在上一篇文章中，我们聊到，AI 是人类文明的第一面「镜子」。
许多朋友读完后感到共鸣，但也产生了新的困惑：为什么我照镜子时，看到的总是一个模糊、平庸、甚至有点傻的自己？
我让 AI 写文案，它给的是一堆正确的废话；我让它做分析，它给的是一堆网上的二手信息。说好的 “认知放大器”“创意催化剂” 呢？
问题，或许不在镜子，而在我们 “照镜子” 的方式。
欢迎来到「技述馆」的第二期。今天，我们就来解码那个能撬动 AI 无限潜能的终极杠杆 —— 提问。
一、范式革命：你还在用 “搜索” 的思维，与 AI “对话”
我们之所以觉得 AI “不好用”，根源在于我们混淆了两种截然不同的工具范式：
搜索（以百度为代表）：它的本质是 “信息检索”。你提供关键词，它在庞大的、已存在的数据库里，为你找出最相关的链接。它像一个图书馆管理员，帮你找书。它的目标是找到已有的正确答案。
生成式 AI（以大模型为代表）：它的本质是 “思想共创”。你提供一个情境和指令（Prompt），它基于对海量数据的学习和理解，为你生成全新的、前所未有的回应。它像一个创意伙伴，与你一起 “头脑风暴”。它的目标是创造一个高质量的特定回应。
我们的困境在于：我们习惯性地用对待图书馆管理员的方式，去命令一个创意伙伴。
你对图书管理员只需说 “经济学”，他会给你一排书架。但你若对创意伙伴只说 “经济学”，他只会茫然地看着你，反问：“经济学的什么？是写一篇科普文章，还是分析通胀对股市的影响？给谁看？用什么风格？”
这种思维上的 “时差”，正是我们驾驭 AI 时最大的认知障碍。而跨越这个障碍的第一步，就是学会设计你的 “问题”。
二、一个好问题的 “技术” 内涵：CRAFT 模型
一个高质量的提问（Prompt），不是简单的聊天，而是一次精准的 “任务编程”。它背后有其深刻的 “技术” 逻辑。我们可以用 CRAFT 模型 来解码它：
C - Context (上下文)
告诉它背景。为什么要做这件事？目标是什么？这能帮助 AI 框定思考范围，避免泛泛而谈。比如 “我是一家初创公司的创始人，正在筹备种子轮融资，需要向投资人解释我们的技术壁垒”，比单纯说 “介绍我们的技术” 更能让 AI 聚焦。
R - Role (角色扮演)
赋予它一个身份。例如 “你是一位资深的营销总监”、“你是一位熟悉儿童心理的编剧”。这会立刻调用 AI 知识库中与该角色相关的语言风格、思考模式和知识储备——让产品经理 AI分析用户需求，和让客服主管 AI分析用户需求，输出的视角会截然不同。
A - Action (指令任务)
明确你要它 “做什么”。是 “分析”、“总结”、“批判”、“续写” 还是 “翻译”？动词越具体，结果越精准。“对比两种方案的成本差异”，比 “看看这两个方案哪个好” 更能得到可落地的结论。
F - Format (格式要求)
定义输出的样式。是需要 “Markdown 表格”、“要点列表”、“JSON 代码” 还是 “一段不超过 200 字的短评”？给 AI 一个“框架”，它会填充更优质的内容——比如要求 “用 SWOT 模型分点呈现”，远胜于让它 “随便写写”。
T - Tone (语气风格)
设定回应的口吻。是需要“专业严肃”、“风趣幽默”还是“温暖共情”？给 AI 一个“情绪锚点”，它能精准匹配场景——给中学生写科普文要“活泼易懂”，给行业峰会写演讲稿则需 “严谨权威”。
让我们来看一个 “糟糕提问” 与 “CRAFT 提问” 的天壤之别：
【糟糕的提问】
帮我总结一下这份市场报告。
你大概率会得到一段毫无亮点的文本复述，甚至可能遗漏关键数据——因为 AI 不知道你要给谁看、用在什么场景、关注机会还是风险。
【CRAFT 提问】
(R) 你是一位经验丰富的市场战略顾问。
(C) 我需要为公司 CEO 准备一个 5 分钟的口头汇报，这是我们最新的市场报告原文【在此处粘贴报告】。
(A) 请帮我提炼出报告中最关键的 3 个机会点和 2 个潜在风险，并为每个机会点提供一个初步的行动建议。
(F) 请用要点列表的形式呈现，每个要点不超过 50 字。
(T) 语气要非常专业、自信、有洞察力。
感受到了吗？后者几乎必然会生成一份可以直接使用的高质量洞察。你给 AI 的思考框架越清晰，AI 回馈给你的思想结晶就越宝贵。这本质上是一种“人类定义问题边界，AI 填充解决方案” 的协作范式 —— 而定义边界的能力，正是提问的核心价值。
三、未来十年，你的价值，就是你所提出的问题
理解了以上这些，你就会明白为什么 “提问” 将是未来最昂贵的技能。
因为当 AI 将所有 “执行” 和 “标准化” 工作的成本降到几乎为零时，人类的价值链条将不可逆转地向上游移动 —— 从 “解决问题”，转向 “定义问题”。
你的问题，就是你的战略壁垒
别人问 AI “如何写好一篇营销文案”，你问 AI“结合我司产品的用户画像（25-30 岁女性，一线城市白领，关注性价比）和近期社交媒体热点（比如‘极简生活’趋势），为我生成 5 个不同情感切入点的爆款文案框架”，你的起点就已经是别人的终点。
你的问题，就是你的创新源泉
AI 无法凭空产生意图。是那个问出 “我们能否用 A 领域的材料技术（比如航天隔热材料），解决 B 领域的能耗问题（比如家电散热损耗）？” 的人，开启了创新的大门。AI 是帮你瞬间完成计算和模拟的超级大脑，但那个启动一切的 “好问题”，只能来自于你对跨领域知识的联结能力。
你的问题，就是你的认知水平
在未来，我们评估一个人的能力，或许不再看他掌握了多少信息（因为 AI 掌握了全部），而是看他能提出怎样深刻、刁钻、富有洞察力的问题。因为你提出的问题，精准地映照了你思考的深度 —— 能问出 “AI 生成内容的版权边界在哪里” 的人，必然比只问 “如何用 AI 写文章” 的人，站在更高的认知维度。
在「技述馆」，我们不仅观察未来，更希望为你提供驾驭未来的工具。
今天分享的 “提问” 之道，正是我们递给你的第一根杠杆。
请记住，在 AI 这面镜子前，你问出什么样的问题，它就照出什么样的未来。
那么，现在你最想用CRAFT 模型向 AI 提出一个什么样的问题呢？ 欢迎在评论区分享你的思考。
