức danh công việc riêng biệt", Giám đốc công nghệ của Nationwide, Jim Fowler nói.
Giáo sư Andrew Ng, nhà sáng lập Google Brain và giảng viên tại Đại học Stanford, cho rằng đôi khi người dùng không cần quá chi tiết khi nhập yêu cầu (prompt) cho AI.
Trong một bài đăng trên X, ông Ng gọi đây là phương pháp “lazy prompting” – tức là đưa thông tin vào AI với rất ít ngữ cảnh hoặc không kèm theo chỉ dẫn cụ thể. “Chúng ta chỉ nên thêm chi tiết vào prompt khi thật sự cần thiết", đồng sáng lập Coursera và DeepLearning cho biết.
Ví dụ điển hình được Ng đưa ra là các lập trình viên khi gỡ lỗi. Họ thường sao chép và dán toàn bộ đoạn thông báo lỗi – đôi khi dài tới vài trang – vào mô hình AI mà không cần nói rõ yêu cầu.
“Đa số mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đủ thông minh để hiểu bạn cần nó phân tích và đề xuất cách sửa lỗi, dù bạn không hề nói ra điều đó”, ông viết.
LLM đang dần vượt qua khả năng phản hồi theo câu lệnh đơn thuần, bắt đầu hiểu được mục đích của người dùng và lý luận để đưa ra giải pháp phù hợp. Ảnh: Bloomberg.
Tuy vậy, “lazy prompting” không phải lúc nào cũng hiệu quả. Ng lưu ý rằng kỹ thuật này chỉ nên áp dụng khi người dùng có thể kiểm thử nhanh như qua giao diện web hoặc ứng dụng của AI, và mô hình đủ năng lực để suy đoán ý định từ ít thông tin.
Ông Ng nhấn mạnh: “Nếu AI cần rất nhiều ngữ cảnh để phản hồi chi tiết, hoặc không thể nhận ra lỗi tiềm ẩn, thì prompt đơn giản sẽ không giúp được gì".
Nguồn: Anh Tuấn/Znews
(VnReview sửa lại tiêu đề bài viết)
(VnReview sửa lại tiêu đề bài viết)
