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AI 訓練師年薪 400 萬!除了餵養提示詞,還需具備哪些技能?

2023-06-19 遠見 簡嘉宏
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2022 年 11 月 30 日,OpenAI 發表 ChatGPT,從此石破天驚地改變了各行各業,更翻轉人類與機器之間的相互關係。人工智慧(AI)是否會進化到與人類同樣自行思考,尚無法得知,不過,協助 AI 調整語言模型(如 GPT-3)行為的「AI 訓練師」已應運而生,奇貨可居的工作特性,更讓他們的年薪達到新台幣 400 萬元。

延伸閱讀:請別相信 AI 不會取代人類工作!AmazingTalker 趙捷平:大裁員潮來了!遺憾的是由我出發

AI 訓練師的工作內容是什麼?

「AI 訓練師」的原文是 Prompt Engineer,Prompt 原意為「提示」或「驅使」,Prompt Engineer 的任務,是訓練或協助調整 AI 輸出想要或正確的答案,在專業上,Prompt Engineer 的定義,是「具備自然語言與機器學習等各種專業知識,然後透過評估各種不同的 prompt 組合,找出最佳的 prompt,來提高模型效率的工程師」。

不過,Prompt Engineer 通常不會直譯為「提示工程師」,比較貼切的翻譯應該是「AI 溝通工程師」、「AI 溝通師」,或是「AI(模型)訓練師」,較符合實際工作的內容。

AI 溝通師進行的「模型訓練」(Prompt engineering),是一種專業技術,用以幫助調整語言模型(如 GPT-3)的行為,使語言模型能在特定應用中運作得更好。語言模型通常透過提供預先定義的「提示文本」(prompt),來建立「邏輯模式」,因此,這些提示文本可包括一個或多個關鍵字,或是一組完整的題目或描述,讓模型練習並提高「理解輸入」「生成輸出」之間的相關。

此外,模型訓練也是一種設計和開發對話式 AI 系統界面的過程,最好的例子,就是聊天機器人或蘋果語音助手 Siri。這個過程,必須確定用戶可能會問的問題或任務,經由爬梳資料庫後,建立適當的回應和互動,目標在創建一個無縫且自然的用戶體驗,對話式 AI 系統理解和回應用戶輸入的程度愈高,體驗愈佳。

想成為 AI 訓練師,沒那麼容易

「模型訓練」在自然語言處理和人工智慧領域中,都非常重要,因為它可以提高模型的準確性和效率,更可以用於建立新的應用,如作文、翻譯、Q&A 系統等。也因此,成為一名 AI 訓練師,就必須掌握自然語言處理和機器學習的基礎知識,並對深度學習模型和語言模型,有較深入的了解。

這種人工智慧的訓練模式,稱為「提示型學習」(prompt-based learning),最簡單的提示文本就是文字提示,例如,可以在 Midjourney 輸入文字提示,而得到想要的圖案。

但不是給了提示文本,或是跟 ChatGPT 聊天,就可稱為 AI 訓練師,因為給予提示文本,讓人工智慧模型輸出答案,僅是工作的一部分,市面上,甚至出現販售提示文本的企業。

PromptBase 是一個販售人工智慧提示文本的新創公司,業務專門銷售供 DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney 產生圖像,以及 GPT-3 產生故事所需要的提示文本。

綜上所述,儘管人工智慧系統的用戶,也如同 AI 訓練師般持續「餵養」提示文本,但用戶不需要具備模型訓練的專業知識和經驗,使用時更不需要對模型進行配置或修改,頂多只能說享用 AI 訓練師對 AI 模型訓練的結果。

但 AI 訓練師除了餵養提示文本之外,還需要具備如數據分析、視覺優化設計,甚至統計學及軟體測試方法等專業知識,這些技能可以幫助他們,測試和評估不同的「提示」,並找出最佳的「提示組合」,提供解答。

延伸閱讀:工作機會飆至 6000 筆!不必非得是理工背景,AI 時代下 4 大超夯「新職缺」

首位 AI 訓練師,年領新台幣 400 萬高薪

舉例來說,AI 用戶猶如樂高(LEGO)積木玩家,利用樂高產品組合成品,卻不是樂高的產品工程師,玩家無法設計出樂高產品。相形之下,AI 訓練師就是樂高產品工程師,必須不斷透過利用樂高產品的排列組合,找出樂高最佳產品形式,來優化樂高的製程。

樂高產品工程師的部分工作內容與玩家一樣:使用樂高產品,不過,與玩家不同的是,樂高產品工程師還需要具備產品設計、工業工程、機械工程、物理學、幾何學、力學等專業知識,才能擁有這個頭銜。

因此,成為 AI 訓練師的門檻不低,主因是 AI 模型訓練必須綜合多門學科的技術,模型訓練過程需要專業知識和經驗同時透過不斷學習,進而優化 AI 模型。

全球首位 AI 訓練師是美國的古賽德(Riley Goodside),原本從事數據分析師的他,在一次活動展示 ChatGPT 的精彩內容,受到 AI 獨角獸公司 Scale AI 的青睞,挖角高薪禮聘,年薪近 14 萬美元(約新台幣 428 萬 6200 元)。

