人工智慧重塑世界：提問成為核心競爭力
人工智慧（AI），特別是生成式AI和大型語言模型（LLM），正以前所未有的速度滲透到我們生活的各個角落，深刻地改變著資訊格局和工作模式。AI不再侷限於專業人士的工具，而是一種普及性的力量，它在資訊獲取、內容創作、總結和翻譯等方面展現出強大的能力，實現了資訊生成和複雜任務執行的民主化。大型語言模型具備「閱讀、編寫、編碼、繪製和創作」的能力，極大地增強了人類的創造力，並提高了各行各業的工作效率。與傳統搜尋引擎主要提供資訊索引不同，AI能夠提供互動式的、個人化的回饋，這標誌著使用者獲取和互動資訊方式的根本性轉變。AI搜尋更注重語義理解和智慧總結，代表了資訊互動的未來方向。
這種轉變意味著我們與資訊和技術互動的方式正在發生根本性的變革。過去，我們主要依賴資訊檢索來獲取知識；現在，AI可以直接生成客製化的內容和解決方案。這種變革不僅提高了效率，也對人類的認知方式和技能提出了新的要求。當答案唾手可得時，問題的價值便凸顯出來。AI的普及實際上是為人類的探詢精神開闢了新的高地，促使我們從知識的被動接受者轉變為意義的主動建構者。
提問的重要性：AI時代的核心競爭力
在AI能夠以前所未有的規模和速度提供答案、生成內容的時代，人類提出富有洞察力、精準且具有戰略性問題的能力，成為了區分人類價值的核心要素。AI輸出的品質直接取決於輸入的品質，即使用者提出的問題或提示（prompt）的優劣。因此，人類的角色從單純的資訊消費者，轉變為熟練的提問者和AI能力的引導者。精心設計的提示詞能夠顯著提高AI的輸出品質，是影響AI輸出的最關鍵因素之一。使用者在提示中提供的指令品質，直接影響AI助手輸出內容的優劣，尤其是在AI執行複雜任務時。
大型語言模型已將自然語言問題轉變為執行複雜計算任務的主要使用者介面。這種轉變將「提問」從一種簡單的資訊搜尋活動，提升為一種近似編程或指令下達的行為。大型語言模型依據使用者以自然語言形式提供的提示（本質上是問題或指令）來運作。這些提示的結構和內容直接決定了AI的輸出結果。因此，精心構建一個問題，就如同為傳統軟體程式編寫高效代碼一樣，都是為了通過精確的指令來達成預期的計算結果。這意味著提問的技巧不再僅僅關乎引出已儲存的資訊，更關乎主動塑造新資訊或解決方案的生成過程。
此外，資訊獲取的稀缺性發生了倒轉。過去，獲取資訊或計算能力是稀缺資源。如今，借助AI，答案和生成性內容變得唾手可得。新的稀缺資源變成了那些能夠有效且合乎道德地駕馭這種資訊氾濫、定義明確的問題和富有洞察力的提問。AI能夠生成海量的文字、代碼及其他內容。挑戰從找到「一個」答案轉變為找到「正確」的答案，甚至是從一開始就定義什麼是「正確」的問題。若缺乏高超的提問技巧，這種資訊的氾濫可能導致噪音、錯誤資訊或不理想的結果。因此，提出具有辨識力問題的能力，在資訊飽和的環境中成為了一種關鍵的過濾器和導航器。
認知需求的轉變：從答案到問題
從歷史上看，價值往往體現在擁有知識和提供答案上。然而，AI如今已能自動完成大部分此類工作。新的認知前沿在於識別知識的空白、構建假設、批判性地評估資訊，並通過提問引導AI達成期望的結果——所有這一切都始於問題本身。教育和研究領域已經觀察到一種從「解決問題」到「提出問題」的轉變，並強調「提出問題是推動人類文明進步的重要驅動力」。對於創新而言，「發現問題比解決問題更為重要」。在科學探索中，「提出正確的問題……是對於科學推進更關鍵、更有意義的一步」。這種轉變凸顯了在AI時代，人類智慧和價值的演進方向，即從依賴記憶性知識轉向以探詢為核心的高階思維能力。
AI作為問答引擎：理解其運行機制
大型語言模型（LLM）：答案背後的力量
