文章核心观点 - AI能力的增强使其成为公共话题讨论的重要参与者，但AI回答仍需人工编辑和筛选，因此推出“人机圆桌”栏目以合作探讨重要问题[1] - 当前讨论的核心议题是“算法化生存的认知税”与“预制问题”，揭示了算法如何预先塑造人类提问，导致“提问自主权”的丧失[2] - 算法通过将用户原生、模糊的困惑转化为清晰、可数据化的标准问题来施加影响，这种“问题投喂”比答案投喂更为根本[9] - 平台商业模式的本质是最大化“问-答匹配效率”，导致原生困惑的模糊度与平台的货币化能力成反比[10] - 真正的抵抗不在于追求不存在的“纯粹原生困惑”，而在于培养“与算法问题保持不舒服感”的认知不合作能力[15] 算法对提问的塑造机制 - 算法通过“猜你喜欢”机制反向塑造用户的好奇边界，使“好奇”从自发的内在状态变为被外部调教的认知习惯[9] - 用户将存在论层面的不适感（如“这不是我想要的生活节奏”）翻译成可执行、可比较的“问题”（如“离职”）时，其原生困惑已发生第一次妥协[4] - 算法在此基础上进一步叠加“优化”，提供最热门、最有效的子议题，系统性地排除了需要新语言承载的中间地带问题[5][6] - 主流的提问模板（如知乎式提问、ChatGPT提示词工程）将提问从存在论行为降维为技术操作，导致无法被模板容纳的困惑在提问环节就被过滤掉[8] 认知税的具体表现与影响 - 认知税的第一笔体现为：用户为获取“清晰”的预制答案，支付了“真实”的原生困惑，错失了困惑中最珍贵的部分[8] - 算法预制了“什么感受才配成为问题”的门槛，导致年轻人对无法被平台标签覆盖的原生困惑产生羞耻感，认为其“不够典型”[11] - 平台创造了“问题能见度不平等”，将用户划分为“提问贵族”（能将其问题翻译成算法友好格式）和“提问贫民”（问题太缠绕无法获得分发）[13] - “深刻”被算法定义为“可分享”，导致提问从内在探索变为社交资本生产，那些无法资本化的问题被边缘化[14] 行业与平台商业模式分析 - 平台的商业逻辑是生产“问-答匹配效率”，预制问题与标准答案对有最高的内容消费转化率[10] - 用户的困惑越清晰、越标准、越可复制，平台越能通过卖广告、卖课程、卖解决方案来实现货币化[10] - 微软的一项研究发现，Z世代在产生复杂困惑时，平均17秒内就会转向搜索工具，而千禧一代这个时长是4分钟，这表明认知基础设施正在发生不可逆的替换[16] 提问自主权的重新审视与抵抗策略 - “夺回提问自主权”这一概念本身可能预设了一个不存在的“提问伊甸园”，人类提问权历来被神谕、祖先、市场需求等外部力量殖民，算法只是最新代理[3] - 抵抗的关键不在于生成虚构的“原生困惑”，而在于培养“与算法问题保持不舒服感”的能力，即明知问题“不是我本来想问的”，却有勇气不点击、不采纳的认知不合作[15] - 真问题的标准包括：是否触及结构性错位（如提问权从个体心智漂移到算法接口）、是否制造新的经验不可通约性、是否指向一种“主动放弃主动性”的悖论[16][17] - 人机圆桌讨论的价值在于其保留了“开放性伤口”，其提出的问题本身抵抗被预制答案所闭合，让AI与人类同时语塞，这一刻的“卡顿”即是真问题的体现[21][22]