近期，以百度文心一言、商汤“商量SenseChat”、智谱华章“智谱清言”等为代表的一批大语言模型面向社会开放，供公众免费使用，为今年以来备受关注的人工智能赛道再添一把热度。目前，不少大模型都展现了赋能企业办公的多种场景，使人惊艳于大模型处理复杂工作问题的能力。

在滚滚而来的AI大模型浪潮中，能够熟练地使用大模型或许会成为一项重要的职场技能。当大模型成为越来越常见的“职场助手”，我们应当怎样更科学地与之“沟通”？大模型会催生出哪些新职业？职场人士又应当怎样打造自己的核心竞争力？日前，百度飞桨开发者社区运营负责人张楠和赛智产业研究院院长赵刚走进证券时报·时报会客厅，畅谈大模型时代下的新职场。

大模型可以提升办公效率，“好用”的关键在于“会用”

证券时报记者：大模型的全面开放会对办公领域带来怎样的影响？职场会呈现出什么新的趋势？

赵刚：大模型被认为是技术创新领域的一次革命，将促进脑力劳动自动化水平的大幅提升。在职场办公领域，工作效率、工作能力都会（因大模型）产生巨大的变化。在工作效率方面，过去写一篇文章需要半天或者一天的时间，如今大模型能够快速生成文档，极大提升了生产效率。对于劳动者来说，如同工人需要机床一样，大模型就相当于办公人员的技术工具。办公人员需要掌握这种新的技能，尤其是知识劳动者需要较大程度地提升运用大模型的能力。

证券时报记者：大模型也被称为职场人的“摸鱼神器”。大模型可以为我们做哪些事情？如何提升工作效率？

张楠：大模型赋能职场，以百度文心一言为例，我总结有三类。第一类是“降本”，比如帮助我们写日报、周报，创作文案，或者对文章进行修改，可以节约时间成本；第二类是增效，比如帮助我们查找资料，大模型提供的不是纯检索的资料，而是有温度、有逻辑的内容，提升了效能；第三类是帮助职场人扩充能力边界，比如即使不会写代码或者做设计图，但只要给大模型一些文本描述，它就能够帮我们生成代码片段或图片，帮助我们实现本来不具备的工作技能。

证券时报记者：就目前的使用情况来看，用户的感受各不相同。有人反馈大模型很好用，也有人表示使用效果不好。为什么会出现这样的情况？

张楠：使用大模型的效果不如人意，不一定是因为大模型的能力不够，也可能是Prompt（提示词）写得不够清晰。目前大家对大模型这项技术还比较陌生，不了解大模型的操作方法和擅长领域。提示词是激活大模型最重要的钥匙，所以在使用大模型之前，应该先理解提示词与大模型的关系，学习怎样写提示词才能提升大模型的反馈效果。如果这些都掌握了，相信大模型能给大家一个满意的回答。

证券时报记者：在AI大模型重构职场的时代，会正确地写Prompt被视为一种必备的技能。写Prompt有何技巧？

张楠：经过训练的大模型，相当于一个经过多年学习的博士生，掌握了大量的通用知识。Prompt实际上是一个用来指导大模型学习的工具，它包含了上下文学习的能力，也就是大模型回顾自己学习过程的能力。当我们给出一个详细清晰的Prompt，大模型会通过上下文学习的能力来调用其语言学习的知识，并进行思考和推理。

具体来说，写Prompt有一个万能公式，包括任务+生成主体+细节+形式。其中，任务可以是一个指令或者角色扮演的要求，比如“你作为一个助手，要写一份日报”。生成主体就是具体的指令，告诉大模型要完成什么详细的任务，比如明确日报应该包含哪几部分内容，提供具体的描述。细节和形式为可选项，在细节方面可以给大模型提供一两个金句，引导大模型模仿这种风格；形式则可以明确字数限制、语言要求等，例如要求使用英文撰写等等。掌握了这样的万能公式，基本就可以构建一个优秀的Prompt，很好地调动大模型的学习能力了。

