人工智能重塑世界：提问成为核心竞争力
人工智能（AI），特别是生成式AI和大型语言模型（LLM），正以前所未有的速度渗透到我们生活的各个角落，深刻地改变着信息格局和工作模式。AI不再局限于专业人士的工具，而是一种普及性的力量，它在信息获取、内容创作、总结和翻译等方面展现出强大的能力，实现了信息生成和复杂任务执行的民主化。大型语言模型具备“阅读、编写、编码、绘制和创作”的能力，极大地增强了人类的创造力，并提高了各行各业的工作效率。与传统搜索引擎主要提供信息索引不同，AI能够提供交互式的、个性化的反馈，这标志着用户获取和互动信息方式的根本性转变。AI搜索更注重语义理解和智能总结，代表了信息交互的未来方向。
这种转变意味着我们与信息和技术互动的方式正在发生根本性的变革。过去，我们主要依赖信息检索来获取知识；现在，AI可以直接生成定制化的内容和解决方案。这种变革不仅提高了效率，也对人类的认知方式和技能提出了新的要求。当答案唾手可得时，问题的价值便凸显出来。AI的普及实际上是为人类的探询精神开辟了新的高地，促使我们从知识的被动接受者转变为意义的主动构建者。
提问的重要性：AI时代的核心竞争力
在AI能够以前所未有的规模和速度提供答案、生成内容的时代，人类提出富有洞察力、精准且具有战略性问题的能力，成为了区分人类价值的核心要素。AI输出的质量直接取决于输入的质量，即用户提出的问题或提示（prompt）的优劣。因此，人类的角色从单纯的信息消费者，转变为熟练的提问者和AI能力的引导者。精心设计的提示词能够显著提高AI的输出质量，是影响AI输出的最关键因素之一。用户在提示中提供的指令质量，直接影响AI助手输出内容的优劣，尤其是在AI执行复杂任务时。
大型语言模型已将自然语言问题转变为执行复杂计算任务的主要用户界面。这种转变将“提问”从一种简单的信息搜寻活动，提升为一种近似编程或指令下达的行为。大型语言模型依据用户以自然语言形式提供的提示（本质上是问题或指令）来运作。这些提示的结构和内容直接决定了AI的输出结果。因此，精心构建一个问题，就如同为传统软件程序编写高效代码一样，都是为了通过精确的指令来达成预期的计算结果。这意味着提问的技巧不再仅仅关乎引出已存储的信息，更关乎主动塑造新信息或解决方案的生成过程。
此外，信息获取的稀缺性发生了倒转。过去，获取信息或计算能力是稀缺资源。如今，借助AI，答案和生成性内容变得唾手可得。新的稀缺资源变成了那些能够有效且合乎道德地驾驭这种信息泛滥、定义明确的问题和富有洞察力的提问。AI能够生成海量的文本、代码及其他内容。挑战从找到“一个”答案转变为找到“正确”的答案，甚至是从一开始就定义什么是“正确”的问题。若缺乏高超的提问技巧，这种信息的泛滥可能导致噪音、错误信息或不理想的结果。因此，提出具有辨识力的问题的能力，在信息饱和的环境中成为了一种关键的过滤器和导航器。
认知需求的转变：从答案到问题
从历史上看，价值往往体现在拥有知识和提供答案上。然而，AI如今已能自动完成大部分此类工作。新的认知前沿在于识别知识的空白、构建假设、批判性地评估信息，并通过提问引导AI达成期望的结果——所有这一切都始于问题本身。教育和研究领域已经观察到一种从“解决问题”到“提出问题”的转变，并强调“提出问题是推动人类文明进步的重要驱动力”。对于创新而言，“发现问题比解决问题更为重要”。在科学探索中，“提出正确的问题……是对于科学推进更关键、更有意义的一步”。这种转变凸显了在AI时代，人类智能和价值的演进方向，即从依赖记忆性知识转向以探询为核心的高阶思维能力。
AI作为问答引擎：理解其运行机制
大型语言模型（LLM）：答案背后的力量
