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當(dāng)ChatGPT能在瞬間生成學(xué)術(shù)報(bào)告、Midjourney可依據(jù)需求繪制創(chuàng)意作品、智能助手能精準(zhǔn)響應(yīng)各類指令時(shí)，一個(gè)普遍的困惑開始在人群中蔓延：在AI能提供幾乎所有答案的時(shí)代，人類該拼什么？

拼提問能力。一個(gè)好問題，能解決問題的一大半。

但并非簡(jiǎn)單地問“是什么”，而是帶著批判性思維去追問“為什么”“憑什么”“還有沒有別的可能”。

AI是答案的生產(chǎn)者，而提問則是答案的篩選器、優(yōu)化器。今天這篇文章，我們就學(xué)習(xí)一下如何批判性提問。

AI時(shí)代，如何高效吸收信息與知識(shí)？

1、兩種思維模式

《學(xué)會(huì)提問》將人類的思維劃分為兩種模式：

第一種是海綿式思維，其核心特點(diǎn)是被動(dòng)吸收、全盤接受，簡(jiǎn)單來說就是“記”——?jiǎng)澲攸c(diǎn)、抄筆記、背結(jié)論。

在AI的助力下，這種思維模式的“便利性”被推向了極致：無論是你需要的報(bào)告、方案，還是各類知識(shí)點(diǎn)，AI都能為你整理得妥妥當(dāng)當(dāng)。

然而，便利背后潛藏著巨大風(fēng)險(xiǎn)：你無法確定AI提供信息的來源是否可靠、邏輯是否存在漏洞，更無從知曉其中是否隱藏著隱性偏見。

第二種是淘金式思維，它以主動(dòng)篩選為核心，強(qiáng)調(diào)帶著問題去與信息對(duì)話，關(guān)鍵在于“問”——邊閱讀邊質(zhì)疑，邊聆聽邊評(píng)估，如同在沙子里淘金一般，從中篩選出具有核心價(jià)值的內(nèi)容。

同樣是借助AI制作報(bào)告，有經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)提出三個(gè)關(guān)鍵問題：

1. 數(shù)據(jù)來源是哪里？是否有最新的行業(yè)報(bào)告能夠佐證？

2. 得出這個(gè)結(jié)論是基于什么假設(shè)？例如“90后偏好低價(jià)產(chǎn)品”，其背后的假設(shè)是“90后消費(fèi)能力弱”，這種假設(shè)是否合理？

3. 存在反例嗎？比如某高端品牌在90后消費(fèi)群體中的銷量增長(zhǎng)十分迅速，這是否能對(duì)該結(jié)論構(gòu)成挑戰(zhàn)？

在AI時(shí)代，這兩種思維模式的差距，直接體現(xiàn)在是“被誤導(dǎo)”還是“能做出正確決策”上。

擁有淘金式思維的人，既不會(huì)盲目跟從AI給出的答案，也不會(huì)固執(zhí)地堅(jiān)持自己的固有看法，而是會(huì)用證據(jù)去驗(yàn)證，用邏輯去判斷，從而掌握主動(dòng)權(quán)。

2.批判性思維的三大維度：構(gòu)建缺一不可的思考閉環(huán)

不少人會(huì)說“我也想主動(dòng)提問，但不知道該從何處入手”?！秾W(xué)會(huì)提問》為我們提供了明確的答案：首先要搭建起批判性思維的三個(gè)維度，形成完整的思考閉環(huán)。

意識(shí)層面：主動(dòng)尋找“漏洞”

這一維度的核心在于“不輕易相信”。每當(dāng)看到“專家說”“數(shù)據(jù)顯示”“AI生成”等內(nèi)容時(shí)，首先要在心里打一個(gè)問號(hào)：這些信息中是否存在未被提及的前提條件？

比如某網(wǎng)紅推薦“減肥茶，7天瘦10斤”，擁有海綿式思維的人會(huì)直接記住“7天瘦10斤”這個(gè)結(jié)果；而具備淘金式思維的人則會(huì)思考：這個(gè)減肥效果有對(duì)照組嗎？飲用這款減肥茶是否會(huì)產(chǎn)生副作用？7天瘦下來的是水分還是脂肪？

