文章核心观点 - 在人工智能时代，答案易于获取，提出好问题的能力变得比寻找答案更为稀缺和重要 [1][2] - 好问题能拓展认知疆域、引导深入思考、激发创造力和发现新途径 [2] - 提问能力是AI时代最稀缺和最重要的能力之一 [15] 好问题的定义与价值 - 能引导深入思考的问题即为好问题，例如苏格拉底式提问关注思考本身 [2][3] - 好问题能打破个体视野极限，促进不断成长和走出舒适区 [5] - 好问题的背后是好思路，带有思考路径的问题能启发对方便于检索记忆 [7] 提出好问题的方法论 - 使用5W1H提问方法进行自问自答：What、Why、When、Where、Who、How [5][6] - 提问时应表明自己的尝试和思考过程，使问题具有启发性 [10] - 注意提问措辞，避免有倾向性的措辞导致有倾向性的回答 [11] - 提问前需认真思考“我为什么要知道这个”，从能帮助到回答的角度思考 [12] - 提问应聚焦和精炼，像记者一样问谁、做了什么、在什么地方、什么时候、为什么 [13][14] 提问技巧的实际应用 - 避免成为“伸手党”，应展示已付出的努力和明确的诉求 [10] - 精炼问题可增加得到有用答案的几率，并可能自己找到解决方法 [14] - 简化问题是对专家稀缺时间资源的尊重，更可能从忙碌专家处获得解答 [14]

技术革新与行业重塑 - 摄影术的发明颠覆了19世纪巴黎美术学院定义的正统艺术标准，使绘画从现实主义转向对光影、质感和全新诠释的探索[2][3] - 大语言模型(LLM)如同当年的摄影术，通过降低答案获取成本重塑脑力劳动形态，其核心能力在于生成貌似可信的即时答案[15] - 印象派通过重新定义艺术问题(从"再现"转向"诠释")创造新价值，类比当前AI时代需要从答案消费转向问题设计[10][12][14] 信息经济学范式变迁 - 香农信息论揭示信息价值与其消除的不确定性成正比，而主流系统(如LLM)却逆向生成流畅但无实质的答案[22][23] - 在知识过剩环境中，注意力成为稀缺资源，系统设计缺陷导致数据收集超越边际效用[31][32] - 咨询业面临范式危机：答案商品化导致价值稀释，行业瓶颈转向问题界定能力[58][59][60] 认知框架重构 - 突破性创新(如CRISPR技术应用)往往源于对主流假设的质疑和问题框架的重构[37] - 人机协同优势体现在LLM连接跨领域知识的能力与人类提问能力的结合[39][41] - 香农理论的三阶影响展示好问题的链式反应：从通信工程扩展到生物学、经济学等跨学科领域[42] 能力体系转型 - 传统教育强调答案输出能力，而结构性不确定环境要求培养提问与探索能力[64] - 技能再培训若仅聚焦新答案掌握将失效，必须升级为问题设计能力培养[63] - 顶尖知识工作者需将不确定性转化为探索机会，构建动态认知地图而非静态知识库[64]