大型语言模型（LLM）是深度学习算法的产物，通常基于Transformer网络架构，通过在海量数据集上进行训练，以理解、生成和处理人类语言。Transformer架构的核心组件包括编码器（encoder）和解码器（decoder），它们通过追踪序列数据（如文本）中的关系来学习上下文及其含义。大型语言模型作为一种深度学习算法，使用多个转换器模型，并在海量数据集上进行训练，因此规模庞大。理解这一基础技术有助于我们领会AI是如何处理问题，以及为何问题的性质对结果有如此大的影响。
自注意力机制：AI如何理解问题？
自注意力机制（self-attention mechanism）是Transformer架构中的一项关键创新。它允许模型在处理输入序列（即用户提问）中的每个词时，权衡序列中其他所有词相对于该词的重要性。自注意力机制在处理输入数据时为输入数据的每个部分分配一个权重，这意味着模型不再需要对所有输入内容投入同等的注意力，而是可以专注于输入内容中真正重要的部分。这种机制使得LLM能够更好地捕捉问题中的上下文关联和细微差别，从而生成更具相关性的回答。这一细节至关重要，因为它直接将问题的结构和措辞与AI的内部处理及其后续输出质量联系起来，表明AI并非简单的关键词匹配，而是在进行更复杂的上下文分析。
尽管自注意力机制使大型语言模型能够识别上下文关系，但其“理解”是基于数据中的统计模式，而非人类意义上的真正理解或意识。这种差异使得问题的精确性对于弥合人类意图与AI概率性解读之间的鸿沟至关重要。大型语言模型通过识别海量文本数据集中的模式进行学习，其输出是对最可能出现的下一个词元/单词的预测。虽然它们能够模仿理解并生成连贯的文本，但与人类不同，它们缺乏真正的意识、意图或现实世界的经验基础。因此，一个措辞不当或含糊不清的问题，可能会引导AI走向一个统计上看似合理但实际上不正确或不相关的路径，因为它并非以人类的方式“知道”它在说什么。清晰的问题能够减少这种模糊性。
从提示到输出：AI生成过程解析
大型语言模型生成回应的过程，通常是在其训练期间学习到的模式以及用户提供的特定提示的指导下，通过预测序列中的下一个词或词元（token）来完成的。通用或原始语言模型根据训练数据中的语言预测下一个词，提示工程（LLM prompting）即是创建特定的输入，以帮助引导大型语言模型生成期望的结果。大型语言模型正是基于提示的结构来生成回应的。存在不同类型的LLM，例如仅编码器模型、仅解码器模型和编码器-解码器模型，它们分别适用于不同的任务，如文本分类、内容生成或语言翻译，而所有这些任务都是由用户的提示所触发的。
大型语言模型的内部运作机制可能非常复杂，有时甚至难以完全解释其具体决策过程，呈现出一定的“黑箱”特性。对于用户而言，通过迭代和有针对性的提问，可以探查模型的知识边界、潜在偏见及其推理路径，这在某种程度上相当于对模型“习得”的世界模型进行逆向工程。大型语言模型是拥有数十亿参数的复杂系统。模型为何给出特定答案，并非总是清晰可见，尤其考虑到可能出现的“幻觉”和偏见现象。通过追问、改述问题或要求解释（这些都是良好提问的技巧），用户可以洞察模型是如何得出答案的。这使得提问不仅是获取输出的方式，更成为一种诊断工具，用以理解AI的能力和局限。
提问的艺术与科学：Prompt Engineering
提示工程：AI对话的新技能
提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化输入提示（prompts）的过程，旨在引导生成式AI模型产出期望的高质量输出。它既是一门艺术，需要创造力和直觉；也是一门科学，需要结构化的方法和反复试验。这正式引入了与AI有效互动的关键技能组合，并将其直接与提出好问题的能力联系起来。
构建强大提示的核心要素：引导AI走向卓越