在AI時(shí)代，這種主動(dòng)找“漏洞”的意識(shí)尤為重要。AI生成的“行業(yè)分析報(bào)告”可能包含過時(shí)的數(shù)據(jù)，“營(yíng)銷方案”或許會(huì)忽略你的產(chǎn)品定位，“法律建議”也可能沒有考慮到地域差異。

只有主動(dòng)去尋找這些潛在的“漏洞”，才能避免被AI誤導(dǎo)。

態(tài)度層面：保持“謙遜開放”

“認(rèn)知繭房”是一個(gè)廣為人知的概念，而AI在一定程度上會(huì)加劇這一問題，比如你喜歡什么內(nèi)容，它就會(huì)向你推送類似的內(nèi)容，讓你逐漸陷入自我封閉的認(rèn)知空間。

批判性思維所要求的態(tài)度，正是打破“認(rèn)知繭房”的關(guān)鍵：要承認(rèn)自己存在認(rèn)知局限，愿意傾聽不同的觀點(diǎn)，不被情緒左右自己的判斷。

例如，當(dāng)你支持某項(xiàng)政策時(shí)，不要急于讓AI為你提供“支持該政策的10個(gè)理由”，而是應(yīng)該先去搜索“反對(duì)該政策的核心觀點(diǎn)”，然后進(jìn)行理性評(píng)估，這樣才能全面、客觀地認(rèn)識(shí)該政策。

技能層面：掌握“提問工具”

如果說意識(shí)層面是讓你“想提問”，那么技能層面就是教你“會(huì)提問”。

《學(xué)會(huì)提問》將抽象的批判性思維，轉(zhuǎn)化成了10個(gè)可直接套用的關(guān)鍵問題。只要按照以下10個(gè)問題依次進(jìn)行提問，就能穿透表面現(xiàn)象，洞察本質(zhì)。

10個(gè)關(guān)鍵問題：

讓批判性思維成為“肌肉記憶”

第一步：明確議題與結(jié)論——先抓住“靶心”

你是否有過這樣的經(jīng)歷：開了兩個(gè)小時(shí)的會(huì)議，卻始終不清楚老板到底希望你做什么？出現(xiàn)這種情況的根源在于“沒有找到結(jié)論”。

《學(xué)會(huì)提問》中明確指出：結(jié)論是“可被論證的觀點(diǎn)”，而不是“事實(shí)陳述”。例如，“今年公司營(yíng)收增長(zhǎng)20%”，這只是一個(gè)事實(shí)，并非結(jié)論；而“今年?duì)I收增長(zhǎng)是因?yàn)樾缕飞鲜小?，這才是一個(gè)需要證據(jù)支撐的結(jié)論。

舉個(gè)例子，新人小李利用AI生成了一份“渠道優(yōu)化方案”，方案開篇羅列了大量的行業(yè)數(shù)據(jù)，但卻沒有明確提出核心結(jié)論。

領(lǐng)導(dǎo)看完后反問他：“你的結(jié)論是‘放棄線下渠道’還是‘優(yōu)化線下渠道’？”直到這時(shí)，小李才意識(shí)到自己深陷在數(shù)據(jù)中，卻忽略了抓住問題的“靶心”。

這里有一個(gè)關(guān)鍵提醒：如果一份內(nèi)容找不到明確的結(jié)論，即便它辭藻華麗、數(shù)據(jù)豐富，也沒有實(shí)際意義。在分析任何內(nèi)容時(shí)，都要先問“結(jié)論是什么”，然后再展開后續(xù)的思考。

第二步：探尋理由——再查看“橋梁”

沒有理由支撐的結(jié)論，都只是“斷言”，不值得相信。比如，只說“這個(gè)方案不行”，這就是一種斷言；而“這個(gè)方案不行，因?yàn)橥度氘a(chǎn)出比只有1:1，低于行業(yè)平均的1:3”，這才是一個(gè)有理由支撐的結(jié)論。

在面對(duì)一個(gè)結(jié)論時(shí)，我們可以提出這樣的問題：“支持這個(gè)結(jié)論的證據(jù)是什么？”“這些證據(jù)是數(shù)據(jù)、案例，還是個(gè)人經(jīng)驗(yàn)？”