大型語言模型（LLM）是深度學習演算法的產物，通常基於Transformer網路架構，通過在海量資料集上進行訓練，以理解、生成和處理人類語言。Transformer架構的核心組件包括編碼器（encoder）和解碼器（decoder），它們通過追蹤序列資料（如文字）中的關係來學習上下文及其含義。大型語言模型作為一種深度學習演算法，使用多個轉換器模型，並在海量資料集上進行訓練，因此規模龐大。理解這一基礎技術有助於我們領會AI是如何處理問題，以及為何問題的性質對結果有如此大的影響。
自注意力機制：AI如何理解問題？
自注意力機制（self-attention mechanism）是Transformer架構中的一項關鍵創新。它允許模型在處理輸入序列（即使用者提問）中的每個詞時，權衡序列中其他所有詞相對於該詞的重要性。自注意力機制在處理輸入資料時為輸入資料的每個部分分配一個權重，這意味著模型不再需要對所有輸入內容投入同等的注意力，而是可以專注於輸入內容中真正重要的部分。這種機制使得LLM能夠更好地捕捉問題中的上下文關聯和細微差別，從而生成更具相關性的回答。這一細節至關重要，因為它直接將問題的結構和措辭與AI的內部處理及其後續輸出品質聯繫起來，表明AI並非簡單的關鍵詞匹配，而是在進行更複雜的上下文分析。
儘管自注意力機制使大型語言模型能夠識別上下文關係，但其「理解」是基於資料中的統計模式，而非人類意義上的真正理解或意識。這種差異使得問題的精確性對於彌合人類意圖與AI概率性解讀之間的鴻溝至關重要。大型語言模型通過識別海量文本資料集中的模式進行學習，其輸出是對最可能出現的下一個詞元/單詞的預測。雖然它們能夠模仿理解並生成連貫的文本，但與人類不同，它們缺乏真正的意識、意圖或現實世界的經驗基礎。因此，一個措辭不當或含糊不清的問題，可能會引導AI走向一個統計上看似合理但實際上不正確或不相關的路徑，因為它並非以人類的方式「知道」它在說什麼。清晰的問題能夠減少這種模糊性。
從提示到輸出：AI生成過程解析
大型語言模型生成回應的過程，通常是在其訓練期間學習到的模式以及使用者提供的特定提示的指導下，通過預測序列中的下一個詞或詞元（token）來完成的。通用或原始語言模型根據訓練資料中的語言預測下一個詞，提示工程（LLM prompting）即是創建特定的輸入，以幫助引導大型語言模型生成期望的結果。大型語言模型正是基於提示的結構來生成回應的。存在不同類型的LLM，例如僅編碼器模型、僅解碼器模型和編碼器-解碼器模型，它們分別適用於不同的任務，如文字分類、內容生成或語言翻譯，而所有這些任務都是由使用者的提示所觸發的。
大型語言模型的內部運作機制可能非常複雜，有時甚至難以完全解釋其具體決策過程，呈現出一定的「黑箱」特性。對於使用者而言，通過迭代和有針對性的提問，可以探查模型的知識邊界、潛在偏見及其推理路徑，這在某種程度上相當於對模型「習得」的世界模型進行逆向工程。大型語言模型是擁有數十億參數的複雜系統。模型為何給出特定答案，並非總是清晰可見，尤其考慮到可能出現的「幻覺」和偏見現象。通過追問、改述問題或要求解釋（這些都是良好提問的技巧），使用者可以洞察模型是如何得出答案的。這使得提問不僅是獲取輸出的方式，更成為一種診斷工具，用以理解AI的能力和侷限。
提問的藝術與科學：Prompt Engineering
提示工程：AI對話的新技能
提示工程（Prompt Engineering）是設計和優化輸入提示（prompts）的過程，旨在引導生成式AI模型產出期望的高品質輸出。它既是一門藝術，需要創造力和直覺；也是一門科學，需要結構化的方法和反覆試驗。這正式引入了與AI有效互動的關鍵技能組合，並將其直接與提出好問題的能力聯繫起來。
構建強大提示的核心要素：引導AI走向卓越
