AI浪潮下的提问之力：为何精于发问变得空前重要？

I. AI时代的序幕：人类探询精神的新高地

A. AI的无处不在：重塑信息格局与工作模式

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日常生活的方方面面及各个专业领域。AI已不再是少数专业人士的工具，而是演变成一股影响深远的普及性力量^1,2。这些AI工具不仅在信息获取方面超越了传统的搜索引擎，更在内容创作、总结、翻译等多个维度展现出强大的能力，从而实现了信息生成和复杂任务执行的民主化^3,4,5。大型语言模型能够“阅读、编写、编码、绘制和创作”，从而增强人类的创造力并在各行各业提高工作效率³。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^4,5。AI搜索更注重语义理解和智能总结，代表了信息交互的进化方向⁶。

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，人们主要依赖信息检索来获取知识；如今，AI可以直接生成定制化的内容和解决方案。这种变革不仅提升了效率，也对人类的认知方式和技能提出了新的要求。当答案的获取变得轻而易举时，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。

B. 核心论点：为何提出“正确”的问题不仅重要，而且至关重要？

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 formulating 富有洞察力、精准且具有战略性的问题的能力，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^7,8,9。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一⁸。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⁷。

AI，特别是大型语言模型，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^10,11,12。这些提示的结构和内容直接决定了AI的输出结果^8,9,13。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的、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³。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^14,15。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。

C. 认知需求的转变：从掌握答案到洞悉应问何题

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^14,15,16。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”¹⁴。对于创新而言，“发现问题比解决问题更为重要”¹⁵。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”¹⁶。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。

II. AI作为“问答”引擎：探究其运行机制

A. 揭秘大型语言模型（LLM）：答案背后的驱动力

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^3,17。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³。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¹⁷。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。

B. 自注意力机制：AI如何“理解”你的问题

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^3,17。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³。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¹⁷。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^3,17，其输出是对最可能出现的下一个词元/单词的预测¹⁷。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。

C. 从提示到输出：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^11,12,17。“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”¹⁷。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¹¹。大型语言模型正是基于提示的结构来生成回应的¹²。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^3,17。

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³。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^11,18。通过追问、改述问题或要求解释（这些都是良好提问的技巧⁹），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。

III. AI时代提问的艺术与科学：提示工程（Prompt Engineering）

A. 定义提示工程：新兴的对话技能

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^10,19,20。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^19,20。1将其定义为“为了从生成式人工智能模型中产生最佳可能输出而构造或精心设计指令的过程”。2则将其描述为“设计和优化提示以引导AI模型……产生期望响应的艺术和科学”。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。

B. 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。下表总结了这些关键要素及其作用：

表1: 构建强大提示 – AI提问实用指南

提示要素	描述	示例	对AI输出的影响
清晰的指令/任务 (Clear Instruction/Task)	明确告知AI需要执行的具体动作或任务。	“总结以下关于气候变化影响的文章。” “为一款新型环保咖啡机撰写营销文案。”	确保AI理解核心目标，避免偏离主题。
上下文信息 (Context)	提供必要的背景信息、相关数据或情境，帮助AI更好地理解请求。	“考虑到目标受众是关注可持续发展的年轻消费者，请……” “基于附件中的市场调研报告，分析……”	使AI的回答更具针对性和相关性，减少不确定性。
角色扮演 (Persona)	指定AI在回应时应扮演的角色或身份。	“假设你是一位资深的金融分析师，请……” “以一位富有同情心的客服代表的口吻回应……”	影响AI输出的语气、风格和专业程度，使其更符合特定场景需求。
范例/示例 (Exemplars/Examples)	提供一个或多个期望输出的样例，帮助AI理解所需的格式、风格和质量（即“少样本”或“单样本”提示）。	输入：“猫” 输出：“一种长有胡须的小型毛茸茸哺乳动物。” 提示：“大象”²¹	显著提升AI模仿特定风格或按特定结构输出的能力，提高输出的准确性和一致性。
输出规范 (Output Specification)	明确说明对输出结果的格式、长度、语气等要求。	格式: “请以项目符号列表的形式呈现。” “输出为JSON格式。”¹² 长度: “请用大约200字总结。”¹³ 语气: “请使用正式、客观的语气。”	确保AI的输出符合用户的实际需求，便于后续使用。
约束条件/否定提示 (Constraints/Negative Prompts)	设定限制，指导AI避免某些类型的回答或引导其产生特定风格的内容。	“回答中不要包含任何专业术语。” “避免讨论政治敏感话题。”	帮助AI规避不期望的内容，使输出更精准、更安全。
迭代与优化 (Iteration/Refinement)	通过多次尝试、调整措辞和结构来逐步改进提示，以达到最佳效果。	初始提问：“如何改进客户服务？” 优化后：“针对电商行业，当前面临的主要客服挑战是什么？如何利用AI技术提升用户满意度？”	持续提升AI输出的质量和相关性，是一个不断学习和适应的过程。