在生活中也有很多這樣的例子。比如朋友推薦你“買這款基金，肯定漲”，這時(shí)你不要直接聽從建議去購(gòu)買，而是應(yīng)該反問：“你說它會(huì)漲，理由是什么？是基金經(jīng)理過往的業(yè)績(jī)表現(xiàn)出色，還是該基金所投資的行業(yè)正處于風(fēng)口？”如果對(duì)方只是說“我感覺的”，那么你就應(yīng)該果斷拒絕這個(gè)建議。

第三步：識(shí)別歧義詞語——警惕“模糊陷阱”

很多爭(zhēng)論的本質(zhì)，其實(shí)是雙方對(duì)詞語的定義不同。

舉個(gè)例子，A說“某企業(yè)是良心企業(yè)”，在A的認(rèn)知里，“良心企業(yè)”的定義是“員工福利好，五險(xiǎn)一金齊全”；而B卻反駁“它污染環(huán)境，不是良心企業(yè)”，B對(duì)“良心企業(yè)”的定義則是“社會(huì)責(zé)任強(qiáng)，環(huán)保達(dá)標(biāo)”。兩人爭(zhēng)論了半天，實(shí)際上討論的是兩件不同的事情。

因此，在分析觀點(diǎn)時(shí)，我們要提出這樣的問題：“結(jié)論中的關(guān)鍵詞，具體定義是什么？”“不同的人對(duì)這個(gè)詞的理解，會(huì)不會(huì)存在差異？”

第四步：挖掘隱含假設(shè)——找出“地基”

有些觀點(diǎn)表面上看起來邏輯通順，但實(shí)際上隱藏著沒有明確表達(dá)出來的前提條件。這些前提條件就是“假設(shè)”，也是最容易出現(xiàn)問題的地方。

《學(xué)會(huì)提問》將假設(shè)分為兩種類型：

第一種是價(jià)值觀假設(shè)，即對(duì)“什么更重要”做出的隱性判斷。

例如，“應(yīng)該廢除死刑”這一觀點(diǎn)，背后隱藏的價(jià)值觀假設(shè)是“生命權(quán)高于懲罰權(quán)”；而“應(yīng)該保留死刑”的觀點(diǎn)，背后則藏著“正義（懲罰犯罪）高于生命權(quán)”的價(jià)值觀假設(shè)。價(jià)值觀本身沒有絕對(duì)的對(duì)錯(cuò)，但它會(huì)直接決定結(jié)論的方向。

第二種是描述性假設(shè)，也就是對(duì)“世界是什么樣”做出的隱性判斷。

比如“應(yīng)該多讀書，因?yàn)槟芴嵘杖搿保@句話背后的假設(shè)是“讀書和收入呈正相關(guān)關(guān)系”。如果這個(gè)假設(shè)不成立，那么“多讀書能提升收入”這個(gè)結(jié)論也就站不住腳了。

在分析觀點(diǎn)時(shí)，我們可以提出這樣的問題：“作者默認(rèn)了什么前提？這個(gè)前提是否合理？”“如果這個(gè)前提不成立，那么結(jié)論還能成立嗎？”

第五步：評(píng)估證據(jù)效力——判斷“可信度”

AI會(huì)為我們提供數(shù)據(jù)，專家會(huì)給出觀點(diǎn)，朋友會(huì)分享案例。但并非所有這些所謂的“證據(jù)”，都值得我們相信。

《學(xué)會(huì)提問》將常見的證據(jù)分為6類，每一類證據(jù)都有其特點(diǎn)、陷阱以及對(duì)應(yīng)的批判性提問重點(diǎn)，具體如下表所示：

個(gè)人經(jīng)歷：具有生動(dòng)性，容易引發(fā)共情，但很容易出現(xiàn)“以偏概全”的問題。

典型案例：內(nèi)容具體，包含豐富細(xì)節(jié)，但這些案例可能是經(jīng)過“篩選”的，不具有普遍性。

專家觀點(diǎn)：具有一定的權(quán)威性，但專家可能存在立場(chǎng)偏向，或者其觀點(diǎn)已經(jīng)過時(shí)。

數(shù)據(jù)/研究報(bào)告：看起來客觀公正，但數(shù)據(jù)和研究報(bào)告很容易被“操縱”。

類比論證：通俗易懂，便于理解，但“類比是否恰當(dāng)”是關(guān)鍵問題。

個(gè)人觀察：具有直接性，但很容易受到觀察者主觀偏見的影響。

第六步：尋找替代原因——避免“單一歸因”

