AI时代提问艺术：如何提出高价值问题

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前阵子，OpenAI 模型推翻了离散几何领域的核心猜想，作为准菲尔兹奖的突破，这项成功也让不少锦恢学数学的朋友非常担心自己的就业前景。Agent 的出现和基础模型能力的提升开始让解决一个数学问题的智商资源看起来越来越不稀缺了，不少学界的大佬都在自己的博客或者视频里表示，提出问题将比解决问题更加重要。

openai自己的原文在这里：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/

其实并非只有数学，也并非只有编程。AI 时代将一件确定的事情从 idea 变成能看到的东西，变成了一件越来越廉价且简单的事情。为什么有的人对着 codex 输入了 200 个字的 prompt，然后 codex 就自己运行了 24 小时，全自动就把任务给完成了，他在这过程中就去干了别的事情。而为什么有的人天天对着 AI Coding 的界面不断地交互，看起来在用着 AI，但实际上自己的生产力并没有被解放？

我想主要的原因就在于，大家无法根据自己对当前场景的理解提出正确的问题。所以在 AI 时代，问出有价值的问题，成为了一件值得被大家投以更多注意力的重要的事情，甚至有可能会慢慢地成为第一优先级。

在任何一个专业领域，想要提出有价值的问题，对提问者的专业知识储备本身就具备一定的要求。

当你的朋友和你说他昨天做了 100 个引体向上，有丰富健身知识和实践经验的朋友就会问你是正手还是反手，做的是快速离心，还是慢速离心。但如果是一个健身小白的话，大概只会感叹一句，哇，你好厉害，继而问不出更多有价值的问题了。

比如你的朋友和你说，他拿 AI 做了一个专门搞国自然本子写作经验交流的论坛网站，不同知识背景的朋友问的问题也是不一样的。

有丰富开发经验的朋友就会问，你的网站后端和数据库用的是什么架构？当前的用户量有多少？对象存储是如何通过一些手段来进行成本压缩的？

有丰富产品经验的朋友可能就会问，网站的盈利模式是什么？注册，评论和发文章是否有门槛限制？首页的内容板块和视觉重心如何安排的？推荐系统要给予什么类型的帖子更高的权重？

有运营经验的朋友可能就会问，你的网站的风控怎么做的？打算通过私域还是公域传播？

所以你能看到，不同知识不同专业背景的朋友，面对同一个东西，问出的问题和期待得到的答复都是不一样的，那么他们指挥AI干活打出的prompt，得到的结果自然也是不一样的。

这不是能力的问题，而是身份的问题。

还有很多的问题，提出这些问题本身并不需要有什么专业知识，但它需要一些上下文，或者说长期与他人合作积累下来的默契。

比如，如果你不了解业务，你就很难在某次数据清洗的任务中，提出某个数据库的字段是否存在语义重合的问题。而询问这个问题并对结果稍加加工后，可以节约落库后 60% 的静态存储费用。

一个优秀的工程师，或者说一个优秀的 AI builder，他能做到的不仅仅是根据已有的条件想到所有可能的情况，并为此制定出若干个问题加以询问。

如何根据大家已有的共识和上下文，简明扼要地用最短的语句提出问题，这才是关键。

而想要达到这一点，团队之间多年合作积累的默契是不可或缺的。所谓默契，就是我说两个字，你就知道我晚上想喝几分糖的奶茶；所谓默契，就是在他人眼里毫无意义的"这个"这种指代词在特定上下文中，立刻就被指向了一个非常明确的后端模块；所谓默契，就是当我向用户承诺某个看起来不切实际的 feature 的时候，你知道我只是在安抚用户的情绪，而不是在严肃地讨论一个产品需求。

这种默契要如何积累呢？我想还是得遇到对的人。当然，你得先成为那个对的人，然后再去抱怨自己遇不到其他对的人。

不过 AI 时代对于这类情况其实有一类特殊的方法能够加以辅助的解决，那就是给每一个人配备一个 AI 助手。当我想询问某一个新的模块，它对应的数据库的访问密钥是哪一个的时候，我不需要向你询问，而是向你的 AI 助手询问，它就能根据权限来适当的告诉我想要的内容，而不需要去让您劳神。这种产品我想很快就会被开发出来。

问题和产品往往