AI时代下的,我们最应该掌握的能力是什么?(三):如何提出一个好问题

上一篇文章《AI时代下的，我们最应该掌握的能力是什么？（二）》结尾说到，人工智能，跟人类比较下来，不具有的能力包括：1，动机，或者说目标；2，对真实世界的认识；3，社会化。

有人问，文章标题是“AI时代下，我最应该掌握的能力是什么”，但是前两篇文章写了那么多脑科学、计算机科学、甚至哲学的内容，这不是文不对题么？我解释一下，我们探讨这个问题，是有前提的，AI的发展太快了，速度超过了摩尔定理，超过了人类以往的认知，所以，现在看起来很多AI的限制，很可能很快就不是限制，例如算力、效率、能源，所以如果我们不去从AI的本质上去思考，哪些是真正的限制，就没有办法得到有用的答案。

今天这篇文章先说第一个：动机。AI大模型现在还没有办法有自己的主动意识，他所有的动作都依赖于人类给他一个目标。先反问一下，人类真的有主动意识吗？不好说，看到过有科学研究发现，人类肌肉的收缩，可能会在大脑信号传输到之前，就开始工作，也就是肌肉预判了大脑的判断，仔细想想，会得出很可怕的推论，我们先不管那么多，毕竟这个还不是科学家的共识，可能还有很多疑点。但是至少人类基因有生存和传播的动力，跟病毒一样，有复制自己的动力。这个动力在DNA和RNA的结构里面，就写好了，我也不知道怎么解释。

人有了动机以后，才会有不断改进自己效率的需求，改进效率的方法就是提出问题，解决问题。这个效率是很宽泛的说法，不一定是工作效率，也可以是生存的效率、享受的效率等等，凡是能让自己用更低投入得到更高产出的，都算。所以，在跟AI的比较中，只有人类是能真正提出问题的，AI能做的是更好地帮助我们解决问题！举两个例子，AI虽然能解决很多问题，但是他不会从苹果落到地上这个事实，来给自己提问，为什么苹果会落到地上？当被告知光的速度，在不同的参考系下，永远保持恒定，AI也不会想到要用一个理论去解释。这就是人类和AI，最大的，最基础的差别。

在我写这篇文章时，刚好在一个几百人的微信群里，有人说：“豆包一点都不好用，我让它给我推荐一个适合送礼的43度白酒，它总是推荐那三款，我问了好几遍，都是一样的结果！”，真的是这样吗？让我们试着用另一个方式去问他：“评判一瓶43度白酒有哪些维度，至少列出10种？市面上有销售的43度白酒有哪些款，至少列出15种销量最大的？把列出来的白酒，按照前面的评价维度，逐一评分，评分依据要来自专业媒体、官方网站等可靠信息源，然后根据这些评分，帮我推荐最适合送礼的三款？”。这么一套问题组合下来，逼着豆包给你一个有依据的答案。

让我们来看看这两种提问的结果：

这是第二种问法的结果：

是不是差别很大？那么什么是好问题？我想至少有下面几个维度去评判：

1，不带预设倾向，要客观全面地去提问。比如不要问“XXX为什么不好”，而是要问“XXX有哪些优缺点”

2，不要泛泛而问，要有场景、条件、对象、具体的问题。比如不要问“怎样才能学好数学”，而是要问“作为一个大学计算机专业的本科学生，怎么能通过学校的资源，掌握更多将来人工智能方向需要用到的数学能力”

3，不要只追求答案的提问，而是要有思考过程的提问，刚才前面白酒的提问，就是一个例子。把一个问题拆开来，逼着AI去真正思考，才能得到更好的结果

4，在一个确定的方向上，尝试不断追问。现在大模型都有短期的记忆功能，所以我们可以对他的上一个回答，不断进行追问，追问的过程就是思考和深化的过程，这是不是很容易让你想起古希腊哲学家苏格拉底？

5，问可以解答的问题，而不是无法验证的问题，比如不要问“上帝是不是无所不能的”，这样的问题，给了答案，你也无法证伪，但是你可以问“依据《圣经》旧约和新约，还有公元1世纪以前的古代文献，用中世纪宗教哲学的方法论，尝试论述一下“上帝是无所不能的”这个观点”这样的问题，因为他的资料、方法论都是可以验证的

关于什么是好问题，我总结下来就这么多，但是我们的讨论不是到此为止，我们要进一步问，具备怎么样的能力，才能问出这样的好问题？我们来逐一分析。

（上帝看我们，是不是就像我们看猴子）

第一项能力是辩证性思维和批判性思维能力的综合体现，能清楚地认知到，每一个事物都是矛盾统一体，都会有对立统一，同时也会对其他人的判断有自己的思考，不盲信。这就是对应到提问时，能够不预设观点，能够尽量去考虑多种可能性，而不是假设一个倾向性观点，然后去找支持（大模型的幻觉，一定会满足你）。关于这个方面，以后我想分享一本书《What's Our Problem？》，可以详细讲一讲

第二项能力是分析能力，也就是能清楚地认识到，每一个问题提出的背景是哪些，限制条件有哪些，解决这个问题带来的影响会有哪些等等。第三项能力是结构化思考的能力，也就是你有一个思考问题的框架，这个是分析能力的提炼和固话，比如我们常说的5W2H分析法（What、Why、Who、When、Where、How、How much），新麦肯锡五步法：定义问题→结构化分析→提出假设→验证假设→交付。也推荐一本书《金字塔原理》，将来有机会，我详细展开。

然后说说追问，强调一下，是有效的、能推进深度思考的追问，而不是抬杠式的追问，这个看似简单的行为，其实背后包含着两项非常重要的能力，一个是内驱力，一个是观察力，内驱力是追问的动力，观察力是发现需要追问的点的能力。

再来看最后一个，就是问那些可以解答的问题，这个背后是什么？其实是一种科学方法论，核心是结论的可验证性，或者叫可验伪。这个太重要了，我见过很多高级知识分子都缺少这个能力，特别是当他们涉足一些他们不熟悉的领域时，更是这样。文章里面不能展开讲，一讲就全是违禁词了。

好了，我们总结一下，今天提了一大堆内容，首先是AI是没有自己的动力，推论出他缺少提出好问题的能力（这个是受限于AI的底层逻辑，不是通过算力、算法提升能解决的），然后我们分析了什么是一个好问题，最后分析了具备哪些能力，才能提出好问题。还有两个AI不具备的能力，我们以后的文章再讲。同时，我也给自己挖了两个坑，讲讲两本书，一本是《What's Our Problem?》，一本是《金字塔结构》