復(fù)雜的問題從來都不是“一因一果”那么簡(jiǎn)單。但AI和很多人都傾向于給出“單一答案”，這種做法很容易導(dǎo)致我們對(duì)問題的認(rèn)知出現(xiàn)偏差。

比如，某奶茶品牌去年的銷量增長(zhǎng)了50%，AI分析得出的結(jié)論是“產(chǎn)品口感好”。但品牌創(chuàng)始人通過深入提問，發(fā)現(xiàn)了其他可能導(dǎo)致銷量增長(zhǎng)的原因：

1.去年夏天天氣異常炎熱，消費(fèi)者對(duì)飲品的需求大幅增加；

2.該品牌的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手出現(xiàn)了食品安全問題，導(dǎo)致大量用戶流失，轉(zhuǎn)而選擇該品牌；

3.該品牌新開通了外賣渠道，擴(kuò)大了產(chǎn)品的覆蓋范圍。

如果創(chuàng)始人只相信AI給出的“口感好”這一個(gè)原因，今年盲目地投入資金升級(jí)產(chǎn)品配方，而忽略了渠道拓展和對(duì)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的關(guān)注，那么今年的銷量很可能會(huì)出現(xiàn)暴跌。

第七步：識(shí)別數(shù)據(jù)欺騙性——拆解“數(shù)字陷阱”

數(shù)據(jù)看似客觀公正，但實(shí)際上卻最容易誤導(dǎo)人?！秾W(xué)會(huì)提問》總結(jié)了三種常見的“數(shù)字陷阱”：

陷阱1：百分比陷阱。這類陷阱通常只強(qiáng)調(diào)增長(zhǎng)的百分比，卻不提及增長(zhǎng)的基數(shù)。比如“某產(chǎn)品銷量增長(zhǎng)100%”，聽起來增長(zhǎng)幅度很大，但實(shí)際上可能只是從10件增長(zhǎng)到20件，基數(shù)非常小，這樣的增長(zhǎng)并沒有太大的實(shí)際意義。

陷阱2：平均數(shù)陷阱。平均數(shù)往往會(huì)掩蓋數(shù)據(jù)之間的差異。

例如“某公司員工平均月薪1萬”，但實(shí)際情況可能是老板月薪10萬，另外10個(gè)員工月薪僅為5千，將這些數(shù)據(jù)平均下來，才得出了“平均月薪1萬”的結(jié)果，這個(gè)平均數(shù)并不能真實(shí)反映大多數(shù)員工的薪資水平。

陷阱3：圖表陷阱。有些報(bào)告為了突出某個(gè)觀點(diǎn)，會(huì)對(duì)圖表進(jìn)行操縱，比如將Y軸刻度從0改成90，這樣原本只有1%的差異，在圖表上看起來就像有10%的差距，從而誤導(dǎo)讀者對(duì)數(shù)據(jù)的判斷。

第八步：關(guān)注省略信息——警惕“片面性”

任何論證過程，本質(zhì)上都是“選擇性呈現(xiàn)信息”——只展示對(duì)自己觀點(diǎn)有利的信息，而隱藏不利的信息。AI在這方面也不例外，它會(huì)根據(jù)你的提問傾向，篩選出符合你預(yù)期的信息。

因此，在向AI提問時(shí)，最好追加以下幾個(gè)問題：“是否存在相反的證據(jù)沒有被提及？”“這個(gè)方案可能存在的風(fēng)險(xiǎn)和需要付出的成本是什么？”“有沒有重要的背景信息被省略了？”只有全面了解這些信息，才能做出客觀、準(zhǔn)確的判斷。

第九步：審視結(jié)論是否“非黑即白”——拒絕“二元思維”

“要么加班，要么失業(yè)”“要么支持，要么反對(duì)”——這種非黑即白的二元思維，是做出正確決策的大忌。

《學(xué)會(huì)提問》提醒我們：現(xiàn)實(shí)中的問題大多是“灰度問題”，存在中間地帶，不能簡(jiǎn)單地用兩種極端的情況來概括。

比如，家長(zhǎng)們?cè)谟懻摗敖逃龖?yīng)該側(cè)重應(yīng)試還是素質(zhì)”時(shí)，很容易陷入二元對(duì)立的局面。

而有經(jīng)驗(yàn)的老師則會(huì)提出這樣的疑問：“在小學(xué)階段，是不是可以側(cè)重素質(zhì)培養(yǎng)，到了高中階段再適當(dāng)加強(qiáng)應(yīng)試訓(xùn)練？”“在應(yīng)試教育中，對(duì)錯(cuò)題的分析整理，能不能轉(zhuǎn)化為素質(zhì)教育中所強(qiáng)調(diào)的反思能力？”