一個有效的提示通常包含多個核心要素，這些要素共同作用，引導AI更準確地理解使用者意圖並生成高品質的輸出。這些關鍵要素包括：
- 指令 (Instruction)：明確告訴AI做什麼，例如 “總結這篇文章”。
- 上下文 (Context)：提供背景資訊，例如 “這是一篇關於人工智慧倫理的文章”。
- 輸入資料 (Input Data)：提供需要處理的資訊，例如 “文章內容：…”。
- 輸出格式 (Output Format)：指定期望的輸出形式，例如 “用三個要點總結”。
這些要素的有效組合，能夠將模糊的意圖轉化為AI可以理解和執行的清晰指令，從而大幅提升人機互動的效率和成果品質。
提升提示有效性的策略
除了上述核心要素，一些動態策略也能顯著增強提示的效果。例如：
- 迭代優化：不要期望一次就能得到完美結果，而是要通過反覆試驗、調整措辭和結構來逐步改進提示，直到獲得滿意的答案。
- 添加關鍵詞：關鍵詞能夠更準確地傳達query的意圖，從而使得LLM能夠生成更好、更相關的輸出。關鍵詞對LLM指令的效力能產生很大的影響。
- 描述得更詳細：將事情描述得更詳細，能夠幫助AI更準確地把握使用者意圖。輸出品質通常會與我們提供的上下文資訊與品質成正比。
- 使用結構化提示：使用項目符號或編號列表結構化提示，有助於AI更有條理地處理複雜請求並生成結構清晰的回覆。
- 提出後續的追問：提出後續追問則能引導AI進行更深入的思考和資訊挖掘，從而獲得更全面的見解。
一種有效的進階技術是**「思維鏈」（Chain-of-Thought, CoT）提示**。這種方法通過引導AI在回答複雜問題前，先逐步分解問題，模擬人類的思考過程，生成一系列中間推理步驟。這不僅能提升AI在複雜推理任務上的表現，也使得其「思考」過程更透明，便於使用者理解和驗證。
高品質提示如何催生高品質AI輸出
高品質的提示與高品質的AI輸出之間存在著直接且緊密的聯繫。精心設計的提示詞能夠顯著提高輸出品質，清晰和明確的提示會帶來更準確和相關的AI回應。反之，模糊、寬泛或結構混亂的提示，則很容易導致AI生成不相關、不準確甚至完全錯誤的「幻覺」內容。對提示和響應進行分級評估，正是為了確保AI系統產生的響應在準確性、相關性和清晰度方面達到高標準。因此，掌握提問的藝術與科學，即提示工程，是有效釋放AI潛能的關鍵所在。
有效的提問不僅僅是為了獲取答案，更是一種巧妙地將認知任務分配給AI的方式。這要求提問者理解AI的優勢與不足，並通過構建問題來揚長避短。AI能夠執行諸如總結、生成、分類等任務，而人類通過提示來指導AI完成這些任務。這實質上是將部分認知工作外包給了AI。優秀的提示工程技巧，如同優秀的管理者：清晰地定義任務（指令），提供必要的資源（上下文、示例），設定預期（輸出格式、語氣），並給予反饋（迭代優化）。提問的技能已演變為一種協調人機協作的管理能力。
與AI的提問過程往往兼具「探索性」與「利用性」的特點。初始提問可能較為寬泛和探索性，目的是瞭解AI在該主題上的能力範圍或摸清一個課題的大致輪廓。一旦發現有前景的方向，後續的提問則會變得更具利用性，旨在提取特定的、精煉的資訊或生成特定的輸出。這種迭代式的提問方式，與科學探究或創意頭腦風暴的過程有異曲同工之妙。使用者常常從一般性查詢開始，然後逐步細化。這種由寬泛到聚焦的過程，模擬了人類的學習模式。最初的寬泛問題有助於描繪出AI在某個主題上的「知識圖譜」（探索性），而後續的具體問題則深入挖掘感興趣的領域以獲得精確結果（利用性）。這種動態的提問方法是利用AI駕馭複雜資訊空間的關鍵。
超越問題解決：人類提問定義未來
AI擅長解決問題