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^9,12,13,21。

C. 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，迭代优化是关键，不应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^9,19。提供更多关键词和将事情描述得更详细，能够帮助AI更准确地把握用户意图¹³。使用结构化提示，如项目符号或编号列表，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^9,11。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⁹。

一种特别有效的进阶技术是“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¹⁹。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。

D. 直接影响：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^{7,8,9,11,12,22}。精心设计的提示词能够显著提高输出质量⁸，清晰和明确的提示会带来更准确和相关的AI响应⁹。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^11,18。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²²。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。

从更深层次看，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³，而人类通过提示来指导AI完成这些任务^10,12。这实质上是将部分认知工作外包给了AI。因此，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）。这意味着提问的技能已演变为一种协调人机协作的管理能力。

此外，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⁹。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。

IV. 超越问题解决：人类提问定义未来疆域

A. AI：定义明确问题的解决大师

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^3,23,24。例如，AI在医疗诊断辅助^1,2、金融建模²³ 和代码生成³ 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²³，使其能够分析实时数据、识别模式并准确预测下一步²⁴。这为我们区分AI与人类的核心优势奠定了基础。

B. 人类特权：“问题发现”与定义“未来方向”

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^14,15。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^16,25。

“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¹⁵。教育领域也强调从“解决问题”到“提出问题”的转变¹⁴。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”²⁵。下表清晰对比了AI在问题解决方面的能力与人类在问题发现方面的独特优势：

表2: AI的问题解决能力与人类的问题发现智慧

能力维度	AI的典型优势/方法	人类的典型优势/方法
数据处理与分析	高速、大规模，基于相关性分析²⁴	速度较慢，但能进行更深层次的解读和意义构建
模式识别	强大，能发现复杂数据中的模式²⁴	能够基于经验和直觉识别模式，并推断因果关系
执行已定义任务	高效、精确（如果任务定义清晰）³	擅长处理定义模糊、不明确的任务
速度与规模	极高	相对较慢，但能进行精细化操作
定义全新问题	弱，依赖人类输入和引导¹⁶	强，是创新的核心驱动力¹⁵
模糊性容忍度	低，偏好清晰、结构化的数据	高，能够理解和处理不确定性及歧义
深层上下文理解	基于模式匹配，对微妙、非结构化上下文的理解有限	强，能够理解丰富的、细致入微的社会、文化和情感上下文
伦理推理	初级，基于规则或从数据中间接学习，缺乏真正道德判断²⁶	核心能力，基于价值观、共情和复杂的道德框架
创造力与直觉	基于模式的生成和组合，缺乏真正的原创性想象力	强，能够产生全新的概念、进行非线性思维和直觉性飞跃
战略远见	有限，主要基于现有数据的外推	强，能够设想全新的未来情景，进行长远规划和预见

C. AI在复杂推理与真正理解上的局限

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²⁷。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”²⁷。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²⁷。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。

