Что такое промпт-инжиниринг

Термин ввели в оборот всего около 5 лет назад в связи с активным развитием генеративного ИИ и его внедрением в бизнес-процессы. По словам основателя сервиса нейрофотосессий Facee.ru Константина Бельды, за последние годы модели поумнели настолько, что им можно доверять многие рутинные задачи. Например, собрать черновик письма, переписать текст под нужный тон, создать дизайн, баннер или фото, провести анализ документов, набросать план или код по описанию. Компаниям потребовались сотрудники с соответствующими навыками, ключевым из которых является умение грамотно формулировать промпты, то есть запросы.

Как отмечает сооснователь университета "Зерокодер", научный сотрудник РАНХиГС, университета Иннополис и МГУ им. Ломоносова Кирилл Пшинник, речь идет не о простом написании слов в чат, а о постановке задачи нейросети таким образом, чтобы получить предсказуемый, воспроизводимый и качественный результат. В основе — вайбкодинг, то есть программирование с использованием привычной речи человека.

"Вы описываете задачу словами и даете понимание конечного результата, а ИИ-агент переводит слова в код и все сделает за вас, — объясняет эксперт. — Но вайбкодинг без понимания, как работают нейросети и агенты, превращается в лотерею. Вы получите сделанное задание, но контролировать результат будет затруднительно. Условно накликать прототип решения за вечер легко, но довести его до стабильно работающего безопасного приложения — это инженерия. Поэтому останавливаться на вайбкодинге нельзя: нужно понимание алгоритмов работы и слабых мест модели, выстраивания контекста и только потом работа с промптами".

Следующей ступенью работы с ИИ специалист называет контекст-инжиниринг: "Когда задача больше одного запроса, и ты управляешь тем, что модель видит: документами, памятью, инструментами, подключенными базами знаний. Вершиной работы с искусственным интеллектом будет промпт-инжиниринг в чистом виде: тонкая настройка инструкций под выпуск вовне, под масштаб, под надежность".

Многие эксперты отмечают, что именно контекст-инжиниринг сейчас является определяющим в работе с ИИ. Это связано с развитием самих инструментов.

"Три года назад модели были капризнее, от формулировки зависело многое, и вокруг этого выросла целая субкультура "секретных промптов". Сегодня модели поумнели, и центр тяжести сместился: важнее не текст запроса, а контекст — какие данные вы даете системе, как описан процесс, что считается хорошим результатом, как организовать знания и данные компании, чтобы модель работала с ними надежно", — рассказывает генеральный директор ООО "Альянс Перспективных Технологий" Ильдар Саттаров.

По его словам, следующий шаг — постановка задач не одной модели, а связкам ИИ-агентов, и здесь главным навыком становится проектирование процесса: где машина готовит решение, а где человек его принимает.

"Для России с ее документоемкими отраслями (промышленность, энергетика, госуправление) это направление почти бездонное. Только входной билет туда — не сборник промптов, а знание предметной области плюс инженерная дисциплина мышления", — добавил Ильдар Саттаров.

Профессия растворяется

Интересным в этом контексте выглядит развитие промпт-инжинринга как профессии. По словам участников рынка, пик предложений пришелся на 2023 год.

"Был хайп вокруг "заклинателей нейросетей" с зарплатами топ-менеджеров, но этот пузырь сдулся. Рынок повзрослел. Сегодня чистый промпт-инженер "в вакууме" — редкая роль, гораздо чаще это навык внутри другой специальности", — констатирует Кирилл Пшинник.

По мнению Ильдара Саттарова, профессия "промпт-инженер" растворяется как когда-то "оператор ЭВМ": должность исчезла, а навык стал обязательным для всех: "Парадокс в том, что промпт-инжиниринг в исходном виде устарел раньше, чем успел стать профессией. Зато требование уметь работать с нейросетями расползлось по обычным профессиям: 55% компаний считают, что к 2028 году этот навык станет критически важным для большинства специальностей".

