Artificial intelligence. - Job.

人工知能。- 仕事。

Artificial intelligence.

人工知能。

You've heard the AI warnings.

AIの警告を聞いたことがあるでしょう。

Every technological revolution affects the job market.

すべての技術革命は雇用市場に影響を与えます。

AI could cost some humans their jobs in the near future.

AIは近い将来、何人かの人間の仕事を奪うかもしれません。

But AI is also creating some new jobs, specifically one.

しかし、AIは新しい仕事も生み出しています。

So I decided to apply.

だから応募することにしました。

Job title: prompt engineer.

職種：プロンプトエンジニア

Responsibilities: writing text commands or prompts to get the best answers out of a generative AI large language model like ChatGPT.

担当業務：ChatGPTのような生成AI大規模言語モデルから最適な回答を引き出すためのテキストコマンドやプロンプトを書く。

Pay: up to $250,000 a year.

給与：年俸25万ドルまで。

To figure out exactly what a prompt engineer does, I decided to apply to be one at Hebbia, a New York-based AI startup.

プロンプト・エンジニアの仕事内容を正確に把握するため、ニューヨークを拠点とするAIスタートアップ、Hebbiaに応募することにしました。

Wish me luck.

幸運を祈って。

- Hi - Swetha. Good to meet you.

- スウェタです。よろしく。

- Nice to meet you. - Welcome to the office.

- はじめまして。- オフィスへようこそ。

I have wanted to be a prompt engineer as long as I can remember.

物心ついたときからエンジニアになりたかったんです。

All right, fine, the company was in on this little experiment.

会社もこの小さな実験に参加していました。

It's really interesting that you say that because the role actually didn't exist until maybe a year ago.

あなたがそう言うのはとても興味深いことで、実はこの役割は1年前までは存在しなかったんです。

Yes, prompt engineering is a totally new type of job because well, large language models or LLMs, like ChatGPT only hit the scene a year ago.

ChatGPTのような大規模な言語モデルやLLMが登場したのは1年前のことです。

And if you've used ChatGPT, prompt engineering is actually pretty easy to understand.

ChatGPTを使ったことがある人なら、プロンプトエンジニアリングは理解しやすいと思います。

You type in your prompt, instructing whatever you'd like the large language model to do.

プロンプトを入力し、大規模な言語モデルに何をさせたいかを指示します。

The model then returns an answer, but sometimes that answer is unwieldy or not what you wanted.

モデルは答えを返しますが、その答えが扱いにくかったり、望んだものでなかったりすることもあります。

The better the input, the better the output.

入力が良ければ良いほど、出力も良くなります。

For really one of the first times ever,

本当に初めての経験でした、

we've been able to expose a pretty complicated piece of technology to someone that doesn't know how to code,

「複雑な技術」を「コードを知らない人」に見せることができました、

to someone that knows how to talk to these models in a highly instructive, highly clear way.

このようなモデルとの対話の仕方を知っている人に、非常に勉強になり、非常にわかりやすい方法で教えることができたのです。

And that person is the prompt engineer.

その人こそ、プロンプト・エンジニアなのです。

So really it's a translator.

つまり通訳ですね。

That's exactly what it is.

その通りです。

You're translating between the machine and the human.

機械と人間の翻訳をしてるんです。

Seems like something I could be pretty good at.

私にもできそうです。

I think so too.

私もそう思います。

But what's a good prompt and how do you learn to write them?

でも、良いプロンプトって何でしょう？

Well, I went back to school and by school, I mean a Coursera class.

そうですね、 私は学校に戻りました。学校というのは、Coursera のクラスのことです。

Look at that. 100 and 100.

100と100を見てください。

Prompts aren't just a one-off that you give to the large language model.

プロンプトは、大規模な言語モデルに与える一過性のものではありません。

In his six-week prompt engineering for ChatGPT class,

ChatGPTのための6週間のプロンプト・エンジニアリングクラスで、

Dr. Jules White, a professor of computer science at Vanderbilt University teaches you how to structure sentences to get the desired output from the bot.