D. 不可替代的人类元素：直觉、伦理与无法量化的情境

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^26,28。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²⁶。好奇心与共情能力紧密相连，“共情始于好奇心”²⁸。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^23,24，而问题发现正是关于识别和定义这些任务/问题¹⁵。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^16,25。人类通过提问来识别这些战略问题和机遇¹⁵。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。因此，提问是AI增强型工作流程中人类领导力的主要工具。

AI的进步也带来一个有趣的现象：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^3,24，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^26,27。因此，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。

V. 批判性提问者：驾驭AI生成的信息图景

A. 双刃剑：AI潜在的错误信息与偏见风险

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^{11,18,29,30,31}。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³⁰。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³¹。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¹⁸。这为我们为何需要对AI输出进行批判性质疑建立了理由。

B. 以提问为验证工具：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^30,31,32,33。有效的提问策略包括：要求AI提供信息来源并加以核实^30,31；将AI提供的信息与可信的外部来源进行交叉引用和验证^30,31；要求AI解释其推理过程或提供不同视角；以及探究AI回答中潜在的假设³⁰。例如，可以提出这样的问题：“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？”³⁰。同时，采用“横向阅读”（lateral reading）策略来核查事实也是一种有效方法³⁰。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³³。

AI生成信息的便捷性，要求我们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^30,31。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。

C. 通过探询识别并减轻偏见

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^18,29。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¹⁸。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²⁹。这表明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。

在AI驱动信息（以及潜在的错误信息）时代，提问AI输出的能力和意愿，成为个体（尤其是专业人士）的一项伦理责任，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¹⁸。因此，个体有责任批判性地质疑AI，这不仅是为了自身的理解，也是为了更广泛的社会影响。这将提问从一项认知技能提升为一种伦理要求。

VI. 驱动创新与发现：人类探问“为何？”与“假如？”的独特动力

A. 好奇心：探询与人类进步的引擎

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^28,34。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³⁴。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”³⁴。好奇心是“成功的最佳催化剂之一”，与更好的学习、记忆、共情和毅力相关联²⁸。本节将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。

B. 提问：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^16,26。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^16,35,36。一个有力的论述是：“AI擅长在原理清晰、数据丰沛的边界里‘解题’，科学家擅长跳出边界之外，去向漆黑干瘪的未知世界提问”¹⁶。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³⁵。这突显了提问在人类进步的引擎——科学探索中的核心作用。

C. 通过探询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^15,25,37。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²⁵。海尔集团张瑞敏的访谈揭示了通过质疑现有模式（大规模制造与大规模定制）来驱动商业转型³⁷。问题发现与“新市场、新产品和新收入来源”息息相关¹⁵。营造探询文化的企业领导者能够激发组织内部更大的创造力和适应性。

D. “假如？”与“为何不？”：驱动创造性突破的问题

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。尽管没有文献直接使用“假如”这一表述，但关于创造性AI任务的提示工程的讨论^19,20 暗示了人类通过富有想象力的提示（问题）来引导AI的创造性生成。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”¹⁵。这聚焦于提问在培养创造力——人类关键的差异化优势——方面的作用。

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，这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^28,34。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¹⁶。这创造了一种共同进化的动态：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^15,25。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²⁶。因此，人类的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。

VII. 在人机共生中修炼你的“提问超能力”

A. 培养有效提问能力的实用策略

要提升提问能力，可以采纳以下行之有效的策略：实践积极倾听，以识别潜在问题³⁸；拥抱“初学者心态”，勇于挑战固有假设^15,32；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¹⁹；寻求多样化的视角以拓宽提问范围¹⁵；定期反思自己所提问题的质量和影响；并有意识地培养好奇心，例如每天安排时间学习新事物，并经常追问“为什么”³⁴。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。

B. AI作为探究式学习与认知增强的工具

AI可以有效地支持和增强探究式学习（Inquiry-Based Learning, IBL）过程^39,40。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³⁹。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⁴⁰。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可以通过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⁹，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。