一个有效的提示通常包含多个核心要素，这些要素共同作用，引导AI更准确地理解用户意图并生成高质量的输出。这些关键要素包括：
- 指令 (Instruction)：明确告诉AI做什么，例如 "总结这篇文章"。
- 上下文 (Context)：提供背景信息，例如 "这是一篇关于人工智能伦理的文章"。
- 输入数据 (Input Data)：提供需要处理的信息，例如 "文章内容：…"。
- 输出格式 (Output Format)：指定期望的输出形式，例如 "用三个要点总结"。
这些要素的有效组合，能够将模糊的意图转化为AI可以理解和执行的清晰指令，从而大幅提升人机交互的效率和成果质量。
提升提示有效性的策略
除了上述核心要素，一些动态策略也能显著增强提示的效果。例如：
- 迭代优化：不要期望一次就能得到完美结果，而是要通过反复试验、调整措辞和结构来逐步改进提示，直到获得满意的答案。
- 添加关键词：关键词能够更准确地传达query的意图，从而使得LLM能够生成更好、更相关的输出。关键词对LLM指令的效力能产生很大的影响。
- 描述得更详细：将事情描述得更详细，能够帮助AI更准确地把握用户意图。输出质量通常会与我们提供的上下文信息的质量成正比。
- 使用结构化提示：使用项目符号或编号列表结构化提示，有助于AI更有条理地处理复杂请求并生成结构清晰的回复。
- 提出后续的追问：提出后续追问则能引导AI进行更深入的思考和信息挖掘，从而获得更全面的见解。
一种有效的进阶技术是**“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）提示**。这种方法通过引导AI在回答复杂问题前，先逐步分解问题，模拟人类的思考过程，生成一系列中间推理步骤。这不仅能提升AI在复杂推理任务上的表现，也使得其“思考”过程更透明，便于用户理解和验证。
高质量提示如何催生高质量AI输出
高质量的提示与高质量的AI输出之间存在着直接且紧密的联系。精心设计的提示词能够显著提高输出质量，清晰和明确的提示会带来更准确和相关的AI响应。反之，模糊、宽泛或结构混乱的提示，则很容易导致AI生成不相关、不准确甚至完全错误的“幻觉”内容。对提示和响应进行分级评估，正是为了确保AI系统产生的响应在准确性、相关性和清晰度方面达到高标准。因此，掌握提问的艺术与科学，即提示工程，是有效释放AI潜能的关键所在。
有效的提问不仅仅是为了获取答案，更是一种巧妙地将认知任务分配给AI的方式。这要求提问者理解AI的优势与不足，并通过构建问题来扬长避短。AI能够执行诸如总结、生成、分类等任务，而人类通过提示来指导AI完成这些任务。这实质上是将部分认知工作外包给了AI。优秀的提示工程技巧，如同优秀的管理者：清晰地定义任务（指令），提供必要的资源（上下文、示例），设定预期（输出格式、语气），并给予反馈（迭代优化）。提问的技能已演变为一种协调人机协作的管理能力。
与AI的提问过程往往兼具“探索性”与“利用性”的特点。初始提问可能较为宽泛和探索性，目的是了解AI在该主题上的能力范围或摸清一个课题的大致轮廓。一旦发现有前景的方向，后续的提问则会变得更具利用性，旨在提取特定的、精炼的信息或生成特定的输出。这种迭代式的提问方式，与科学探究或创意头脑风暴的过程有异曲同工之妙。用户常常从一般性查询开始，然后逐步细化。这种由宽泛到聚焦的过程，模拟了人类的学习模式。最初的宽泛问题有助于描绘出AI在某个主题上的“知识图谱”（探索性），而后续的具体问题则深入挖掘感兴趣的领域以获得精确结果（利用性）。这种动态的提问方法是利用AI驾驭复杂信息空间的关键。
超越问题解决：人类提问定义未来
AI擅长解决问题
