A mesterséges intelligenciával kapcsolatos félelmek egyike, hogy emberi munkaköröket szüntet meg. Ugyanakkor, az összes diszruptív technológiához hasonlóan, az MI-re is érvényes: nemcsak megszüntet, hanem teremt is állásokat. Ezek egyike szöveges utasítások (prompts) írása – professzionális szinten, jelentsen akármit is a profi minőség. 

Vállalatok egyre több pénzt fektetnek szöveg- és képgeneráló modellekbe, így a működő utasítások is egyre fontosabbak. A promptmérnökség először GPT-3 betanítása körül tűnt fel, valamiből ki kellett találnia fantáziavilágait, építő visszacsatolásokkal pedig folyamatosan fejlődik a modell. Két-három éve viszont még csak kutatók végezték ezt a munkát.

Ma már több intézmény, vállalat (Anthropic, Bostoni Gyermekkórház, vagy a londoni Mischon de Reya ügyvédiroda) alkalmaz promptmérnököket. De mit is kell tenniük?

A GPT-3-nál Riley Goodside, a Scale AI adatplatform promptmérnöke beszélgetésalapú megközelítést használ. Azzal kezdi, hogy a modellt problémamegoldásra képes személyiség felvétele felé terelgeti (ld. első kép). Ha hibázik, megkéri, magyarázza el egy sor beszélgetésfordulattal kapcsolatos következtetését.

Ben Stokes, a PromptBase online prompt-piactér alapítója szerint a képgeneráló mesterséges intelligenciákhoz a művészettörténetet, tervezőgrafikát és más kreatív területeket jól ismerő promptmérnökökre van szükség.

Képgeneráló promptok gyakran csak szavakból, kifejezésekből, semmint teljes mondatokból állnak. A sikeresek egy művész nevét, egy adott stílus műveit bemutató weboldalt, egy technikát („olajfestmény”), esztétikai iskolát („francia rokokó”) vagy egy eszközt („35 milliméteres kamera”) tartalmaznak.

A területen sok a szabadúszó, számuk folyamatosan nő, a PromptBase-en például több mint hétszázan értékesítik a szövegeiket. A Fiverr online szabadúszó-hirdetőtáblán több mint kilencezer, a Stable Diffusion és a Midjourney-féle modellekkel dolgozó mesterségesintelligencia-művész szerepel.

„Az angol a legizgalmasabb új programnyelv” – reagált a jelenségre a korábban a Tesla MI-részlegét vezető, most az OpenAI-nál dolgozó Andrej Karpathy.

Az új szakma egyetlen buktatója a generatív MI-modellek feketedoboz-természete. Már egy 2021-es tanulmány kimutatta, hogy egyes nonszensz promptok eredménye ugyanolyan hatásos volt, mint a gondosan kidolgozottaké.