Константин Бельды отмечает, что нельзя быть промпт-инженером в вакууме: "Чтобы получить от модели хороший результат, надо разбираться в сфере, задачи которой решаешь, иначе не отличишь рабочий ответ от галлюцинации".

Уже сейчас обучиться промпт-инжинирингу советуют специалистам интеллектуального труда: аналитикам, маркетологам, программистам, юристам, HR-специалистам, преподавателям, журналистам и менеджерам. По словам старшего преподавателя Учебного центра IBS Александра Бреймана, повесив на ИИ часть рутины, они станут более ценными для работодателей:

"Например, маркетолог с помощью ИИ может ускорить подготовку контента и анализ аудитории, юрист — обработку типовых документов, HR-специалист — поиск и оценку кандидатов, а аналитик — работу с большими массивами информации. Во многих компаниях такие навыки становятся фактором карьерного роста и повышения зарплат за счет увеличения производительности".

Где учиться

Вариантов обучения много — от бесплатных гайдов, видеоуроков от разработчиков нейросетей до программ подготовки при крупных вузах и в онлайн-школах. Но специалисты советуют не учиться "промптам ради промптов"

"Хороший курс дает не приемы, а основы: как устроены языковые модели и где их пределы, как раскладывать задачу на шаги, как готовить контекст и проверять результат. Если же обещают "сто готовых промптов для заработка" — это маркер, что учат вчерашнему дню. Промпты устаревают с каждым обновлением моделей. Мышление — нет", — отмечает Ильдар Саттаров.

Это мнение разделяет и Кирилл Пшинник. По его словам, обучение фундаментальной базе должно дать понимание устройства больших языковых моделей и ИИ-агентов, терминологии (токенов и т. п.), контекстного окна, особенностей галлюцинирования и базового контроля. Но при этом должно быть не менее 70-80% практики, включающей демонстрацию задач, проектирование промптов, работу с агентными системами, подключение внешних данных и инструментов, оценку качества ответов. И, конечно, преподавателям необходимо дать ученикам понимание, как использование ИИ-инструментов можно встроить в реальный продукт или рабочий процесс.

"Не стоит перечеркивать прошлый опыт, знания и умения, то есть речь не про "стану промпт-инженером с нуля", но про большую эффективность себя как специалиста, за которого рутинные задачи сделает ИИ. Промпт-инжиниринг будет встраиваться буквально во все профессии и расти как обязательный навык. При этом он будет усложняться, так как языковые модели становятся мощнее, появляются агенты, мультиагентные системы. Выиграют те, кто относится к такой трансформации как к инженерной профессии, а не как к набору скиллов", — считает эксперт.

В приоритете — критическое мышление

Дальнейшее развитие и внедрение ИИ в экономику, по мнению специалистов, приведет к тому, что промпт-инжиниринг станет частью цифровой грамотности. Поэтому целесообразно начинать обучение еще в школах, но не в виде отдельного предмета, а как дополнение к существующим дисциплинам.

"Главный риск я вижу не в том, что дети не освоят промпты — освоят быстрее учителей. Риск в том, что они научатся получать ответы раньше, чем научатся думать. Поэтому в приоритете не технология, а критическое мышление и умение анализировать: способность все подвергать сомнению, как говорил Декарт. Калькулятор не отменил обучение арифметике: сначала счет, потом автоматизация. С ИИ принцип тот же — инструмент усиливает мышление только там, где оно уже есть", — считает Ильдар Саттаров.

Практический уклон обучения работе с ИИ должен быть в ссузах и вузах. Как отмечает Кирилл Пшинник, будущему медику, инженеру, юристу, дизайнеру и другим специалистам нужно учить промпт-инжиниринг в связке с его профессией, а не в отрыве:

"И главный принцип, который я бы заложил везде — это начинать не с заучивания промптов, а с понимания, как работают нейросети и агенты. Сначала база и вайбкодинг, которую можно развивать со школьной скамьи, как способ почувствовать инструмент, потом — контекст-инжиниринг, далее — тонкая инженерия промптов. В обратном порядке получаются люди, которые умеют нажимать кнопки, но не понимают, что происходит внутри. А рынок таких уже не ищет".

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.