文｜张卓
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春节过后，我妈养成了一个新习惯，万事不决问豆包。怎么炖牛肉，问豆包，从北京带海南如何自驾？问豆包。看到伊朗和以色列开战，也丢进去，问一句：给我介绍下背景？
她很快得出自己对 AI的理解：这个东西就是一个没有广告的百度。
今天，很多人都在这样使用 AI（以下所说的产品是指像豆包一样基于大语言模型的聊天类产品，包括 ChatGPT）：把它当成一个更干净、更顺滑的搜索引擎。它确实比传统搜索更省事。不用忍受标题党和广告，也确实不用自己费力拼装答案。
但问题也恰恰在这里。互联网的搜索引擎塑造了我们吸收信息的习惯：提问。问天气，问旅行攻略，问不懂的知识点.
但AI和搜索引擎是完全不同的技术模式。 搜索的逻辑是通过检索，寻找匹配结果，给现成答案，但AI是一个集结全人类所有知识的大脑，它要根据你的输入，预测下一个词，然后组织语言，生成一个全新的回应。
两者之间的区别决定了一个关键事实：在 AI 时代，要想得到一个很好的答案，很大程度依赖于你给它输入了什么，更准确点说，是你能给它多少提示。
举个例子：问路。
搜索时代：最近的加油站在哪？
AI 时代： 我在中关村，油箱还剩四分之一，需要在 30分钟内到通州，请规划最优路线并告诉我沿途的加油站选项。
显然，你给的提示越清晰、越具体，AI就能给出适合你的好答案。
前几天和一个 founder 聊天，他用了一个很有趣的词：「召唤」，人类和 AI的互动，就像召唤魔法一样，要建立自己的法术，召唤出AI最强的能力。
实际上，我们大部分的提问都在浪费了AI的脑力。
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如何提出一个好问题，其实很依赖一个人的认知水平。但过去，我们不太需要好好学习「如何提问」。
在我们的教育体系，奖励做对题的人，在职场，奖励完美执行者。提问，质疑、反对，都是刺头。
于是我们已经习惯马上找到正确答案，然后去执行，现在AI就是能给出正确答案的人，这是它既诱人又危险的地方，答案正确，却平庸。
如何和 AI进行有效的对话呢？
公元前 399 年，雅典的集市上，一位老人拦住了一个年轻人：「你知道什么是勇敢吗？」
年轻人回答：「勇敢就是在战场上不退缩。」
老人微笑：「那么，一个医生在瘟疫中坚守岗位，他不勇敢吗？」
年轻人犹豫了：「这……也算勇敢。」
老人继续：「所以勇敢不只是在战场上？那它的本质是什么？」
这是苏格拉底提问法，又叫「精神助产术」。苏格拉底认为，真正的知识不是灌输的，而是从内心深处被「接生」出来的，就像助产师帮孕妇生出孩子一样。
这个古老的方法恰恰是我们与 AI 对话的最佳方法。
在最近，已经有一批教育工具和学习型聊天机器人，开始把这种苏格拉底式的提问方式当成产品机制：通过追问引导用户思考。一些研究也把「Socratic questioning framework」 整合进 LLM 反思提问系统，目的是用好的提问，倒逼 AI炼出更优质的回答。
下面举例如何用苏格拉底的精神助产术向 AI提问
第一种：启发式提问
苏格拉底从不直接给答案。
错误示范：
给我写一篇关于气候变化的文章。
苏格拉底方法：
我想写一篇关于气候变化的文章。首先，请帮我分析：气候变化问题的核心矛盾是什么？是科学问题、经济问题，还是政治问题？请列出每种视角的主要论点，然后我们再决定文章的切入角度。
第二种方式是把 AI 从一个写作机器变成了一个思考伙伴，然后你会得到一个结构化的分析，然后你进而可以选择一个你想写的角度，进而追问：如果从xx角度切入，最有说服力的数据是什么？
这样一步步深入，文章质量会高出第一种提问几个档次。
第二种：承认无知
苏格拉底最著名的一句话是：「我只知道一件事，那就是我一无所知。」
错误示范：
告诉我如何投资股票。
苏格拉底方法：