人工智慧在解決已有清晰定義的問題、處理海量資料以及在問題被明確闡述後執行複雜指令方面，展現出日益強大的能力。例如，AI在醫療診斷輔助、金融建模和代碼生成等領域都取得了顯著成就。AI的推理過程，即訓練有素的機器學習模型從全新資料中得出結論的過程，使其能夠分析即時資料、識別模式並準確預測下一步。這為我們區分AI與人類的核心優勢奠定了基礎。
人類擅長發現問題
與AI擅長解決既定問題不同，「問題發現」（Problem Finding）——即識別全新的、 ранее未被察覺的問題或機遇——在AI時代成為一項更為關鍵的人類技能。當前的AI在很大程度上是響應由人類定義的問題。而那些真正具有創新性和戰略性的問題，例如「我們下一步應該解決什麼問題？」或「真正潛在的根本問題是什麼？」，仍然是由人類的洞察力和提問所驅動的。
「問題發現比問題解決更重要」的觀點認為，問題發現是創新的起點，能帶來適應性、增長和持續改進。教育領域也強調從「解決問題」到「提出問題」的轉變。人類智慧在AI時代的最大機遇在於「找出下一步要解決的問題」。
AI在理解上的侷限
儘管AI發展迅速，但在處理高度模糊性、進行深層次因果推理（而非僅僅是相關性模式匹配）以及實現真正類人理解方面，當前AI仍存在顯著侷限。研究表明，當問題變得過於複雜或新穎時，即使是先進的推理模型（LRMs）也會經歷「完全的準確性崩潰」。這些模型在處理日益增加的難度時，會減少其推理步驟，暴露出其處理複雜問題的根本性限制。這些侷限性凸顯了人類監督的必要性，以及人類提問在構建AI可處理的問題框架、解讀並驗證AI輸出（尤其是在複雜或全新場景下）方面的關鍵作用。
不可替代的人類元素
許多關鍵問題涉及倫理考量、社會細微差異以及難以量化或編碼為AI訓練資料的情境。由人類的直覺、共情能力和倫理框架所驅動的提問，對於駕馭這些領域至關重要。AI的出現迫使我們重新思考「意識」、「理解」、「道德」等概念，並重新提出「人是什麼」這一根本問題，這暗示了這些領域是由人類主導的探詢。好奇心與共情能力緊密相連，「共情始於好奇心」。這進一步強化了某些類型的問題，特別是那些涉及人類價值觀和複雜社會影響的問題，仍然牢牢掌握在人類手中。
從更深層次看，提問是連接AI計算能力與現實世界價值的橋樑。AI模型儘管強大，但終究是工具。人類的提問是將AI能力轉化為解決實際人類或商業問題的機制。沒有正確的問題，AI的潛力可能被閒置或誤用。AI在任務被清晰定義後面表現出色，而問題發現正是關於識別和定義這些任務/問題。因此，人類通過提問進行問題發現的行動，將AI抽象的處理能力與具體的、有價值的應用聯繫起來。這意味著AI產生的經濟和社會價值在很大程度上取決於人類問題定義的品質。
「人機迴圈」（human-in-the-loop）的概念通常指人類優化或糾正AI。然而，在問題發現和戰略方向層面，人類不僅僅是「在」迴圈中，更是通過提問來「引領」迴圈，為AI設定議程。AI能夠解決問題，但不會自發決定要解決哪些戰略性問題。人類通過提問來識別這些戰略問題和機遇。這種由提問驅動的識別和定義行為，使人類在人機協作過程中，尤其是在創新和戰略規劃方面，處於領導地位。提問是AI增強型工作流程中人類領導力的工具。
隨著AI「回答」能力的增強，價值進一步向那些AI尚無法回答甚至無法構想的、更複雜、更細緻或更根本性的問題轉移。AI在回答問題方面的進步，反而促使人類智慧朝向更深刻、更抽象、更具創造性的探詢形式發展。AI在生成答案和解決已定義問題方面迅速進步，這使得對簡單問題的「回答」變得商品化。為了保持獨特價值，人類的探詢必須轉向那些超出AI當前範圍的問題：高度新穎的、深奧哲學的、倫理複雜的，或需要真正創造力的問題。AI的進步反而使得真正深刻的人類提問變得更加關鍵和有價值。
批判性提問：駕馭AI資訊
AI的雙刃劍：錯誤資訊與偏見