人工智能在解决已有清晰定义的问题、处理海量数据以及在问题被明确阐述后执行复杂指令方面，展现出日益强大的能力。例如，AI在医疗诊断辅助、金融建模和代码生成等领域都取得了显著成就。AI的推理过程，即训练有素的机器学习模型从全新数据中得出结论的过程，使其能够分析实时数据、识别模式并准确预测下一步。这为我们区分AI与人类的核心优势奠定了基础。
人类擅长发现问题
与AI擅长解决既定问题不同，“问题发现”（Problem Finding）——即识别全新的、 ранее未被察觉的问题或机遇——在AI时代成为一项更为关键的人类技能。当前的AI在很大程度上是响应由人类定义的问题。而那些真正具有创新性和战略性的问题，例如“我们下一步应该解决什么问题？”或“真正潜在的根本问题是什么？”，仍然是由人类的洞察力和提问所驱动的。
“问题发现比问题解决更重要”的观点认为，问题发现是创新的起点，能带来适应性、增长和持续改进。教育领域也强调从“解决问题”到“提出问题”的转变。人类智慧在AI时代的最大机遇在于“找出下一步要解决的问题”。
AI在理解上的局限
尽管AI发展迅速，但在处理高度模糊性、进行深层次因果推理（而非仅仅是相关性模式匹配）以及实现真正类人理解方面，当前AI仍存在显著局限。研究表明，当问题变得过于复杂或新颖时，即使是先进的推理模型（LRMs）也会经历“完全的准确性崩溃”。这些模型在处理日益增加的难度时，会减少其推理步骤，暴露出其处理复杂问题的根本性限制。这些局限性凸显了人类监督的必要性，以及人类提问在构建AI可处理的问题框架、解读并验证AI输出（尤其是在复杂或全新场景下）方面的关键作用。
不可替代的人类元素
许多关键问题涉及伦理考量、社会细微差异以及难以量化或编码为AI训练数据的情境。由人类的直觉、共情能力和伦理框架所驱动的提问，对于驾驭这些领域至关重要。AI的出现迫使我们重新思考“意识”、“理解”、“道德”等概念，并重新提出“人是什么”这一根本问题，这暗示了这些领域是由人类主导的探询。好奇心与共情能力紧密相连，“共情始于好奇心”。这进一步强化了某些类型的问题，特别是那些涉及人类价值观和复杂社会影响的问题，仍然牢牢掌握在人类手中。
从更深层次看，提问是连接AI计算能力与现实世界价值的桥梁。AI模型尽管强大，但终究是工具。人类的提问是将AI能力转化为解决实际人类或商业问题的机制。没有正确的问题，AI的潜力可能被闲置或误用。AI在任务被清晰定义后表现出色，而问题发现正是关于识别和定义这些任务/问题。因此，人类通过提问进行问题发现的行动，将AI抽象的处理能力与具体的、有价值的应用联系起来。这意味着AI产生的经济和社会价值在很大程度上取决于人类问题定义的质量。
“人机回圈”（human-in-the-loop）的概念通常指人类优化或纠正AI。然而，在问题发现和战略方向层面，人类不仅仅是“在”回圈中，更是通过提问来“引领”回圈，为AI设定议程。AI能够解决问题，但不会自发决定要解决哪些战略性问题。人类通过提问来识别这些战略问题和机遇。这种由提问驱动的识别和定义行为，使人类在人机协作过程中，尤其是在创新和战略规划方面，处于领导地位。提问是AI增强型工作流程中人类领导力的工具。
随着AI“回答”能力的增强，价值进一步向那些AI尚无法回答甚至无法构想的、更复杂、更细致或更根本性的问题转移。AI在回答问题方面的进步，反而促使人类智慧朝向更深刻、更抽象、更具创造性的探询形式发展。AI在生成答案和解决已定义问题方面迅速进步，这使得对简单问题的“回答”变得商品化。为了保持独特价值，人类的探询必须转向那些超出AI当前范围的问题：高度新颖的、深奥哲学的、伦理复杂的，或需要真正创造力的问题。AI的进步反而使得真正深刻的人类提问变得更加关键和有价值。
批判性提问：驾驭AI信息
AI的双刃剑：错误信息与偏见
