支持这个观点的人不在少数，原因也很简单：AI理解模糊语言的能力确实越来越强。它不仅能自动纠正错别字和语法，更令人惊讶的是即便我们表达得不够清楚，它也常常能猜中真正的意思。
以我的亲身经验来说，有时候我明知道自己说得含糊，只是想试试看AI能否理解，结果它居然真的明白。但这是否意味着，以后我们就不需要学习Prompt Engineering（提示工程）了呢？
一、Prompt Engineering，其实是与AI沟通的艺术
在讨论这个问题前，我们不妨看看几个权威机构对Prompt Engineering的定义。Gartner认为，它是一门学科：通过文字或图片等输入形式，来限定生成式AI模型的输出范围，而不改变模型本身的参数。IBM则将其描述为“撰写、优化和精炼Prompt，以引导AI输出具体且高质量结果”的过程。Coursera补充说，Prompt Engineering往往是一个反复调整的迭代过程，需要不断优化提示，才能提升AI输出的准确性和实用性。
在我看来，Prompt Engineering的核心，其实是一种“与AI沟通的能力”。它不只是写一句命令，而是把人类复杂的思考、逻辑与情境逐步翻译成AI能够理解的语言，让它真正明白我们的意图。
二、AI懂“对错”，但不懂“灰色”
在数学、科学等“非黑即白”的领域，Prompt Engineering的作用可能确实会越来越小。比如问“144的平方根是多少”，AI自然会答“12”，再优化Prompt也不会有更好的答案。
但现实世界并不是黑白分明的。城市规划、公共政策、商业决策等领域充满人性、矛盾与利益博弈。如果只是输入“设计一个可持续发展的城市方案”，AI或许很快能生成一份漂亮的蓝图，但它往往忽略了人性中的复杂细节。真正的挑战，恰恰在那些没有被清楚表达，甚至被刻意隐藏的变量。能否把这些细节融入Prompt，让AI更贴近现实，这正是Prompt Engineering的分水岭。
此外，现实世界还充满“复杂性”问题，例如气候变化、国际供应链等，这些问题不是黑或白，而是错综交织的系统。这时，人类要学会与AI协作，把问题分解成清晰的步骤，让AI成为结构化思考的伙伴。
三、科学与艺术的融合
随着AI的进步，Prompt Engineering在不同领域的角色会越来越分化。在科学、工程、数学等“标准化”领域，它更像一门“科学”（Science）：追求效率与精准。但在涉及人性、文化与判断的灰色地带，例如政策设计、商业战略、教育创新，它更像是一门“艺术”（Art），需要人类的直觉、共情与创造力，去把那些“言外之意”翻译成AI能理解的指令，让机器的输出更接近现实。
AI的确越来越聪明，但这并不代表我们可以放弃沟通的技巧。真正的竞争力，不在于谁用AI更快，而在于谁能把人性、思维和复杂情境，转化成AI能理解的框架，引导它生成更有价值的结果。作为AI时代的父母与孩子，我们都需要学会这门新能力。在人类还没把AI芯片植入大脑之前，这门“与AI沟通的艺术”，仍然是我们最重要的核心技能。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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