二元思維會(huì)極大地限制我們的思考范圍，讓我們無法看到問題的多種可能性。在面對(duì)問題時(shí)，多問一句“還有沒有別的可能”，才能找到更優(yōu)的解決方案。

第十步：明確結(jié)論的“適用范圍”

任何結(jié)論都有其“邊界”，一旦超過這個(gè)邊界，結(jié)論就可能失效。

比如，某互聯(lián)網(wǎng)公司推行的“扁平化管理”模式取得了很好的效果，一位傳統(tǒng)制造業(yè)的老板便直接將這種管理模式照搬過來。

結(jié)果卻導(dǎo)致員工工作混亂：生產(chǎn)車間需要嚴(yán)格的層級(jí)管理來確保生產(chǎn)安全，而扁平化管理使得指令傳達(dá)混亂；老員工習(xí)慣了明確的匯報(bào)關(guān)系，突然沒有了明確的領(lǐng)導(dǎo)，反而不知道該如何開展工作。

由此可見，明確結(jié)論的適用范圍，比了解結(jié)論本身更為重要。在借鑒他人經(jīng)驗(yàn)或運(yùn)用某個(gè)結(jié)論時(shí)，一定要先判斷其是否適用于自己的實(shí)際情況。

3個(gè)方法，克服“思維惰性”

有人可能會(huì)說：“這10個(gè)問題我都明白，但遇到實(shí)際事情時(shí)，還是會(huì)忘記運(yùn)用。”其實(shí)，這種情況很正常。

大腦天生就喜歡“省力思考”，而批判性思維則需要我們進(jìn)行“費(fèi)力思考”，這與大腦的本能傾向相悖。《學(xué)會(huì)提問》給出了3個(gè)切實(shí)可行的落地方法：

1.識(shí)別5種常見邏輯謬誤——避開“思維陷阱”

邏輯謬誤是“省力思考”的產(chǎn)物，也是AI和騙子最常利用的手段。記住以下5種常見的邏輯謬誤，能幫助你避開80%的思維陷阱。

謬誤1：人身攻擊。這種謬誤的特點(diǎn)是不反駁對(duì)方的觀點(diǎn)，而是通過攻擊對(duì)方的個(gè)人特質(zhì)來否定其觀點(diǎn)。

比如“你沒做過生意，沒資格談?wù)撋虡I(yè)問題”“他品行不好，所以他說的話肯定不可信”。應(yīng)對(duì)這種謬誤的方法是：不要關(guān)注對(duì)方的個(gè)人情況，只聚焦于對(duì)方的觀點(diǎn)和支持觀點(diǎn)的理由。

謬誤2：訴諸情感。這類謬誤是用情緒代替理性論證，通過煽動(dòng)他人的情緒來讓對(duì)方接受自己的觀點(diǎn)。

例如“不支持這個(gè)方案，就是不愛國(guó)”“他是可憐的受害者，所以他說的都是真話”。應(yīng)對(duì)方法是：冷靜下來，主動(dòng)詢問“支持這個(gè)觀點(diǎn)的理由是什么”，不要被情緒左右自己的判斷。

謬誤3：滑坡謬誤。這種謬誤是夸大某個(gè)行為可能帶來的后果，認(rèn)為只要邁出一步，就會(huì)引發(fā)一系列糟糕的連鎖反應(yīng)。

比如“允許學(xué)生帶手機(jī)進(jìn)校園，學(xué)生就會(huì)在上課時(shí)間玩手機(jī)，導(dǎo)致學(xué)習(xí)成績(jī)下降，最終考不上大學(xué)”。應(yīng)對(duì)這種謬誤時(shí)，要問自己“每一步之間的因果關(guān)系是否真的成立？是否存在相反的案例？”