AI生成的内容带来了巨大便利，但也伴随着固有风险：可能包含不准确信息（即“幻觉”），传播训练数据中存在的偏见，以及生成看似合理但实则虚假的信息。AI生成的内容可能包含不准确信息，它可能引用不存在的来源，或者基于有缺陷的训练数据得出结论。这些不准确性可以从错误信息、信息缺失到完全捏造的信息（被称为“幻觉”），包括虚假的引文和不存在的来源。如果大型语言模型的训练数据不当，其输出可能会反映互联网上传播仇恨内容的数百万人的偏见。需要对AI输出进行批判性质疑。
验证：探查AI的答案
在与AI互动时，批判性思维和质疑精神至关重要。用户不能被动接受AI的输出结果。有效的提问策略包括：
- 要求AI提供信息来源并加以核实。
- 将AI提供的信息与可信的外部来源进行交叉引用和验证。
- 要求AI解释其推理过程或提供不同视角。
- 探究AI回答中潜在的假设。
可提出这样的问题：“这些论断能否在关于同一主题的其他可靠、可信来源中得到证实？内容是否可能遗漏了任何重要信息或观点？是否存在任何固有偏见？” 并采用“横向阅读”（lateral reading）策略来核查事实也是一种有效方法。AI输出的内容仅仅是一个认知的起点，而非终点，用户需要主动去验证其内容。
AI生成信息的便捷性，要求保持更高程度的审慎。提问成为这种验证的主要机制，超越了对传统信息来源的简单信任。AI可能产生令人信服但虚假或带有偏见的信息。传统的信息素养涉及评估信息来源的权威性。对于AI而言，其“来源”是一个算法，其训练数据庞大且往往不透明。因此，批判性评估必须转向内容本身，而提问正是剖析、验证和挑战这些内容的工具，这是一个主动的、持续的过程。
减轻偏见
有针对性的提问有助于揭示AI回应中可能存在的偏见。例如，可以询问关于不同人群的信息，或者改变提问的方式来看输出是否有所变化。人类的反馈，通常由批判性质疑引发，被用于尝试减少大型语言模型中的偏见，例如通过“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）机制。可以使用提示来消除偏见，RLHF可以训练LLM生成不包含（或较少包含）种族主义、年龄歧视、厌女症等内容的输出。减轻偏见的措施还包括对输入数据进行预处理和建立偏见评估系统。提问不仅用于个体验证，也是改进AI系统整体努力的一部分。
个体，尤其是专业人士，有伦理责任，在AI驱动的信息时代，提问AI输出的能力和意愿，以防止传播谬误或有害偏见。如果未经审视就采纳AI的输出，可能会产生现实世界的后果（例如，在医疗诊断、财务建议、法律解释等领域）。未经质疑的AI输出可能固化社会偏见。个体有责任批判性地质疑AI，不仅是为了自身的理解，也是为了更广泛的社会影响。提问是一项认知技能也是一种伦理要求。
好奇心：创新的引擎
人类进步的引擎
好奇心是人类的基本特质，也是学习、探索和创新的关键驱动力。在AI时代，随着许多常规任务被自动化，由好奇心驱动的提问成为人类贡献和竞争优势的更重要来源。好奇心是“未来职业生涯和自我发展的必备品质”，人类好奇心与AI好奇心的区别在于“真正渴望从深层次理解事物”。与更好的学习、记忆、共情和毅力相关联。提问行为与更深层的人类动机——好奇心——及其对未来发展的意义联系起来。
点燃科学发现的火花
纵观历史，重大的科学突破往往源于提出新颖的问题、挑战现有范式以及探索未知领域。AI可以辅助数据分析和假设检验，但真正原创性研究问题的形成，通常源于人类的洞察力和好奇心。在原理清晰、数据丰沛的边界里AI擅长解题，科学家擅长跳出边界之外，去漆黑干瘪的未知世界提问。即使是如“机器人化学家‘小来’”这样的AI系统，其提出科学假说和设计实验方案的能力，也是建立在对现有文献的“理解”之上，这暗示了初始的人类指导或至少是人类为AI设定的目标。提问在人类进步的引擎——科学探索中的核心作用。