(本文出自遠見

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攝影 / 賀大新

消滅「手動」的煩人庶務!掌握 Vibe Coding 三原則:一天做完8件事,保留更多時間給自己

2025-08-18 林柏源
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8 年前,中文系出身的 Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 決定嘗試學 Python。當時,她滿懷期待地報名了線上課程,卻在最基本的環境設定就被卡住。只為了跑出一行「Hello World」(程式設計的第一個小測試,代表環境設定成功),她耗掉兩周時間,卻什麼都看不懂。

終於,她選擇放棄。這段經驗,成了她心裡的陰影 ——「學程式」,似乎是文科生跨不過的鴻溝。

好消息是,近年生成式 AI 的出現,徹底改變了她的想法。也為許多文科人才,開啟 Coding 的新可能。

文科人才正在起飛!掌握3原則,用 Vibe Coding 解決煩人庶務、開啟全新機會

Sofia 回憶,第一次透過自然語言指令,讓 AI 生成並運行一段程式碼時,她驚訝地發現:原來語言本身,就是最強大的程式能力。 而這,便是 Vibe Coding 的核心:只要能清楚描述需求,就能讓 AI 自動產出可部署的程式模組。

Sofia 的第一個 Vibe Coding 專案,就是解決工具切換後的難題。公司決定「全面匯入 AI」後,原本依賴 Asana 的行銷工作流被撤換,她必須在 Google Workspace 裡重新建立流程。過去,四面八方的訊息透過 Asana 自動化分類;但現在,這個系統不見了。

總不能每天人工去翻吧?於是,她透過 Google Apps Script,把 Email、網站表單、社群訊息通通接到 Google Chat 的同一個 Space;接著,再用 OpenAI 的 API 自動產生摘要,判斷訊息是否有用,甚至幫忙過濾掉 spam。

結果,團隊能更快聚焦在真正需要回覆的訊息上。當訊息一口氣變得清爽、只剩下真正需要處理的內容時,大家都鬆了一口氣。這就是 Vibe Coding 的 first win —— 一個小小的腳本,馬上把混亂變有序,省下無數零碎時間,也讓團隊第一次真切感受到 AI 的威力。

這段經驗讓她體會到,寫程式的重點不在語法,而是 Prompt 是否說得清楚:要處理什麼情境、要完成什麼任務、最後要輸出到哪裡。 這三個原則,看似簡單,卻是文科生最能駕馭的地方。因為核心並不是「會不會寫程式」,而是「能不能清楚表達需求」。

關鍵原則 Prompt 說明 Sofia 的案例
明確情境 先描述清楚工作場景 客服訊息分散,需要集中管理
清楚任務 指定 AI 要完成的具體工作 自動分類、產生摘要、先擋掉垃圾訊息
具體輸出 說明要在哪裡、以什麼形式落地 生成能在 Google Apps Script 部署的程式碼

「你不需要完全看懂所有程式碼,只要理解哪個 function 代表哪段邏輯,剩下的 debug 都交給 AI 來解決。」

不事事求人、用說的就能寫程式!一套「工具箱思維」讓專業被看見

原來,Vibe Coding 的主要進入門檻,是透過自然語言把「需求」講清楚。想清楚這一點,或許會讓許多文科生豁然開朗:寫程式不再是懂 Code 人的專利,而是人人能擁抱的新機會。

Sofia 比喻,AI 像是永不翻白眼的同事,不管問題多「笨」,都能耐心回答。過去學 Python 時,複雜的設定和艱澀的邏輯讓她挫敗,即便找到同事請益,也會擔心打擾對方。

如今,AI 能直接協助 debug、解錯誤訊息,讓學習過程變得安全而有信心;這種分工方式,也讓她更快跟上公司的全 AI 浪潮。「AI 幫我解決了寫 Coding 會遇到的基礎、初階問題,真正無法解決時再請人協助。」

有了幾次成功經驗了後,她進一步建立了一套自己的「Vibe Coding 工具箱」。在她眼裡,每一個 AI 模型、每一個小工具,就像是工具箱裡的不同零件 —— 有的擅長生成文字,有的擅長寫程式,有的更適合做跨平台整合。關鍵不是死守一個工具,而是懂得比較、測試,找到最適合自己工作的組合。

這樣的「工具箱思維」,也成為她在 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課的設計核心。在微型線上課裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

Vibe Coding 不只是 Prompt 技巧,而是一個讓你能靈活組裝的工具箱。當這個工具箱在你手裡,你就能在職場裡隨時拿出最合適的解法,讓你的專業被看見。

省下更多時間給更重要的事!效率鬼速提升,5 分鐘就看見成果、展現專業

Sofia 說,自從兩年前開始用生成式 AI 幫忙處理日常工作後,時間大幅縮短。過去需要一周完成的 8 件事,如今一天就能完成;這讓她能把更多心力投入到行銷策略規劃上,而不是被重複性的貼文、報表埋沒。

效率好壞,往往是團隊能否成功推進多個專案的關鍵。台灣不少公司人力有限,卻要同時承擔策略與執行。能善用 AI,才有餘裕專注在最有價值的部分。

或許你也曾經覺得,Coding 離自己很遠;或許你也像 Sofia 一樣,曾經被複雜的語法和環境設定嚇退。但現在,新的機運之門已經打開了。

在這個 AI 時代,別再把自己鎖在 PPT 和文件裡。勇敢試試 Vibe Coding,讓你的文字與想法,成為世界看見你的舞台。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源: 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課、數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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