在Huberman Lab最新一期访谈中，斯坦福教授、World Labs联合创始人李飞飞被主持人安德鲁·休伯曼问了一个直击灵魂的问题：AI这么聪明，人类会不会被替代？

她的回答贯穿了整场访谈，无论是在医疗、影视，还是教育领域，AI都不是人类的替代者，而是个人能力的放大镜。或许，真正该被讨论的问题，从来不是AI能不能替代人类，而是你有没有可以被放大的东西。

李飞飞指出，AI与人类的学习逻辑是两码事。小孩子只见过几只猫，就能举一反三认出所有猫；可AI得刷完网上几乎所有猫咪图片，再依靠数据里的统计规律去分辨。更重要的是，人类有一项AI目前难以替代的底层能力：提问。

她还把苏格拉底的提问法类比成今天的Prompting，并主张学校应该从基础教育阶段就教学生如何提问。

不只是李飞飞，所有顶尖大脑都在说同一件事

OpenAI首席执行官山姆·奥特曼直言：“未来我们仍然会重视某种能力，但它将不再是以前那样的原始智力。提出正确问题的能力将比找到答案的能力更为重要。”

中国新一代人工智能发展战略研究院院长龚克也强调：“大模型时代，提出问题的能力比解决问题更重要。”AI技术的发展降低了对人们掌握解算问题能力的要求，但“发现问题，找到问题之间的关键，并且正确地表述问题，这不是件容易事”。

英伟达CEO黄仁勋则自曝每天都在使用AI，他认为提示工程是一项高级认知技能。作为CEO，他大部分时间都在提问，而且90%的指令实际上都是以提问的形式表达的。他甚至会同时向多个AI提出同一问题，让它们相互比较答案，进行批判性思考与判断。

从AI教母到OpenAI掌门人，从芯片巨头CEO到中国AI战略专家，他们反复印证同一件事：当答案被算法批量生产、随手可得。提问，尤其是提出好问题、提出没人敢问的问题，正在变成人与AI之间最后一道无法被平替的差距。

为什么我们连提问都不会了？

真正值得思考的是，为什么多数人连“质疑”这个动作都做不出来？

龚克提供了一个深刻的洞察：在传统教育里，学生是一个被动的接受者，指定时间、指定地点、听指定的课，是对教师、教材中问题的答问者。我们被训练成回答者，而不是提问者。

更严重的是，龚克指出了AI时代的一个新陷阱：“即时满足代替了深度思考”。清华大学的一个观察发现，在AI辅助学习的课堂上，课程刚结束时，使用AI工具的学生成绩明显更好；但过了一段时间再测验，优势不仅没了，甚至还不如那些没用AI的学生。“这就好比我们看导航开车，跟着导航走你永远认不得路，只有自己迷路几次，地图才刻在你脑子里”。

李飞飞表达了同样的担忧。她警告，AI在学校里的最大危险不在于学生会用AI作弊，而在于它会削弱学习能力。“最糟糕的结果是，年轻一代的自主性以及学习和生活层面的动力被工具剥夺了”。

黄仁勋则提供了另一种视角。他明确表示：“我不是让AI替我思考，而是让它教我那些我还不了解的知识，或协助我解决自己难以处理的问题”。他认为AI并没有削弱人们的思考力，反而强迫人类更深入地“思考、分析与推理”。

关键在于：你是把AI当拐杖，还是当导师？

如何训练提问：2500年的智慧与现代实践

提问从来不是什么新鲜事物。批判性思维的智力根源，可以追溯到2500年前苏格拉底的教学实践。苏格拉底通过探究性提问发现，人们无法理性地为自己那些自信满满的知识主张提供依据。这种方法如今被称为“苏格拉底式提问”，至今仍是最著名的批判性思维教学策略。 

爱因斯坦说得更直接：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。因为解决一个问题也许仅仅是教学或实验上的技能而已，而提出新的问题、新的可能性，从新的角度去看旧的问题，却需要创造性的想象力，而且标志着科学的真正进步”。

那么，在现代AI语境下，如何具体训练提问能力？

龚克分享了自己的实践：他向AI提出的问题通常超过百字，会构建一个涵盖背景、主流观点与争议的多维度问题，并反复修改；之后用不同AI工具提问，比较答案，继续优化问题。“这本质上是发现问题、建构与解构问题的能力，是在和工具的互动中倒逼自我提升”。

黄仁勋的实践更进了一步。他会向多个AI提出相同问题，要求它们相互比较，然后给他最好的回答。他认为，这种对答案进行批判和评判的过程，有助于提升认知能力。

李飞飞则提出了未来顶尖人才必须具备的三种核心思维：提出高质量问题的能力、批判性整合信息的能力、与AI协作创新的能力。

从苏格拉底到爱因斯坦，从李飞飞到黄仁勋，人类最聪明的大脑一直在告诉我们同一件事：提问，是一切学习的起点。而提问本身，是一门需要刻意训练的技能。

学会了提问，只是认知升级的第一步。真正拉开人与人差距的，是提问之后用什么样的思维框架去拆解问题、寻找答案。如果说李飞飞、黄仁勋告诉了我们"该提问"，那么马斯克的工作方法论则给出了"怎么拆"的完整路径。

当AI内容开始被"盖章"，独立思考成了唯一不被标价的资产

就在李飞飞对谈的同一周，AI生成的内容，开始被强制打上标识、嵌入水印。

《人工智能生成合成内容标识办法》已于2025年9月1日施行，要求AI生成的文字、图片、音频、视频加显式标识，并在元数据嵌入隐式标识、鼓励数字水印；微博、微信等平台已要求发布者声明AI使用情况。修改后的《网络安全法》首次把人工智能安全写入法律（2026年1月1日施行）。公安部披露，2026年上半年已侦办利用AI造谣案件170余起。

欧盟《人工智能法案》第50条透明度义务，于2026年8月2日正式生效，要求生成式AI对合成内容做机器可读标记；多家主流AI机构（包括Google、Meta、Microsoft、OpenAI等）已签署相关透明度准则，承诺对生成内容进行技术标识。

机器产出正在被贴上"AI制造"的标签，AI-slop（AI注水内容）正在变成平台眼里的"二等内容"。

与此同时，部分AI服务上线标识功能后，也引发了付费用户的争议。有人抱怨自己仅用AI做校对、翻译，底层内容明明是人写的，输出却照样带章；开源社区甚至出现了去标识工具。

当"这是你写的，还是机器写的"变成所有人追问的第一句话，原创思考的身份，反而被水印这一刀清清楚楚切了出来。

水印分隔的是机器与机器，"真人的独立判断"恰恰成了稀缺品。正如前面的判断：李飞飞说"提问是AI学不会的"、黄仁勋说"90%是提问"、奥特曼说"问对问题比答案重要"。机器能模仿答案、却模仿不了"提出好问题"的能力。

水印标出了机器的边界，也照出了人的稀缺。把好问题转化为真正的突破，需要一套可执行的思维方法。

回到李飞飞的访谈，谈到AI的风险，她说：如果AI真把人类带进灭绝危机，那将是人类的错，不是机器。真正的风险从来不在工具，而在使用工具的人，是否还保留着提问、判断和承担责任的能力。大多数人把AI当成省力的捷径，少数人把它当成放大思考的杠杆，区别不在技术，在心智。

END

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