AI生成的內容帶來了巨大便利，但也伴隨著固有風險：可能包含不準確資訊（即「幻覺」），傳播訓練資料中存在的偏見，以及生成看似合理但實則虛假的資訊。AI生成的內容可能包含不準確資訊，它可能引用不存在的來源，或者基於有缺陷的訓練資料得出結論。這些不準確性可以從錯誤資訊、資訊缺失到完全捏造的資訊（被稱為「幻覺」），包括虛假的引文和不存在的來源。如果大型語言模型的訓練資料不當，其輸出可能會反映互聯網上傳播仇恨內容的數百萬人的偏見。需要對AI輸出進行批判性質疑。
驗證：探查AI的答案
在與AI互動時，批判性思維和質疑精神至關重要。使用者不能被動接受AI的輸出結果。有效的提問策略包括：
- 要求AI提供資訊來源並加以核實。
- 將AI提供的資訊與可信的外部來源進行交叉引用和驗證。
- 要求AI解釋其推理過程或提供不同視角。
- 探究AI回答中潛在的假設。
可提出這樣的問題：「這些論斷能否在關於同一主題的其他可靠、可信來源中得到證實？內容是否可能遺漏了任何重要資訊或觀點？是否存在任何固有偏見？」 並採用「橫向閱讀」（lateral reading）策略來核查事實也是一種有效方法。AI輸出的內容僅僅是一個認知的起點，而非終點，使用者需要主動去驗證其內容。
AI生成資訊的便捷性，要求保持更高程度的審慎。提問成為這種驗證的主要機制，超越了對傳統資訊來源的簡單信任。AI可能產生令人信服但虛假或帶有偏見的資訊。傳統的資訊素養涉及評估資訊來源的權威性。對於AI而言，其「來源」是一個演算法，其訓練資料龐大且往往不透明。因此，批判性評估必須轉向內容本身，而提問正是剖析、驗證和挑戰這些內容的工具，這是一個主動的、持續的過程。
減輕偏見
有針對性的提問有助於揭示AI回應中可能存在的偏見。例如，可以詢問關於不同人群的資訊，或者改變提問的方式來看輸出是否有所變化。人類的回饋，通常由批判性質疑引發，被用於嘗試減少大型語言模型中的偏見，例如通過「基於人類回饋的強化學習」（RLHF）機制。可以使用提示來消除偏見，RLHF可以訓練LLM生成不包含（或較少包含）種族主義、年齡歧視、厭女症等內容的輸出。減輕偏見的措施還包括對輸入資料進行預處理和建立偏見評估系統。提問不僅用於個體驗證，也是改進AI系統整體努力的一部分。
個體，尤其是專業人士，有倫理責任，在AI驅動的資訊時代，提問AI輸出結果的能力和意願，以防止傳播謬誤或有害偏見。如果未經審視就採納AI的輸出，可能會產生現實世界的後果（例如，在醫療診斷、財務建議、法律解釋等領域）。未經質疑的AI輸出可能固化社會偏見。個體有責任批判性地質疑AI，不僅是為了自身的理解，也是為了更廣泛的社會影響。提問是一項認知技能也是一種倫理要求。
好奇心：創新的引擎
人類進步的引擎
好奇心是人類的基本特質，也是學習、探索和創新的關鍵驅動力。在AI時代，隨著許多常規任務被自動化，由好奇心驅動的提問成為人類貢獻和競爭優勢的更重要來源。好奇心是「未來職業生涯和自我發展的必備品質」，人類好奇心與AI好奇心的區別在於「真正渴望從深層次理解事物」。與更好的學習、記憶、共情和毅力相關聯。提問行為與更深層的人類動機——好奇心——及其對未來發展的意義聯繫起來。
點燃科學發現的火花
縱觀歷史，重大的科學突破往往源於提出新穎的問題、挑戰現有範式以及探索未知領域。AI可以輔助資料分析和假設檢驗，但真正原創性研究問題的形成，通常源於人類的洞察力和好奇心。在原理清晰、資料豐沛的邊界裡AI擅長解題，科學家擅長跳出邊界之外，去漆黑乾瘪的未知世界提問。即使是如「機器人化學家‘小來’”這樣的AI系統，其提出科學假說和設計實驗方案的能力，也是建立在對現有文獻的「理解」之上，這暗示了初始的人類指導或至少是人類為AI設定的目標。提問在人類進步的引擎——科學探索中的核心作用。