驱动商业创新与战略思维
提出正确的问题对于识别未被满足的客户需求、挑战行业固有假设、构想新产品/服务以及制定商业战略至关重要。在AI时代，人类智慧的最大机遇在于“找出下一步要解决的问题，并说服许多人去解决问题，这被定义为一种领导力”。激发组织内部更大的创造力和适应性。
提出“为何不？”
推测性和非传统性的问题能够激发艺术、设计和问题解决领域的创造性思维。AI可以成为探索这些“假如”情景的伙伴，但最初的想象力飞跃往往源于人类的提问。问题发现通常涉及“创造力、好奇心以及挑战假设和跳出固有思维模式的意愿”。培养创造力——人类关键的差异化优势。
随着AI接管更多的分析和数据处理任务，人类的好奇心得以解放，去探索更抽象、更复杂和跨学科的问题。然后，AI可以被用作研究这些新途径的工具，从而形成一个正反馈循环：人类的提问推动AI发展，而AI的能力则促进更深入的人类探询。AI处理常规信息处理任务，解放了人类的认知资源。人类的好奇心自然会寻求新的挑战和未知领域。人类随后可以向AI提出更新颖、更复杂的问题，利用其强大能力探索这些新领域。人类的提问变得更加复杂精妙，而AI则成为探索这些复杂问题的更强大工具。
创新并非价值中立。在创新过程中提出的问题——“我们为何要构建这个？”、“谁将受益？”、“潜在的负面影响是什么？”——将人类价值观嵌入解决方案之中。在AI时代，深思熟虑地提出这些问题对于负责任的创新至关重要。创新是由问题发现和提问驱动的。选择解决哪些问题以及如何解决这些问题，反映了潜在的价值观。AI可以加速创新，但缺乏固有的伦理判断能力。提问成为将伦理考量、社会影响和人类价值观整合到AI驱动的创新生命周期中的主要手段。
提升“提问超能力”
培养提问能力的实用策略
要提升提问能力，可以采纳以下策略：
- 实践积极倾听，以识别潜在问题。
- 拥抱“初学者心态”，勇于挑战固有假设。
- 学习将复杂问题分解为更小、可回答的子问题，类似“思维链”方法。
- 寻求多样化的视角以拓宽提问范围。
- 定期反思自己所提问题的质量和影响。
- 有意识地培养好奇心，安排时间学习新事物。
这些策略有助于个体从信息的被动接收者转变为知识的主动探索者和构建者。
AI作为学习工具
AI可以有效地支持和增强探究式学习（Inquiry-Based Learning, IBL）过程。例如，AI可以用于头脑风暴研究问题、查找背景信息、总结文本、识别知识空白，甚至可以扮演苏格拉底式的辩论伙伴角色，激发更深层次的思考。AI驱动的平台可以通过加强协作、提供个性化学习路径和促进反思来支持探究式学习。这展现了一种共生关系：人类提出更好的问题，而AI可以帮助人类成为更好的提问者和学习者。
对提问本身进行元认知，即不仅仅是提出好问题，还要意识到为何提出某个特定问题，其背后有何假设，以及如何改进它，这是一种更高级的技能。AI可以对不同问题表述方式给出不同回应，为提问者提供关于提示有效性的即时反馈，从而帮助个体分析自身的提问策略，培养对自身探询过程的元认知意识。
未来的核心技能
未来的工作场景将高度重视批判性思维、创造力、复杂问题解决能力（通常意味着问题“定义”能力）、情商和适应性都以强大的提问能力为基础。人类从事的工作将越来越多地涉及“创新思维、灵活性、创造力和社交技能”。对新技能和培训提出了要求。“学会如何学习”（这始于提问）至关重要，好奇心使人能够持续学习，适应未来职业发展。
向AI提问日益关乎共同创造新的知识、生成新颖内容，不仅仅是检索事实。提示工程是一个迭代过程，涉及优化问题以引导这种生成。提问者与AI处于一种对话状态，每一轮都在前一轮的基础上构建，共同创造新事物。将提问从一种交易行为转变为一种关联性的、共同创造的过程。