《日本經濟新聞》7月11日刊登題為《生成式AI的出現更考驗人類的質疑能力》的文章，作者是日本東京大學教授柳川范之，內容編譯如下：

隨著生成式人工智能（AI）的出現，整個世界都將發生重大變化，以至于這一話題無時無刻不被人們熱議。生成式AI到底能做些什么、做到什么程度？人類的作用將會因此發生什么變化？相關的討論熱火朝天。

本文想要思考的是，當生成式AI足夠聰明之時，還有哪些人類所具備的能力是不可或缺的？

(相關資料圖)

提問的能力不可或缺

試想一下，如果兩名經營者都使用能夠完美作答的AI，兩個人的差距會體現在哪里呢？那當然是向AI提出什么樣的問題了。因為提出的問題不同，AI從中提取的信息也不同，當然會得出不同的答案。

此外，如何對答案進行深入挖掘和質疑，也會改變最終得到的信息和知識，這也將是兩者表現出來的最大差異。

從這個簡單的例子中我們可以了解到，現在的問題是如何提問。換句話說，“提問的能力”或者“設問的能力”正是人類在生成式AI時代需要具備的能力。

在正統的學習中，問題從一開始就被提出，需要的是如何作答?？荚囍杏袉柌庞写穑@是理所當然的。

有的時候，作答是對掌握的知識進行考察，有些時候還需要在某種程度上提供創意和點子。如果是早幾年，人們可能會認為AI擅長前者，而人類在處理后一類問題時更有優勢。但是隨著生成式AI的出現，風向正在發生變化。雖然大量文章、圖畫都還屬于模仿，但有些時候AI已經能夠寫出頗具獨創性的文章，究竟什么才是只有人類才能給出的創意，這一問題的答案正變得不再清晰。

找到已經預設了正確答案的問題變得更容易了，即便正確答案并不那么顯而易見，生成答案的過程本身也越來越難以確保優勢地位和差異化。

結果就是，為了尋求差異化，人們開始更關注如何提問。能夠提出多么新穎的問題，或是能夠提出多么有深度的問題，這或許會在未來的智力勞動中占據更大比重。

這一點與生成式AI中對“提示工程”的重視相呼應，即思考如何向AI提出問題。

當然，提問的能力不僅僅是在使用生成式AI的時候。未來對于人才的要求，不僅是要完成被交付的工作，還要在各自的崗位上具備創新的能力和意愿。這與創新和附加價值效率的提高息息相關。一切的基礎就是提問的能力。

“現有客戶的潛在需求是什么”，“我們有哪些應當開拓的新領域”，自己設定問題、自己尋找答案，只有這樣思考問題，創意才能產生，新的點子才會出現。

養成刨根問底的習慣

此外，系統性地深入挖掘問題將會在未來變得更加重要。比方說，即便想到了一些未來可期的領域，也不能滿足于此，還有許多值得思考的地方，包括沒有其他企業進軍這一領域的先例可循會不會存在什么障礙？以什么樣的方式進入該領域最為恰當？像這樣深入思考對于加深認識、采取具體行動具有重要意義。

到目前為止，這樣的問題在經營企劃部門可能會問得比較多。但是重點在于，處于不同立場上的人要能夠在各自的專業領域提出問題。

現在，越來越多的人開始強烈呼吁技能重塑和回流教育的重要性。人們普遍認為，有必要對高齡人口進行再培訓。但是，對老年人來說，他們所需要的并非全盤接收新領域的知識，而是像本文中所寫的那樣，好好磨練提出問題的能力。

因為如果沒有一定的知識和經驗，現實中很難提出有意義的問題。只有理解已有的知識和框架，才能以此為基礎提出有意義的問題。

這才是本人對未來的老年人所期待的，而鍛煉這一能力的技能重塑才是最重要的。生成式AI對于不具備編程等專業知識的普通人來說也能輕松使用，從這一點看，反而可能成為提高老年群體社會參與度的利器。

同樣，學校教育也站在巨大的岔路口上。當然，應該在多大程度上允許學生使用生成式AI是擺在眼前的重大課題。但更重要的是如何培養他們的提問能力。

在學校教育中，歷來采取的都是老師提問、學生回答這樣的模式。當然，以往也不是沒有努力過讓學生主動思考。但是如果想要大幅提升這種能力，就必須調轉方面，讓學生積極思考。

要想真正把問題想清楚，就像前文提到的那樣，必須提前掌握一定的基礎知識。但是針對各自的領域，始終保持關注和好奇心是不可或缺的。如果缺少了關注，就無法深入思考，也產生不了任何疑問。

此外，養成質疑答案的習慣也很重要。傳統的教育模式就是，老師公布答案后，學生全盤接受。但是在這種模式下是很難提出新問題的。

無論是誰給出的答案，都不要輕易認可，養成刨根問底的習慣，這對教學一線來說是非常重要的。無論是公司內部的教育，還是針對老年人的技能重塑，這一點都非常重要。