新技术催生新分工与新职业，成为大模型的“导师”很重要

证券时报记者：大模型展示了非常优秀的工作能力，被称作“超级助理”。因此有人担心自己的工作会被AI取代，专家如何看待这个问题？

赵刚：大模型确实非常智能，但从展示中我们会发现，大模型也需要“导师”来指导其完成工作。这位导师需要具备专业知识，而且懂得提供详细的提示词，告诉大模型如何撰写一篇出色的论文或者报告。因此，大模型可以让很多工作任务变得更轻松，帮助职场人士处理具体的繁琐工作，但如何构思和处理更具挑战性的任务，依然需要人类劳动者。

也就是说，在大模型时代的职场中，可能会产生一种新型分工，即“know-how”的人类劳动者充当导师和指挥者，构思任务的整体思路，而大模型负责执行具体工作，两者相互配合。对于人类劳动者来说，就要努力升级自己的能力，成为能够指导大模型工作的导师，才能更好地适应工作要求。

当然，这种职场变化是慢慢发生的。就如同工业机器最初被发明出来以后，许多农民进入到工厂工作一样。如今大模型被引进职场，劳动者也要走进大模型的“工厂”里，调整升级自身的职业技能。

证券时报记者：AI大模型可能会带来哪些新的职业？

张楠：在我刚刚总结的大模型赋能职场的三大类别中，第三类就是扩充能力边界，让大模型帮我们写代码、做图片设计等等。比如，大模型可以实现文字生成图片功能，会催生AI画师这种新职业。另外，基于大模型底层理论技术，训练大模型的时候需要不断学习知识，因此需要大量开展数据标注工作，对于数据标注师的需求也很大。还有最核心的就是知道如何调动大模型学习能力的Prompt工程师，也即提示词工程师。由于每个行业都有特定的提问模式，所以也会需要相匹配的Prompt工程师。

证券时报记者：提示词工程师被称为“会咒语的人”，我们注意到现在一些招聘网站上已经出现了这种新的职业需求，而且薪水非常可观。提示词工程师高薪的原因何在？

张楠：在各行各业中，要真正将大模型技术落地都是有一定难度的，我认为目前最难的就是如何将行业的“know-how”和大模型技术相结合。企业一般都有行业专家，但是行业专家和大模型技术专家如何形成闭环，就需要Prompt工程师来实现，可能是由行业专家通过学习Prompt转型而来，也可能是技术专家通过快速理解行业从而实现技术与行业的结合。不论是技术专家还是行业专家，尤其是能够将二者相融合的Prompt工程师，都必然是高薪的职业。

证券时报记者：如何成为更加适配大模型时代下的新职业者？

张楠：需要将技术与行业相结合。一方面，要深刻理解大模型擅长干什么、不擅长干什么，掌握调动大模型学习能力的技巧，知道如何提供优质的Prompt；另一方面，还得与行业结合起来。许多人已经是行业里有多年经验的工程师或者专业人员了，那么就要将行业的业务场景与大模型技术结合。比如作为媒体从业人员，需要撰写一篇行业报道，应该思考报道的核心观点是什么、每一个核心观点的输出背后是怎样的业务逻辑，是让大模型参考同事提供的资料还是学习自媒体的风格等等，这些都是行业专家需要指导大模型的内容。

证券时报记者：教育的一部分目的是为以后进入职场做准备。百度CEO李彦宏曾预测，未来世界上一半的工作都将会是提示词工程，呼吁增强对学生提问能力的培养。大模型会重构我们的教育和人才培养模式吗？

赵刚：大模型作为新的技术工具，对劳动者的思维模式和职业技能都有新的要求，对教育的影响主要体现在几个方面：首先，学生不再需要死记硬背，未来的职场希望劳动者成为制定方案的人和大模型的导师，这就需要学生提升提出问题的能力、提炼观点的能力、逻辑思维能力和总结问题的能力。其次，大模型也有不擅长的领域，需要人类弥补，因此需要激发人的直觉力、创造力、想象力，这也是我们未来教育过程中要突出的方面。知识汇总已经有大模型帮我们实现，但是对于问题的洞察力、基于大量知识经验形成的直觉判断力，以及艺术创作中的想象力，都是非常重要的。所以在大模型时代，我们不能以传统的问答方式培养学生，只要求学生解答问题，而要更多地启发其去思考，激发学生的创造力。

校对：李凌锋