ヴァンダービルト大学のコンピュータサイエンス教授、ジュールズ・ホワイト博士は、ボットから望ましい出力を得るための文章の構成法を教えてくれます。

You seem bored by this, Browser.

退屈そうだね、ブラウザー。

There's the persona or role prompt.

ペルソナやロールのプロンプトが表示されます。

For instance, act as an assistant helping a financial analyst.

例えば、財務アナリストを助けるアシスタントとして行動します。

You're instructing the LLM to take on a persona.

LLMにペルソナを演じるよう指示します。

There's the new information prompt.

新しいインフォーメーションプロントです。

This is where you feed the model new data it might not know about.

ここで、モデルが知らない新しいデータを入力します。

Say, here's the transcript from the Microsoft earnings call. Please summarize the mentions of Bing, and you get a summary.

マイクロソフトの決算説明会の記録です。Bingについての言及を要約してください。

Hebbia's Matrix app actually does all of this.

HebbiaのMatrixアプリは、実際にこれらすべてを行います。

It allows financial institutions and other businesses to upload or access huge datasets, filings, earnings transcripts, calls.

金融機関やその他の企業は、膨大なデータセット、提出書類、決算報告書、通話をアップロードしたり、アクセスしたりすることができます。

Then it uses AI to find answers so people don't have to manually go through it all.

そして、AIを使って答えを見つけることで、人々が手作業ですべてを調べる必要がなくなります。

And that's what Swetha gave me as a prompt engineering assignment.

スウェタがエンジニアの課題として出したものです。

So in this case, let's say that you are doing an analysis on earnings calls for a public company.

この場合、ある上場企業の決算報告書を分析するとします。

I did a pretty good job at writing those prompts, but there was another part of the job I wasn't prepared for: coding.

しかし、この仕事にはもう一つ、コーディングという準備不足の部分がありました。

In some cases, a prompt engineer may have to code the queries into the tool itself so Hebbia's clients can use them with a single tap.

場合によっては、プロンプトエンジニアは、ヘビアのクライアントがワンタップで使えるように、ツール自体にクエリをコーディングしなければならないかもしれません。

It was about that time that I knew this probably wasn't my next job.

そのとき、これは次の仕事ではないなと思いました。

Plus, I was a little worried about how long this job might be a job, which I decided to bring up in my interview with the CEO.

それに、この仕事がいつまで続くのかも少し心配だったし、それをCEOとの面接で話すことにしました。

Joanna. Nice to meet you.

ジョアンナ。はじめまして。

As these models get better, is prompt engineering gonna be necessary?

モデルが良くなるにつれて、迅速なエンジニアリングが必要になるのですか？

At the end of the day, you'll still need people to tell them explicit instructions.

結局のところ、明確な指示を出す人間が必要なのは変わりません。

Even in programming where machines are perfect at understanding code, there's still a job for people to go back and forth.

機械が完璧にコードを理解できるプログラミングでも、人が行ったり来たりする仕事はありまsy。

So what did I learn today?

では、今日は何を学びましたか？

Well, getting a job as a prompt engineer is harder than I thought.

プロンプトエンジニアになるのは思ったより難しいです。

Still, anyone who wants to successfully work with AI tools and elicit the best answers from them really should learn some of these prompt writing skills,

それでも、AIツールをうまく使いこなし、彼らからベストな回答を引き出したい人は、こうしたプロンプトの書き方を学ぶべきでしょう、

even if your next job title isn't officially prompt engineer.

たとえ次の仕事が正式なプロンプトエンジニアでなくても。

Joanna, enjoyed meeting you too.

ジョアンナ、お会いできてよかったです。

After some deliberation, we will not be continuing the hiring process here.

検討の結果、ここでの採用は見送ることになりました。

Wishing you the best in your search.

あなたのご健闘をお祈りします。

Yeah, rough.

そう、ラフな感じ。