C. 未来工作的核心技能：一个由问题驱动的世界

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——所有这些都以强大的提问能力为基础^34,41,42。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”⁴¹。技术正在改变工作方式，对新技能和培训提出了要求⁴²。“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，这是未来职业发展的必备品质³⁴。

传统的提问通常旨在获取现有知识，而向AI提问则日益关乎共同创造新的知识、解决方案或创意产出。AI能够生成新颖内容，而不仅仅是检索事实³。提示工程是一个迭代过程，涉及优化问题以引导这种生成^9,19。这意味着提问者与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。这将提问从一种交易行为（提问-接收）转变为一种关联性的、共同创造的过程。

VIII. 结论：未来是一场对话——人类提问塑造AI潜能

A. 总结：人机共生中人类提问持久且增强的价值

本报告深入探讨了在人工智能时代，提问能力为何变得空前重要。核心观点可以概括为：AI的运行高度依赖用户提示的质量；人类在“问题发现”方面拥有AI难以企及的优势，这与AI擅长的“问题解决”形成互补；面对AI生成信息的潜在风险，批判性质疑成为必要；而由好奇心驱动的探询则是推动创新与发现的根本动力。远非削弱人类智慧的价值，AI的崛起反而极大地放大了我们提出深刻、精准且富有目的性的问题的能力的重要性。

B. 展望未来：由探询引导的人机协作

未来的人机协作图景将是：人类的智慧提问引导AI的强大能力，共同应对复杂的全球性挑战，激发前所未有的创造力，并深化人类对世界的理解。AI的伦理发展和负责任应用，将在很大程度上取决于我们围绕其目的、影响和治理所提出的问题的深度和广度²⁶。

社会与AI共处的未来质量，将与我们集体提问的质量成正比。AI是一项具有巨大变革潜力的强大技术，其影响兼具积极和消极两面。人类的选择和引导将塑造其发展轨迹，而这些选择和引导正是通过提问（例如，“风险何在？”、“如何确保公平？”、“我们希望用AI构建怎样的未来？”）来形成和完善的。因此，广泛培养提问技能，已成为一项社会性的当务之急。

C. 行动呼吁：拥抱并培养提问的力量

在这个日新月异的时代，我们每个人都应有意识地培养和提升自身的提问能力。这不仅是个体适应AI驱动的未来的关键技能，更是我们共同塑造一个更智能、更公平、更具创造力世界的基础。人类与智能造物之间的对话已经开启，而这场对话的深度、广度和方向，将由我们与生俱来的提问驱动力来决定和延续。

最终，AI时代最根本的问题，或许是关于重新定义人类自身的存在意义。当AI承担起越来越多的认知任务时，它迫使人类更深入地追问自身的独特目标、价值，以及在一个与日益智能化的机器共享的世界里，何以为人²⁶。AI的出现使得人与机器的界限不断受到挑战，这迫使我们重新评估人类的角色和贡献。因此，最深刻的问题可能并非我们向AI提出的问题，而是鉴于AI的存在，我们向自身提出的问题。这表明，AI时代最重要的成果，或许是通过不懈的提问而达成的更深层次的人类自我理解。

参考文献

引用的著作

Prompt engineering, 访问时间为六月 11, 2025， https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering
Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud, 访问时间为六月 11, 2025， https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
生成式人工智能对研究生师生角色的消解与重构, 访问时间为六月 11, 2025， https://html.rhhz.net/yjyjyyj/html/20230507.htm
AI 自查自纠须知事项：使用技巧以及局限性 - Lionbridge, 访问时间为六月 11, 2025， https://www.lionbridge.com/zh-hans/blog/ai-training/ai-self-correction/
AI 的提示工程指南 - Google Cloud, 访问时间为六月 11, 2025， https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering?hl=zh-CN
ChatGPT与搜索引擎的区别, 访问时间为六月 11, 2025， https://hr.edu.cn/xueshu/202308/t20230818_2457352.shtml

2025年06月11日

为什么在AI年代，问问题的能力更重要？