AI越发达，你就会发现，某种99%的人都缺的能力就越值钱。那就是“问问题”的能力——未来值钱的不是答案，而是问题。
别急着跟我辩论，你可以心平气和地想一下，即便自己被别人贴上了“问题精”的标签，是不是也有些时候，面对某些事情，仍然哑口无言，问不出问题？
AI的文字生成能力、图片生成能力、视频生成能力，本质上是基于数据概率。它吃进数据，吐出新的数据。这是它的底色。
而大部分人，其实也是一样——吃“数据”，吐数据。上学的时候，吃的是老师给的“数据”，吐出的是考试成绩；上班的时候，吃的是上司的指令，吐出的是工作成果。从这个角度来看，AI还真TM像人类。
但问问题，完全不同于数据的输入输出。它更像老子的“道生一，一生二，二生三，三生万物”中的那个“道”。
喜欢问问题，善于问问题，是一种修养，也是一种天赋。那99%的人，不是说他们没思考，而是问不出好问题。
“巴布亚新几内亚的首都在哪里？” ——这不是好问题。 “AI迅速发展下，还会有人问知乎吗？” ——这是好问题。
为什么“问问题”的能力越来越值钱？
AI能回答已知，但无法主动提问未知
AI可以完美解答“已知问题”，但它不会自发地问“为什么？”“如果……会怎样？”——而这恰恰是人类创新的起点。
### 好问题能撬动AI的极限
同样用ChatGPT，有人问“帮我写个工作总结”，得到的是平庸模板；而有人问“如何用‘第一性原理’重构我的工作汇报？”，得到的可能是颠覆性思路。
问题决定认知边界
爱因斯坦说：“如果给我1小时解决生死攸关的问题，我会花55分钟定义它。”大多数人困在“答案思维”里，而高手在“问题思维”中破局。
如何训练“问问题”的能力？
从“是什么”转向“为什么”和“如果”
差问题：“AI会取代人类吗？” 好问题：“AI在哪些领域会先让人类失业，而哪些领域反而创造新职业？”
用“苏格拉底式追问”拆解表象
连续问5层“为什么”，直到触及本质。例如：
为什么现在年轻人不爱生孩子？ 为什么高房价会影响生育意愿？ 为什么社会资源分配方式会导致高房价？ ……
反向提问：挑战默认假设
默认：“如何让员工更努力工作？” 反向：“为什么员工需要‘被激励’才能工作？是否工作本身设计有问题？”
未来的赢家，是“提问者”而非“答题者”
AI时代，信息获取的成本趋近于零，但“提出关键问题”的能力，反而成了稀缺资源。乔布斯不问“用户想要什么”，而是问“用户还没意识到自己需要什么？”马斯克不问“如何造更好的汽油车”，而是问“如果从头设计交通，该是什么样？”
答案会过时，但好问题永远能打开新世界。
好，说了那么多的背景知识，现在来正式回答这个问题：“AI迅速发展下，还有人会问知乎吗？”
我认为，还会，而且还会越来越多。但他们不是来“找答案”，而是来“找问题”。
