AI接管了我们的工作,但真正的挑战是:我们是否还会提问?
作者：微信文章最近，一条新闻让我深感震撼：DeepSeek智能体在高考数学模拟中获得了135分的成绩，超越了90%的考生。从蛋白质结构预测到多模态创作，从法律文书生成到战争推演，AI正逐步接管那些曾被视为“高智力门槛”的领域。
然而，仍有一个悖论难以回避：驱动这些AI进化的，恰恰是人类自身永不满足的需求。
正如历史学家伊恩·莫里斯在《西方将主宰多久》中揭示的文明铁律：对更高效纺织机的需求催生了工业革命，对更精准航海仪的渴求开启了大航海时代。而如今，我们对更智能助手的需求，正在推动AI朝着奇点发展。
但在这场人机竞速中，一个关键能力正在浮出水面：提出实际需求的能力。
当前，AI的本质依然是“需求响应器”。它们能够完美解答预设的问题（如高考数学题），但却无法像17世纪的牛顿追问“苹果为何坠落”，也无法像20世纪的图灵思考“机器是否能思考”。在教育领域，这种现象尤为突出：我们的传统教育培养的是“解题学霸”（如目前的AI表现），而未来社会所需的，是能够设计课程大纲的“导师”。
正如爱因斯坦所言：“提出新问题、新的可能性，从新角度审视旧问题，恰恰是科学革命的标志。” 管理学大师彼得·德鲁克也曾直言：“企业最大的风险不是给出错误答案，而是提出错误问题。”
更深层次的危机是：现有的社会体系正系统性地扼杀需求发现的能力。标准化考试训练我们按题干作答，KPI体系推动员工执行既定目标，甚至科研基金也奖励“稳妥的解题方案”而非“敢于提问”的创新者。当AI接管所有“解题环节”，原本被压抑的提问能力反而成为稀缺资源——这恰如莫里斯所言的“发展悖论”：文明进步的同时，往往陷入自我重复的舒适陷阱。
未来的分水岭或许就在于此：解题者将沦为AI的“提示词调试员”，在算法设定的框架内打转；而提问者，将成为人机协作的“需求架构师”，如同19世纪的铁路大亨从马车需求中洞察出运输革命的未来，能够在混沌中发现下一个范式跃迁的坐标。
或许，正如控制论先驱诺伯特·维纳的警告所言：“我们可以虔诚地建造一台‘听话’的机器，但真正改变世界的，永远是那些提出‘为什么不试试相反方向’的人。”
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