在生成式人工智能进入企业后，最需要的是敏捷的工程师，因此不可避免地会有人调查他们的角色是否也可以被人工智能自动化，或者至少是被人工智能促进。
事实上，最近一项关于如何为大型语言模型(LLM)人工智能编写最佳提示以解决数学问题的研究发现，另一种人工智能比人类得到更好的结果。这项研究试图确定人类是否会产生“积极思考”的提示——比如“这会很有趣!”或者“深呼吸，思考一下”——会产生更好的反应。使用不同的llm时，结果是混合的。
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然而，使用人工智能优化的提示“在几乎所有情况下都能达到或超过我们手动生成的‘积极思考’提示的效果，”VMware的研究人员里克·巴特尔和特贾·戈拉普迪写道。
他们的结论是:通过给法学硕士提供不同的提示，很容易让他想出新的答案。通过人工生成的提示来给出始终如一的好答案要困难得多。
“影响表现是微不足道的，”他们写道。“当手动调整提示时，提高性能是费力的，并且在使用科学流程来评估每一个变化时，计算上是令人望而却步的。”
巴特尔和格拉普迪引用了谷歌DeepMind的杨成润和其他研究人员在2023年进行的一项研究，得出了类似的结论。杨的研究称，人工智能优化的提示可以是特定于人工智能模型和任务的，而类似的人工生成的提示可能会产生“截然不同的表现”。
他们的研究，以及杨的研究，“突出了人工智能优化自身提示的优越能力”。
Battle和Gollapudi写道:“参与完善提示和监控后续得分进程的迭代过程可能是一种令人愉快的尝试。“然而，这种方法被证明是非常低效的，特别是当从科学的角度系统地评估所有修改时。”
全球谈判技巧和培训公司Scotwork International的高级顾问和人工智能专家丹尼尔·弗里曼(Daniel Freeman)表示，人工智能提示最好的人工智能结果可能并不奇怪，即使“最好”的概念可能是主观的。
他说:“我们已经在解决人工智能模型固有的偏见，所以也许‘最好’的提示是给用户带来意想不到的结果。”
《商业内幕》(Business Insider)最近的一篇文章指出，人工智能正在为高薪的人工智能工程工作而到来，随着研究人员和人工智能开发人员探索人工智能的边界，弗里曼也提出了类似的担忧。
道德的考虑
“当我们要求人工智能自我提示时，问题就出现了:我们是否在不经意间把削减成本置于更大的道德考虑之上?”他说。“我们真的想让人类参与边缘化吗?”
他补充说，最近的研究表明，将人类从人工智能和训练中剔除是可能的，但这是一条“不稳定的道路”。“我们依靠人性化来明智地指导这项新兴技术的发展。”
弗里曼指出，例如，需要人类的指导来引导人工智能聊天机器人避免提供不准确的信息，减少学术界的剽窃，以及解决人工智能生成艺术中的伦理困境。
弗里曼在Scotwork的工作见证了人工智能越来越多地融入谈判培训过程。他说:“可以预见的是，人工智能将继续扩大其在未来商业谈判及其他领域的作用，但在人工智能和人类能力之间取得适当的平衡，对于成功整合和保持谈判作为一种艺术形式至关重要。”
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