隨著人工智能（AI）飛速發展，提示工程（Prompt Engineering）是否仍具備價值，成為2025年科技圈熱議的焦點，被視為過去數年被視為與大型語言模型（LLM）互動的關鍵技能，但隨著模型越來越聰明，有人質疑它是否即將過時。本文將從市場數據、技術趨勢與實際應用出發，深入探討提示工程在2025年的意義。
提示工程的現狀：市場與應用雙證
提示工程的本質是設計和優化AI的輸入提示（Prompts），以引導模型輸出符合預期的結果。根據DataCamp的「2025提示工程指南」，這項技術在醫療、金融和內容創作等領域仍扮演重要角色。例如，在醫療場景中，醫生可能透過精心設計的提示，讓AI分析病患數據並提供診斷建議，這種精準性是通用模型難以企及的。
市場數據也佐證了其持續成長。根據Market Research Future的預測，提示工程市場將從2025年的28億美元激增至2034年的256.3億美元，年複合成長率高達27.86%。這不僅反映企業對客製化AI解決方案的需求，也顯示提示工程仍是不可或缺的技術環節。
趨勢展望：從「超級提示」到多模態革命
2025年的提示工程正迎來新轉型。首先，「超級提示」（Mega-Prompts）成為焦點。與過去簡短的指令不同，超級提示提供更豐富的上下文，例如在法律分析中加入案例背景和法條細節，讓AI輸出更具深度。其次，多模態提示（Multi-Modal Prompts）開始崛起，結合文字與圖像，讓AI處理更複雜的任務，例如生成與醫療影像匹配的診斷報告。
筆者認為，這種趨勢不僅是技術進步的自然延伸，更是對AI應用場景多元化的回應。DataCamp文章也提到，隨著模型如Grok（由xAI開發）支援更廣泛的輸入類型，提示工程師的角色正從單純的「文字操縱者」轉向「多維數據整合者」。這意味著，未來的提示工程將需要更高的跨領域知識，例如視覺設計與資料科學的結合。
挑戰與機遇並存
然而，提示工程並非毫無挑戰。隨著模型規模擴大，設計有效提示的難度隨之增加。例如，一個過於冗長的提示可能讓AI迷失焦點，反而降低輸出品質。此外，提示中的潛在偏見也是一個隱憂——若輸入數據帶有刻板印象，AI的回應可能放大這些問題。
但挑戰中蘊藏機遇。自動化提示優化工具（如ORQ.ai推出的解決方案）正在崛起，能根據目標自動調整提示結構，這對非技術背景的用戶尤為友好。筆者認為，這類工具可能成為提示工程的「民主化」推手，讓更多人得以利用AI，而非僅限於專業工程師。
爭議焦點：提示工程會被淘汰嗎？
科技圈內不乏聲音認為，隨著AI自我學習能力增強，提示工程可能失去意義。2023年的一篇Medium文章甚至預言，具身AI（Embodied AI）將讓手動提示成為過去式。然而，2025年的現實卻指向相反方向。專家如Anthropic的Dario Amodei在Reddit討論中指出，客製化需求的持續存在，確保了提示工程的長期價值。
筆者也持類似看法。雖然AI的直觀性在提升，但人類的需求永遠具有個性化特質。例如，一位行銷人員可能需要AI生成符合品牌語調的文案，這種細膩調整仍需仰賴提示工程。與其說它會消失，不如說它正在「進化」——從技術性工作轉向策略性思維。
結語：演變中的關鍵技能
綜合市場趨勢、技術發展與專家觀點，提示工程在2025年不僅仍有意義，甚至正處於黃金時期。它的價值不在於取代AI，而是作為人類與機器之間的橋樑，確保技術真正服務於需求。筆者預測，隨著多模態與自動化工具的普及，提示工程將進一步融入日常工作，成為類似「搜尋技巧」的基礎能力。
對科技愛好者與專業人士而言，現在正是深入學習提示工程的時機。無論是超級提示的設計，還是多模態應用的探索，這項技能都將在AI時代持續閃耀。
參考來源
