Wired vừa phát hành một hướng dẫn toàn diện gồm 28 kỹ thuật prompt engineering, giúp người dùng ChatGPT khai thác tối đa sức mạnh của chatbot này. Với hơn 200 triệu người dùng hoạt động hàng tuần theo số liệu mới nhất từ OpenAI, nhưng phần lớn chỉ sử dụng các lệnh cơ bản như 'viết cho tôi một bài thơ', trong khi các chuyên gia prompt engineering có thể tạo ra các chuỗi suy luận nhiều bước, tạo ra sự khác biệt giữa một món đồ chơi và một công cụ tăng năng suất.

Prompt engineering là gì và tại sao nó quan trọng?

Prompt engineering, hay kỹ thuật tạo lệnh cho AI, là nghệ thuật và khoa học đặt câu hỏi hoặc yêu cầu để nhận được kết quả tốt nhất từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT. Kỹ năng này đang trở nên thiết yếu khi AI tạo sinh xuất hiện trong mọi lĩnh vực công việc và sáng tạo. Các công ty nhận ra rằng đăng ký ChatGPT Plus chỉ mang lại giá trị nếu nhân viên biết cách sử dụng hiệu quả.

Hướng dẫn của Wired mở đầu bằng câu: 'Chắc chắn, ai cũng có thể sử dụng chatbot của OpenAI. Nhưng với kỹ thuật thông minh, bạn có thể nhận được kết quả thú vị hơn nhiều.' Điều này phản ánh sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta nghĩ về cộng tác giữa người và AI.

28 kỹ thuật prompt engineering bao gồm những gì?

Các kỹ thuật được cho là bao gồm mọi thứ từ thiết lập bối cảnh (context-setting) và nhập vai (role-playing) đến suy luận chuỗi (chain-of-thought prompting) và định dạng đầu ra (output formatting) – những khối xây dựng cơ bản của tương tác AI hiệu quả. Sự khác biệt giữa một lệnh mơ hồ và một lệnh có cấu trúc tốt có thể là khoảng cách giữa kết quả chung chung và sự hỗ trợ thực sự hữu ích.

OpenAI đã thúc đẩy người dùng sử dụng các kỹ thuật tinh vi hơn thông qua tài liệu API và khả năng làm theo hướng dẫn nâng cao của GPT-4. Tuy nhiên, nội dung giáo dục từ bên thứ ba như bài báo của Wired lấp đầy khoảng trống quan trọng: hầu hết người dùng không đọc tài liệu API hoặc bài báo kỹ thuật – họ cần lời khuyên thực tế, có thể áp dụng ngay.

Tác động đến doanh nghiệp và người dùng cá nhân

Prompt engineering đã trở thành một vai trò chuyên môn với mức lương từ 175.000 đến 335.000 USD mỗi năm tại các công ty công nghệ lớn, theo các tin tuyển dụng gần đây. Nhưng bạn không cần một chức danh đặc biệt để hưởng lợi – các nhóm marketing, dịch vụ khách hàng và nhà phát triển phần mềm đều khám phá ra rằng lệnh tốt hơn mang lại đầu ra tốt hơn.

Đối với doanh nghiệp, điều này tạo ra cả cơ hội và nghĩa vụ. Các công ty đầu tư hàng triệu đô la vào công cụ AI cũng cần đầu tư vào kiến thức AI. Lợi tức đầu tư (ROI) của đăng ký ChatGPT Plus 20 USD/tháng nhân lên theo cấp số nhân khi nhân viên chuyển từ người dùng mới bắt đầu lên trình độ trung cấp. Một số tổ chức tiến bộ đã xây dựng thư viện lệnh nội bộ và tài liệu hướng dẫn thực hành tốt nhất.

Đối với người dùng cá nhân, sinh viên sử dụng ChatGPT để nghiên cứu, nhà văn vượt qua khó khăn sáng tạo, lập trình viên gỡ lỗi – tất cả đều đang bỏ lỡ giá trị nếu không có kỹ thuật phù hợp. Sự khác biệt giữa một lệnh mơ hồ và một lệnh có cấu trúc tốt có thể là khoảng cách giữa kết quả chung chung và sự hỗ trợ thực sự hữu ích.

Tương lai của prompt engineering: Kỹ năng số mới

Việc xuất bản hướng dẫn này cũng báo hiệu điều gì đó về chiến lược sản phẩm của OpenAI. Nếu ChatGPT yêu cầu bằng tiến sĩ để sử dụng hiệu quả, nó sẽ không bao giờ đạt được sự chấp nhận hàng loạt. Nhưng nếu quá đơn giản, nó trở thành đồ chơi thay vì công cụ. Điểm ngọt ngào là đủ dễ tiếp cận cho người mới bắt đầu nhưng đủ sâu để thưởng cho chuyên môn – chính xác những gì các hướng dẫn prompt engineering mang lại.

Prompt engineering đang trở nên cơ bản như việc biết cách tạo một truy vấn tìm kiếm Google tốt trong những năm 2000. Người dùng thành thạo các kỹ thuật này sớm sẽ có lợi thế năng suất đáng kể khi các công cụ AI lan rộng khắp mọi ngóc ngách của công việc và sáng tạo. Với 200 triệu người dùng ChatGPT hàng tuần và hàng triệu người khác đang áp dụng nó tại nơi làm việc trên toàn thế giới, học cách giao tiếp chính xác với AI không còn là tùy chọn nữa. Đó là kiến thức số mới.

Theo The Tech Buzz

Ảnh: Matheus Bertelli / Pexels