驅動商業創新與戰略思維
提出正確的問題對於識別未被滿足的客戶需求、挑戰行業固有假設、構想新產品/服務以及制定商業戰略至關重要。在AI時代，人類智慧的最大機遇在於「找出下一步要解決的問題，並說服許多人去解決問題，這被定義為一種領導力」。激發組織內部更大的創造力和適應性。
提出「為何不？」
推測性和非傳統性的問題能夠激發藝術、設計和問題解決領域的創造性思維。AI可以成為探索這些「假如」情景的夥伴，但最初的想像力飛躍往往源於人類的提問。問題發現通常涉及「創造力、好奇心以及挑戰假設和跳出固有思維模式的意願」。培養創造力——人類關鍵的差異化優勢。
隨著AI接管更多的分析和資料處理任務，人類的好奇心得以解放，去探索更抽象、更複雜和跨學科的問題。然後，AI可以被用作研究這些新途徑的工具，從而形成一個正回饋迴圈：人類的提問推動AI發展，而AI的能力則促進更深入的人類探詢。AI處理常規資訊處理任務，解放了人類的認知資源。人類的好奇心自然會尋求新的挑戰和未知領域。人類隨後可以向AI提出更新穎、更複雜的問題，利用其強大能力探索這些新領域。人類的提問變得更加複雜精妙，而AI則成為探索這些複雜問題的更強大工具。
創新並非價值中立。在創新過程中提出的問題——「我們為何要構建這個？」、「誰將受益？」、「潛在的負面影響是什麼？」——將人類價值觀嵌入解決方案之中。在AI時代，深思熟慮地提出這些問題對於負責問任的創新至關重要。創新是由問題發現和提問驅動的。選擇解決哪些問題以及如何解決這些問題，反映了潛在的價值觀。AI可以加速創新，但缺乏固有的倫理判斷能力。提問成為將倫理考量、社會影響和人類價值觀整合到AI驅動的創新生命周期中的主要手段。
提升「提問超能力」
培養提問能力的實用策略
要提升提問能力，可以採納以下策略：
- 實踐積極傾聽，以識別潛在問題。
- 擁抱「初學者心態」，勇於挑戰固有假設。
- 學習將複雜問題分解為更小、可回答的子問題，類似「思維鏈」方法。
- 尋求多樣化的視角以拓寬提問範圍。
- 定期反思自己所提問題的品質和影響。
- 有意識地培養好奇心，安排時間學習新事物。
這些策略有助於個體從資訊的被動接收者轉變為知識的主動探索者和建構者。
AI作為學習工具
AI可以有效地支持和增強探究式學習（Inquiry-Based Learning, IBL）過程。例如，AI可以用於頭腦風暴研究問題、查找背景資訊、總結文本、識別知識空白，甚至可以扮演蘇格拉底式的辯論夥伴角色，激發更深層次的思考。AI驅動的平台可以通過加強協作、提供個人化學習路徑和促進反思來支持探究式學習。這展現了一種共生關係：人類提出更好的問題，而AI可以幫助人類成為更好的提問者和學習者。
對提問本身進行元認知，即不僅僅是提出好問題，還要意識到為何提出某個特定問題，其背後有何假設，以及如何改進它，這是一種更高級的技能。AI可以對不同問題表達方式給出不同回應，為提問者提供關於提示有效性的即時反饋，從而幫助個體分析自身的提問策略，培養對自身探詢過程的元認知意識。
未來的核心技能
未來的工作場景將高度重視批判性思維、創造力、複雜問題解決能力（通常意味著問題「定義」能力）、情商和適應性都以強大的提問能力為基礎。人類從事的工作將越來越多地涉及「創新思維、靈活性、創造力和社交技能」。對新技能和培訓提出了要求。「學會如何學習」（這始於提問）至關重要，好奇心使人能夠持續學習，適應未來職業發展。
向AI提問日益關乎共同創建新的知識、生成新穎內容，不僅僅是檢索事實。提示工程是一個迭代過程，涉及優化問題以引導這種生成。提問者與AI處於一種對話狀態，每一輪都在前一輪的基礎上構建，共同創造新事物。將提問從一種交易行為轉變為一種關聯性的、共同創造的過程。