我对股票投资完全是新手，我甚至不确定自己是否理解「股票」到底是啥，请向我解释：当我买一支股票时，我实际上买的是什么？然后，请告诉我新手最容易犯的三个错误，以及为什么会犯这些错误。
首先承认你的无知，让 AI 给你提供了一个知识起点。这样很容易建立起完整的知识体系，再做决策。
3. 质疑与反驳
苏格拉底最常说的：但是，如果是这样，那么这个情况怎么解释？
错误示范：
我要减肥。
接受 AI 的第一个答案，不再追问
苏格拉底的方法：
我听说有些人减少卡路里后，新陈代谢也变慢了，反而更难减重。这个说法对吗？如果对，那你刚才的建议是否需要修正？
质疑是为了激发AI调用更深层、更全面的知识。flomo 的创始人少楠也和我分享过这个方法，就像辩论一样，经过和 AI 的多轮交锋，AI 能从「给建议」推向「给解法」。
4、利用类比和隐喻
苏格拉底喜欢用日常生活中的例子来解释抽象概念：「灵魂和身体的关系，是不是像船长和船的关系？」
错误示范：
解释下区块链技术。
苏格拉底的方法:
我是一个喜欢打麻将的退休大爷，完全不懂技术。请用麻将的规则和逻辑，给我解释什么是区块链。
AI：四个人打麻将，每个人手里都有一份完整的记分卡。每打完一局，四个人都在自己的卡上记录这一局的输赢。如果有人想作弊改分数，其他三个人的卡会立刻揭穿他——这就是区块链的基本原理：每个人都有一份账本，任何改动都需要大家确认。
5、连续提问
苏格拉底最令人印象深刻的是他的追问能力。丰田公司有一个著名的「五个为什么」分析法，就是受苏格拉底启发：遇到问题，连续问五次「为什么」，基本能找到根本原因。
错误示范：
我最近总是失眠。
AI 回答：睡前不看手机，保持规律作息。
苏格拉底的方法：
为什么我会睡前忍不住看手机？—可能是因为焦虑或者习惯性寻求刺激。
为什么我会焦虑？—可能与工作压力、未完成的任务或对未来的担忧有关。
那我应该如何处理这些未完成的任务带来的焦虑？
通过连续提问从「失眠」深入到了「焦虑管理」——这才我们真正需要面对的问题。
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好的提问可以倒逼出更强的 AI，难怪有人说，AI时代，人的潜能会被无限释放，一些职业将不存在了，会将会变成固定的 Skill，全人类平权。
这点，我是不太同意的。
确实现在让一个没有学过法律的人，去打官司，他完全可以通过合适的提示词，检索到所有相关案例和法律规定，但怎么打官司？专业人士的价值是向AI提出更精准的、更有洞察力的问题，从海量信息中提炼出制胜策略。
AI只是让专业性的重心发生了转移。过去，专业人士的重要性来自「掌握信息」和「熟悉流程」；现在，专业性应该变成了定义问题、识别问题、判断问题。
再比如AI 可以取代编剧、作家写作，但人类写作是有独特的视角和深刻的洞察的，顶尖写作者引导 AI 生成一些更特别的内容，蹩脚的写作者可能只能照搬 AI的结果——后者肯定要被淘汰的。
所以在 AI 时代，「如何提问」成为了一种新的社会分层能力。一部分人因为AI说得太快，给的太多又太对，反而被其控制，放弃思考——从这个角度，AI肯定是比抖音更坏的技术变革。
另外一部分人通过追问、质疑、类比、反思，在脑海中构建出自己的思维模型和判断体系，反而变得越发强大。
《美诺篇》中，苏格拉底区分了「知道」和「知识」：一个人可能碰巧说对了某件事，但如果他不理解为什么这是对的，那他拥有的只是正确的意见，而非真正的知识。
苏格拉底的死亡也像是时代的隐喻。
公元前 399 年，雅典的法庭以「腐蚀青年思想」判处他死刑。他的学生们为他准备了逃跑计划，但他拒绝了。在生命的最后时刻，他留下了著名的遗言：「未经审视的人生，不值得过。」
然后从容地喝下了毒酒。
（本文经和AI讨论，人工敲写完成）
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