謬誤4：稻草人謬誤。該謬誤是先歪曲對(duì)方的觀點(diǎn)，然后再對(duì)被歪曲后的觀點(diǎn)進(jìn)行攻擊。

比如你說“應(yīng)該減少加班時(shí)間”，對(duì)方卻反駁“你是想讓公司倒閉嗎”。應(yīng)對(duì)方法是：明確指出對(duì)方歪曲了自己的觀點(diǎn)，并重新清晰地表達(dá)自己的真實(shí)想法，例如“我沒說過要讓公司倒閉，我的意思是通過優(yōu)化工作流程來提高工作效率，從而減少不必要的加班”。

謬誤5：訴諸權(quán)威。這種謬誤是盲目相信權(quán)威的觀點(diǎn)，不對(duì)觀點(diǎn)的合理性進(jìn)行審視。

比如“這是某教授說的，肯定不會(huì)錯(cuò)”“這是AI生成的內(nèi)容，一定靠譜”。應(yīng)對(duì)方法是：運(yùn)用前面提到的10個(gè)關(guān)鍵問題，對(duì)權(quán)威觀點(diǎn)進(jìn)行全面、深入的拷問，判斷其是否合理。

2.警惕“確認(rèn)偏誤”——避免只看“自己想看到的”

“確認(rèn)偏誤”是人類根深蒂固的一種思維偏見，而AI在一定程度上會(huì)加劇這種偏見。

當(dāng)你支持某個(gè)政策時(shí)，AI會(huì)不斷向你推送“支持該政策的10個(gè)理由”；當(dāng)你相信星座時(shí)，你會(huì)只記住星座預(yù)測(cè)中說對(duì)的部分，而忽略那些錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。

應(yīng)對(duì)“確認(rèn)偏誤”的有效方法是主動(dòng)進(jìn)行“反向搜索”。如果你支持某個(gè)觀點(diǎn)，就要刻意去搜索“反對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)的核心證據(jù)”；如果你想投資某只股票，不要只關(guān)注“看漲分析”，而是應(yīng)該先搜索“看空這只股票的3個(gè)核心理由”。

只有同時(shí)了解正反兩方面的信息，才能對(duì)事物做出客觀、全面的判斷。

3.區(qū)分“事實(shí)”與“觀點(diǎn)”——不把“看法”當(dāng)作“真相”

區(qū)分“事實(shí)”與“觀點(diǎn)”是批判性思維的基礎(chǔ)，也是減少無效爭(zhēng)論的關(guān)鍵。

事實(shí)是可以被驗(yàn)證的，只有真和假兩種情況。

比如“地球繞太陽轉(zhuǎn)”，這是經(jīng)過科學(xué)驗(yàn)證的事實(shí)；“2023年中國(guó)GDP增長(zhǎng)5.2%”，這是有官方數(shù)據(jù)支撐的事實(shí)；“這款手機(jī)的續(xù)航時(shí)間為24小時(shí)”，也可以通過實(shí)際測(cè)試來驗(yàn)證。

驗(yàn)證事實(shí)的方法有很多，比如查閱權(quán)威數(shù)據(jù)、進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、尋找可靠的信息來源等。

觀點(diǎn)則是基于個(gè)人判斷形成的，沒有絕對(duì)的對(duì)錯(cuò)，只有合理與不合理之分。

例如“這家餐廳的飯菜很好吃”，這是個(gè)人基于自身口味做出的判斷；“這部電影很無聊”，是個(gè)人根據(jù)自己的觀影體驗(yàn)得出的觀點(diǎn)。判斷一個(gè)觀點(diǎn)是否合理，主要看支持觀點(diǎn)的理由是否充分，邏輯是否嚴(yán)密。

每個(gè)人都有自己的觀點(diǎn)，對(duì)于純粹的觀點(diǎn)爭(zhēng)論，比如“甜豆腐腦更好吃還是咸豆腐腦更好吃”，爭(zhēng)論對(duì)錯(cuò)是沒有意義的；而對(duì)于事實(shí)性問題，比如“豆腐腦的起源地是哪里”，則可以通過尋找證據(jù)來爭(zhēng)論出真相。

AI時(shí)代，提問能力愈發(fā)重要

AI能為你提供答案，但通過提問，你才能找到“正確的答案”。

不妨從現(xiàn)在開始，當(dāng)你遇到專家提出的觀點(diǎn)，試著提出第一個(gè)問題：“它的結(jié)論是什么？支持結(jié)論的理由是什么？”