AI 时代的核心本领:善用提问(下)

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作者：微信文章



承接 AI 时代的核心本领：善用提问（上）

“The art of posing the right inquiry is more precious than possessing the correct response.” Plato



“提出恰当询问的艺术，比拥有正确的回应更为珍贵。” 柏拉图
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                      剖析性与创新性问题

这一分类的提问能助力我们从全面剖析问题迈向重新界定问题，深刻改变我们解决问题的路径。

剖析性问题常用于将一个复杂问题拆解成更小的组成要素，便于分析与把控。以某大型在线教育平台为例，该平台投入大量资源推广新课程，然而课程完课率却持续低迷，严重影响了平台的口碑和后续招生。运营团队提出 “为何我们的线上课程完课率低？请从课程内容、教学方式、学员群体等层面分析缘由”。在深入剖析过程中，团队发现课程内容虽然丰富，但缺乏系统性和针对性，对于不同基础的学员没有分层教学；教学方式上，以录播课程为主，缺乏实时互动和答疑环节，学员遇到问题无法及时解决，容易产生挫败感；学员群体方面，招生时没有进行严格的筛选和分类，导致课程难度与学员水平不匹配。通过这样细致的剖析，团队找到了问题的根源，为后续改进提供了明确方向。



创新性问题则是重新定义问题或目标，从全新的视角去思索并探寻新的解决办法。某传统电商企业在激烈的市场竞争中，销售额增长乏力，传统的促销手段效果不佳。企业提出 “倘若不以‘提高商品销量’为目标，而是以‘让顾客成为品牌代言人’为目标，我们的策略会有怎样的改变？” 基于这个创新性问题，企业进行了一系列大胆的尝试。他们推出了用户体验官计划，邀请忠实顾客深度参与产品的设计和测试，给予他们高度的参与感和成就感；同时，建立了顾客分享奖励机制，顾客每成功推荐一位新顾客，就能获得丰厚的积分和优惠券，并且可以在专属的会员社区中展示自己的推荐成果，获得其他顾客的认可和赞赏。这些新策略不仅提高了顾客的忠诚度和满意度，还通过顾客的口碑传播吸引了大量新顾客，企业的品牌影响力得到了极大提升。

这就如同我们的电脑出现故障。剖析性问题好似打开主机，检查哪个部件存在问题，哪里损坏就修复哪里；而创新性问题，则是在追问 “我们怎样重新设计这台电脑，让它运算更快、性能更稳、能耗更低？” 在与 AI 协作时，创新性提问是让 AI 为你 “重新布局” 的关键节点。当面临一些司空见惯的难题，比如 “如何提升客户满意度？” 我们可以先剖析出痛点，“服务质量不佳？响应速度迟缓？” 然后，运用创新性问题向 AI 发问，“请依据客户特点，提供一种全新的服务模式，以解决服务和响应问题。”
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                                 深究

这是提问的终极形态，也是一种动态的思维进程。深究并非简单的重复，而是通过持续深入，直至触及问题的核心本质。



比如，我问 AI：“什么是 U 币？

”AI 回答：“U 币通常是某些平台或应用内使用的虚拟货币，可以用于购买该平台的服务、商品等。

” 这个回答只是一个基本的概念解释，为了更深入了解 U 币，我接着追问：“U 币主要在哪些平台使用呢？

”AI 回复：“常见于一些游戏平台、视频平台等。

” 我继续深究：“在这些平台上，U 币的获取方式有哪些呢？”AI 说：“一般可以通过充值、完成平台任务等方式获得。

” 到这里，我们对 U 币的获取途径有了一定了解，但还可以进一步挖掘。

我再问：“不同平台获取 U 币的难度一样吗？

”AI 解释：“不一样，有些平台的任务难度较高，获取 U 币的数量有限；而有些平台则相对容易，充值的优惠活动也更多。

” 我又追问：“U 币在不同平台的购买力有差异吗？

”AI 回答：“有差异，比如在游戏平台，U 币可能主要用于购买游戏道具，道具的价格和价值因游戏而异；在视频平台，U 币可能用于解锁会员权益、观看付费视频等，不同视频平台的定价策略也不同。

” 我接着问：“U 币的使用是否存在限制条件？

”AI 告知：“部分平台可能会对 U 币的使用范围、有效期等进行限制，例如某些 U 币只能用于特定的商品或服务，过期未使用可能会失效。

” 通过这一系列的深究，我们从 U 币的基本概念，深入到了它在不同平台的使用细节、获取难度、购买力差异以及使用限制等多个方面，对 U 币有了全面而深入的认识。

这就如同 AI 的 “思维脉络”（Thought Chain），每一次深究都像是在挖掘宝藏，每一镐都更接近宝石。很多人在与 AI 交流时仅仅是 “浅尝辄止”，实际上不断深究，才是把 AI 从 “闲聊伙伴” 转变为 “深度参谋” 的秘诀。当你要求 AI 撰写 “一份电商平台的运营方案” 后，深究或许会让你收获更多，比如 “这个方案在小型电商和大型电商中分别会遭遇什么阻碍？” 以及 “阻碍最大的一个环节，能否用低成本的数据分析工具解决？如何解决？”
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                               以问作答

用问题回应问题，本质上可理解为一种引导能力，启发对方进一步思考而非直接给出答案。

比如，某公司的市场部门计划推出一款新的产品，市场专员向部门经理征求意见：“您觉得我们应该马上启动这个项目吗？” 经理没有直接给出肯定或否定的回答，而是反问：“你认为立即启动这个项目能达成哪些目标？” 市场专员开始思考，列举出了提高产品知名度、增加市场份额、提升品牌形象等目标。经理接着问：“为了实现这些目标，我们目前具备哪些资源和优势，又面临哪些挑战和不足？” 市场专员进一步分析，指出公司在技术研发、品牌影响力方面有一定优势，但在市场推广渠道和资金投入方面存在不足。经理又问：“针对这些挑战和不足，我们有哪些可行的解决方案？” 市场专员经过深思熟虑，提出了与合作伙伴联合推广、申请政府扶持资金等方案。通过这一系列的以问作答，市场专员在经理的引导下，对项目进行了全面而深入的思考，不仅明确了项目的目标和可行性，还制定了相应的解决方案。



需要注意的是，不要让这种回应方式，变成一种责任推诿，让对方感觉被甩了 “烫手山芋”。但让 AI 多思考并无坏处，我们提出的每一个问题，都是一个指引，以问作答，就像是把指引交给 AI，让它自行思索后续的方向。

最后，列举这些类型，并非想说哪类提问更为高级。而是自我告诫，要有意识地转换问题类型；避免因惯用的提问类型习惯，使自己陷入固定的思维模式。

在 AI 时代，提问不仅是获取信息的途径，更是我们塑造思维、解决问题、甚至开创未来的核心能力。它决定了我们与 AI 的协作效能，也决定了我们与世界交互的深度。而这个能力，需要通过不断的实践来培养；下次和 AI 对话时，不妨先别急着索要答案，而是尝试 “升级” 问题吧。