吴恩达提出「懒人提示词」：结构化 Prompt 不香了，Prompt 工程师要凉？

AI 领域的权威人物，被誉为“AI 教父”的吴恩达（Andrew Ng）最近分享了一个引人深思的观点，可能会改变我们与大语言模型（LLM）互动的方式。他认为，过度追求复杂的结构化 Prompt 可能并非总是最佳选择，一种更灵活、迭代的方法——他称之为「Lazy Prompting」（懒人提示词）——在许多场景下反而更高效。

但在深入探讨这个概念之前，我们必须先理解吴恩达强调的一个核心前提。

「懒人提示词」：首先，它是一种进阶玩法

吴恩达明确指出，「Lazy Prompting」并非简单的“偷懒”，而是一种需要使用者具备相当判断力的进阶技巧。

核心要点： 你需要清楚地知道什么时候可以“懒”（即使用简洁指令），什么时候必须提供详尽的上下文和精确的指令。

缺乏这种判断力，仅仅随意给出模糊指令并期待好结果，很可能只会陷入低效的反复试错，那并非吴恩达所倡导的高效「Lazy Prompting」，而是“瞎折腾”。能否准确判断何时简化、何时细化，是有效运用此方法的关键。

那么，「懒人提示词」究竟是什么？

理解了前提之后，我们再来看「Lazy Prompting」的具体含义。

它指的是一种迭代式的 Prompt 策略：

1. 起始简单： 先向大模型提供一个相对简单、甚至有些模糊的初始指令。
2. 观察反馈： 查看模型的初步输出。
3. 按需迭代： 如果结果不够理想或不完整，再根据具体情况补充背景信息、澄清要求或提供更详细的指导。

这种方法的核心优势在于效率：避免在一开始就投入过多时间构建可能并不必要的复杂 Prompt，而是将精力聚焦在对模型输出的快速评估和针对性调整上。

吴恩达的实例：何时可以「懒」？

吴恩达提供了一些实例，说明在哪些场景下，「Lazy Prompting」可以发挥优势：

• 代码调试 (Debugging): 直接粘贴错误信息，模型通常能理解你需要帮助 Debug，无需冗长的背景描述。
• 内容修改 (Minor Edits): 对于文本的微调、润色或风格转换，一句“帮我改写这段话，让它更简洁”往往就足够了。

当然，如前所述，这需要判断力。对于高度复杂的任务（例如，需要严格遵循多项约束、生成长篇报告、进行深度分析等），详细、结构化的 Prompt 依然是必要的。知道这条界限在哪里，正是“进阶”的体现。

对 Prompt 工程的冲击：结构化模板不再是唯一答案？

「Lazy Prompting」的理念，无疑对一度火热的 Prompt 工程师 岗位及其技能体系构成了挑战。

• 价值重估： 如果简单的指令在许多场景下足够有效，那么过去被奉为圭臬的各种复杂“结构化提示词模板”和“高阶技巧”的普适性和必要性就需要重新评估。
• 护城河变化： 精心设计复杂 Prompt 结构的能力，可能不再是 Prompt 工程师的核心竞争力或主要“护城河”。

这并不一定意味着 Prompt 工程师会彻底消失，但其工作重心和所需的核心技能显然正在发生转变。

AI 时代的新要求：从「打字员」到「协作者」

那么，在 AI 交互日益重要的未来，什么样的能力更为关键？吴恩达的观点以及「Lazy Prompting」的实践，指向了以下几个方向：

• 快速评估能力： 能迅速判断 AI 输出内容的质量、相关性和准确性。
• 问题理解与定义能力： 能抓住任务的核心，并将其有效传达给 AI。
• 迭代优化能力： 能基于 AI 的反馈进行有效的追问、修正和引导，逐步达到理想结果。
• 战略性“懒惰”： 懂得何时投入精力进行详细指导，何时可以简化指令，实现效率最大化。

未来的关键人才，将更像是与 AI 并肩作战的「协作者」或「执行者」，而非仅仅是编写指令的「提示词打字员」。与模型高效互动、引导其产出的能力，远比死记硬背格式模板重要。

结语：拥抱变化，提升 AI 交互能力

吴恩达提出的「Lazy Prompting」，为我们揭示了人机交互演进的一种可能性。它鼓励我们摆脱对复杂结构的盲目崇拜，转向更灵活、迭代、注重结果的交互方式。

这要求我们提升对 AI 能力边界的理解和交互中的判断力。虽然“Prompt 工程师”这个头衔的未来尚不明朗，但与 AI 高效协作的需求将持续存在，只是对技能的要求正在不断进化。拥抱这种变化，不断学习和提升与 AI 共舞的能力，才是关键所在。