封面图 © 由微软 Copilot 生成
「 开展‘人工智能+’行动 ，打造具有国际竞争力的数字产业集群。」本月的各类热门话题中，一个新关键词引发社会各界持续关注——即 「人工智能+」。以「人工智能+」来撬动新质生产力 ，这无疑是近来热议的高频话题。
所谓新质生产力，即 新类型、新结构、高技术水平、高质量、高效率 的可持续生产力，相比传统生产力而言其 技术水平更高、质量更好、效率更高、更可持续。
人工智能（即AI）作为近年来引领全人类新一轮技术和生产力革命的关键因素，2017年首次被写入官方报告，在之后历年的报告中都是热门关键词。 「人工智能+」，应该「+」什么、怎么「+」？我们又如何理解其与新质生产力的关系？
【提示工程：方法、技巧与行业应用】新书发布会现场：本书第一作者微软全球资深副总裁张祺博士（右）及对谈嘉宾郑纬民院士（中）
日前，在业内新作【提示工程：方法、技巧与行业应用】的北京新书发布会上， 微软全球资深副总裁、微软杰出工程师张祺博士，以及中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授、高性能计算研究所所长郑纬民院士等重量级嘉宾齐聚一堂 ，一道探讨了有关大语言模型以及生成式人工智能未来发展的前景，并深度探讨了人工智能技术与新质生产力之间的关联。
AI是发展新质生产力的重要引擎
以下是【提示工程：方法、技巧与行业应用】新书发布现场对谈直播中， 张祺博士与郑纬民院士谈及AI促进发展新质生产力等相关话题时的精彩回顾：
郑纬民：
【提示工程】这本书出现得非常及时，正好在大模型诞生，向公众普及的关键时刻。提示工程的意义非常重大，
就拿国内大模型相关人才来说，我将这些人才分为四个基本类型——
第一部分，做大模型本身的人才 。国内很多优秀企业，以及我们清华大学，都在这个领域有一些成绩。
第二部分，为大模型提供基础设施支持的人才。 也就是研究构造一个什么样的基础设施，才能让大模型获得最佳的训练、推理环境？
第三部分，推进大模型应用、落地的人才。
第四部分，研究提示工程的人才。 提示工程是人的需求跟大模型潜能之间的一个桥梁。做好提示工程，技术人才方能自如地驾驭大模型。
未来国内AI产业的发展，一定离不开这四个方面的人才。因此我觉得微软和张博士写这样一本关于提示工程的书，的确很及时，很有前瞻性，对大模型的普及和落地会起到重要作用。
张祺： 首先，感谢郑院士对这本书的推荐。刚才您提到四类人才的论述非常精辟。无论将提示工程当作学问还是技能，放在这样一个思维框架中，都非常具有启发性。
这本书我是第一作者，但我认为更重要的是我们的团队，这些第一线的工程师与研发人员。他们在AI最前沿进行实践，结合各个行业的应用，为这本书的编撰提供了宝贵的实例与经验。
这本书虽然涉及不少理论，但是我们尽力把它做到通俗易懂。因为这样才符合大模型本身的价值——使人类以自然语言进行人机交互，人人都可以编程，并且在经过提示工程训练后，以更好、更愉悦的方式使用AI。
有了提示工程，大模型无论在常规用户，还是在企业应用等场景，都可以更加如鱼得水。近期对大语言模型的讨论很火热，比如OpenAI的GPTs等，在特定领域应用时并不需要太多的编程技巧，只要有清晰的逻辑，正确的提示方法，在经过训练后它就能够顺利完成任务。很显然，这对生产力的提升是飞跃性的。
最近新质生产力也讨论得比较多，我想人工智能必然是开启新质生产力大门的其中一把关键钥匙。
生成式人工智能的技术优势、强大的创新能力对于企业提升效率以及降低成本都有莫大的意义。 在人工智能助力下，各个产业实现数字化发展，摆脱传统经济增长方式之路将更加顺畅，这些环节都是构成「新质生产力」不可或缺的部分 。
同时，人工智能还将促进产业上下游的协同发展，带动从人工智能芯片、云计算等底层技术的 突破到 不同场景商业化应用的落地，并推动不同行业的融合和创新，形成新的产业生态，赋能经济实现更高效、更高质量的发展。
关于新质生产力，还有一个小概念我觉得应该分享给大家，叫单人创业家，即超级个体。
它其实非常简单，我们团队已经有很多此类的例子：就是一个人付出几十美元的成本，利用AI技术协助工作，一个星期的时间就能实现相当于之前大概要三五百万美元、三五个月、二十几个人才完成的任务，而且做得更好、功能更多。当然设计上会有一些粗浅，但是基本功能都能实现，甚至超过了之前的效果，这样的例子比比皆是。现在，我们正在公司内部高度提倡这一模式的实践。
所以，AI时代需要更多的思考，这本书就是一种方式，我们希望通过这本书将驾驭AI的能力提供给每一个人。这跟微软公司的使命是一致的，「予力全球每一人、每一组织，成就不凡」。
在AI时代之前，我们无法想象一个人借助AI能做到如此多的事情。 在今后，我们应该大胆畅想，一个团队，一个组织，在人人都掌握AI之后，能够做到多么了不起的事情。
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