AI时代，你的“提问能力”决定你的上限
2025-10-28AI 时代，你的“提问能力”决定你的上限 #
为什么“提问能力”如此重要？ #
你有没有发现，AIGC 时代，我们和 AI 的对话质量，几乎正决定着我们的产出质量。
前一段时间，我在推特上看到一篇推文：“哪本书值得你读十遍以上？”
我脑海中立刻浮现出的，是《学会提问》。
为什么是它？因为在这个“答案”唾手可得的时代，AI 可以给我们无数个答案，但只有我们自己能提出那个直指核心的问题。而“提问”的质量，则完全取决于我们是否具备批判性思维。
在 AIGC 出现之前，这本书对我的帮助主要体现在工作中。以前开会，我常常被各种信息绕晕，抓不住重点。但掌握了批判性思维后，我发现自己会下意识地在脑中构建一个“论证结构”：发言者的结论是什么？支撑他的理由有哪些？他默认的假设是什么？
这套方法，让我在会议中能快速识别信息的有效性，对话效率极高。
而现在，AI 成了我们每个人的“超级助手”。这个能力变得更加重要：
避免被 AI 误导： AI 会产生“幻觉”，如果你没有批判性思维，就很容易全盘接受它的错误信息。
获取深度内容： 你可以把头脑中的想法，有体系地（基于结论、理由、证据）输出给 AI，引导它给出远超“随意提问”的深度答案。
这就是我写这篇文章的初衷：结合《学会提问》这本书的核心精髓，聊一聊在 AIGC 时代，我们如何利用批判性思维，与 AI 进行高效且有深度的对话。
什么是批判性思维？ #
批判性思维 = 不轻信 + 系统追问 + 独立判断
所有信息都分为两类：事实与观点。批判性思维就是帮助你区分这两者。当你接收到信息后，大多数情况下你得有体系地进行追问，才能得知这个信息到底是事实还是观点，而不是一接收到信息就照单全收。
举个简单例子：
事实：“今天纳斯达克收盘涨了 2.3%"（可验证的客观数据）
观点：“这是因为特朗普今天没有发推，所以才涨的”（主观推断）
前者你看一眼就能确认真假，后者则需要你调动批判性思维去斟酌：这个因果关系成立吗？有没有其他解释？支撑这个观点的证据充分吗？
核心框架：结论-理由-假设
批判性思维有一个经典的分析框架，我把它简化为三要素：
结论 → 对方想让我相信什么？
理由 → 为什么我应该相信这个结论？
假设 → 这个推理过程隐含了哪些前提？
这个框架不仅可以用来分析别人的观点，也能用来审视自己的思考过程，更可以用来构建高质量的 AI 提问。
AIGC 工具的特点与局限 #
在讨论如何与 AI 对话之前，我们必须先理解 AI 的本质特征。只有了解工具的边界，才能充分发挥其价值。
...