「提示工程」是真正的職業還是另一個零工經濟陷阱?

還記得 2023 年的淘金熱嗎?頭條新聞大肆宣傳「提示工程師」的六位數年薪,這些「低語者」只需一句精心設計的句子就能馴服 GPT-4 和 Claude 這些難以駕馭的野獸。這被宣傳為科技的終極民主化:你不需要編程;你只需要會說聊天機器人的語言。

三年後,當我們進入 2026 年,一切卻變得寂靜得令人震驚。專職提示工程師的職位已基本消失,取而代之的是更加嚴峻的現實。對大多數人來說,靠輸入聰明的查詢語句就能賺取 30 萬美元年薪的夢想已化為泡影。

Aminat Shotade 是一位經驗豐富的企業軟體工程師,擁有超過七年構建高影響力解決方案的經驗,她精準地診斷了這一轉變。作為 IDEA8LAB 的創辦人和專注於在非洲創建無障礙解決方案的 AI 專家,她將這個職位看得非常清楚:這只是一個臨時性的解決方案。

「提示工程是我們科技界所說的『過渡性工作』,」Shotade 解釋道。它之所以存在,是因為 AI 目前的狀態與未來發展方向之間存在差距。現在,要從 AI 獲得良好的結果需要技能、創造力,以及對這些模型如何處理語言的深刻理解。這創造了對專業人才的真實需求。」

然而,她警告說這種需求具有欺騙性。「但讓我擔心的是:大多數這些職位都是六個月的合約或基於專案的零工,而不是有職業發展階梯的全職工作。

公司聘請提示工程師的方式,就像他們聘請顧問來解決眼前的問題一樣;他們現在需要這種專業知識,但並不期望長期需要。訊息很明確:這是一項過渡性技能,而不是職業基礎。」

Aminat Shotade

純粹提示工程的消亡並非由於需求不足,而是由 AI 本身造成的。

2024 年,我們見證了自動化提示優化(APO)的興起。模型變得能夠自我修正。像 DSPy 和 OpenAI 的內部優化工具等系統開始將提示視為數學變數,而非藝術,由其他 AI 進行優化。

當一個代理工作流程可以在三分鐘內運行 5,000 個變體時,為什麼還要聘請人類花三個小時來迭代提示呢?

正如 Shotade 所指出的,押注於對抗這種改進速度是一個失敗的策略。「每家 AI 公司都在努力消除這種差距,」她說。

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瀏覽 2026 年的自由職業平台,你仍會看到提示工程的職位列表。但仔細看看,這些並不是早期承諾的戰略性、高層次職位。它們是微型任務:「評價這個回應。」「撰寫一個查詢的 50 個變體。」「對抗性測試。」

這就是零工經濟陷阱。就像之前的內容審核員一樣,這些工作者雖然必不可少但可替代。他們正在訓練最終會取代他們的模型。

「真正的陷阱不是提示工程工作不存在;它確實存在,而且現在報酬很好,」Shotade 觀察道。「陷阱在於將其視為你唯一的技術身份,而不是眾多技能中的一項。那些作為純粹的提示工程師進入這個領域、沒有其他深度的初級人員?

他們是在將職業生涯押注在一個正在迅速縮小的差距上。」 

從提示工程師轉向 AI 架構師

然而,說這項技能已死是不誠實的。它只是發生了變異。2026 年賺大錢的專業人士不僅僅是在編寫提示;他們是 AI 系統工程師和工作流程架構師。

「我見過真正令人印象深刻的提示工程師,他們不僅理解如何編寫指令,還理解系統架構、資料模式和業務邏輯,」Shotade 說。「對他們來說,提示工程增強了本已紮實的技術基礎。」

區別很重要;提示工程師會向模型提問,比如「撰寫一封行銷電子郵件」,而 AI 系統工程師則構建一個管道,讓 LLM 分析客戶資料、檢索歷史記錄、生成電子郵件、根據品牌指南進行驗證並觸發 API。

2026 年最有趣的趨勢是主題專家(SME)的復仇。2023 年,我們認為需要技術人員與醫療 AI 對話。今天,我們知道教一位醫生如何使用提示比教一位提示工程師醫學更容易。

最安全的工作掌握在律師、文案撰稿人和開發人員手中,他們將 AI 用作力量倍增器。他們不是在銷售自己使用提示的能力;他們銷售的是因為理解基礎領域而能更快交付法律摘要或 Python 程式碼的能力。

那麼,提示工程是一份真正的工作嗎?作為一個獨立的職業,它是海市蜃樓。但作為一項技能,它是必備的,是新的「Excel 熟練程度」。

Shotade 為 2026 年有職業意識的人提供建議:「將你的職業建立在隨時間複利增長的技能上,例如軟體開發和資料分析,並將提示工程視為它實際上所代表的有價值但暫時性的優勢。」

她的最終判斷作為 AI 時代的終極指南:「不要做一把尋找釘子的錘子;要做一個知道何時使用錘子的木匠。」

文章《「提示工程」是真實工作還是另一個零工經濟陷阱?》首次發表於 Technext。