来源：光明日报
原标题：提问的力量
人工智能的发展极大改变了人们的生活方式、工作方式与思维方式，也在不断改变学术界的研究模式与学术逻辑。如果说，昨日的学术活动更多注重对答案的求解、探究与获取，那么，在人工智能及各种大模型横空出世的今天，昔日苦苦追索的某些答案似乎已经变得越来越廉价，甚至是免费，成了唾手可得的“公益性”产品。且不说普罗大众可以通过各种人工智能大模型获得他们所需要的各种知识、信息与方法，即便是专业水平高、学养丰厚的知识分子，也常常将这些人工智能大模型作为自己研究的工具与助手。然而，人工智能与大模型好像也存在着某种“偏好”与“势利”。 事实证明，它们的功能与效用常常因人而异——当人们对它提出某些问题，或者下达某个指令时，它给出的答案与建议往往是不一样的；当人们给出某些任务，或要求它撰写某篇报告或文章时，它提供的文本也常常风格迥异、高下有别。其实，这并非只是一种技术问题或人工智能本身的弊病，更不是人工智能或大模型的“势利”，这种现象往往与提问的内容与形式有关，比方说，任务与指令的表述是否清晰准确，问题与要求的描述是否恰当，这些问题、任务与指令本身是否就存在着内涵、词义以及语境方面的歧义等等。这种现象也常常与使用者本身的素质、个性有关，包括个体的价值取向、认知偏好、情感态度与文化修养，以及使用者本人对这些问题、指令、任务本身的认识与理解方面的差异，等等。所有这些，实际上都反映了人类智能与人工智能之间的复杂关系，特别是使用者文化素养的差异对人工智能与大模型效能的影响与制约，体现了人工智能或大模型的发展对文化的依赖及内在关联。这恰恰凸显了人工智能发展中“提问”的力量，提示我们更加重视数字时代人文教育的独特影响。
1.提问的现实意义
本文所指的提问，指的是人们利用人工智能与大模型的基本形式之一，包括面对各种困惑与任务时对人工智能提出的各种问题、要求与指令等。它是人类智能与人工智能的交互方式。人工智能及各种大模型的功能与效用常常就是通过对这些提问的解答而呈现出来。这些功能与效用的大小和科学性，以及发展迭代也与提问的内容及表达方式直接相关。
知识史告诉我们：知识成果与科技进步正是通过人们对世界的提问而获得的。德国哲学家康德曾经指出，科学的发展正是来源于人们对世界的提问，因为“理性并不是一个小学生，由老师愿意讲什么就只好听什么，而是一位承审法官，强迫证人回答自己提出的问题”。中国文化传统的“学问”，则更是将学习与提问融合在一起，非常强调“问”的意义。没有这种疑问，不能或者没有对认识的各种客体提出问题，科学知识根本不可能产生。同样，没有这种提问，人工智能也很难得到发展、发挥有效作用。如果说人工智能与大模型正在为社会提供甚至创造出越来越多的新知识，正在帮助人们获得各种解决问题的办法与思路，那么，这种提供与帮助的效能在很大程度上取决于人们提问的能力与水平。不会提问，提不出好问题，人工智能便会毫不犹豫地“鄙视”你。换言之，在人工智能与大模型发展的影响下，如何提出问题、提出什么样的问题、怎样提问题等等，成为人们掌握与应用人工智能的重要素质之一，成为人工智能与人类智能双向奔赴的关键，成为充分发挥人工智能与各种大模型效能的必要条件。当然，这种提问的素质与能力的培养，也成为现代教育的重要任务。
2.提问的人文取向
这种提问包括科学与人文两种基本形式。提问的质量与水平不仅取决于逻辑训练、问题结构化能力等科学的方法论，更取决于其中的价值追求、人生品位、认知偏好与语言形式等。所以，在充分重视科学性的同时，强调提问的人文取向是非常必要的。它反映了人们的生活态度与个性特征，体现了沟通与表达的能力，展示了求知欲与好奇心，以及终极关怀的价值观等等。它不仅取决于个体知识的类型与数量，也并非单纯是某种技术与工艺的过程，而是体现了精神世界的差异；它具有逻辑思维的特征，但也包含了很多非逻辑的因素与特点。它体现的是一种价值观的境界，以及一种精神的内在张力与文化的性格。
这种提问的人文取向并非只是对现有知识体系的阐释，更重要的是通过批判性思维，探索现有知识体系与理论定律的边界条件，进而追问在新的可能性中知识与理论的变迁与拓展；它不仅仅是就事论事地索取答案与办法，而是在更恢宏的视野中挖掘具体问题与知识的深层次涵义及内在价值；这种提问的人文取向所关注的对象已经超越了单纯的外部客观世界与社会现实，更多是对人类自身命运的忧虑与寻根。它需要一种直觉与悟性，在看似没有问题的领域发现问题，在好像风马牛不相及的各种现象中找到它们之间的联系；它表现为一种想象力，在知识领域中进行各种形态的转换，将人们的此岸现实与彼岸梦想结合在一起；它是一种执念，对某些问题有着一种刨根问底，不到黄河心不死的不可动摇的念头，等等。在这种提问中，问题的指向不仅是工具的实用性价值，而最根本的是人性，是真理、是意义、是目标。这种提问的人文取向不仅能够为人工智能与大模型赋能，而且是引导人工智能与各种大模型健康规范发展的重要基础。
3.提问的“预训练”功能
当然，人工智能及大模型随着自身的进化，也可以通过强化学习，逐渐形成所谓“机器好奇心”，获得生成假设性问题与自主提问的能力。但人类智能的各种提问，特别是能体现人文取向的好问题，客观上会帮助“训”出非常有价值与高效能的人工智能和大模型的各种产品。
例如，哲学风格的反思性问题能够提升人工智能的语言理解与思辨能力，增强对某些抽象概念中复杂语义的领会，提高表述与叙事的准确性，培养人工智能的逻辑与批判性思维，塑造大模型的价值观，提升其伦理判断与决策能力；文学色彩的问题形态则能够提升人工智能与大模型的语言能力，丰富它们文字表达的风格与修辞手法，增强人工智能与大模型输出的表现力和感染力；信仰意义的问题表达则能够引导人工智能与大模型深入终极关怀层面，将现实问题与理想境界结合起来，形成一种超自然的思维方式；文化批判的问题形式有助于丰富人工智能与大模型的知识储备，构建更加丰富的知识系统，了解多元化的社会与文化，以及语义的时代性与多样性等等，某些历史事件相关问题还能够帮助人工智能增强对因果关系的逻辑推理能力，梳理发展的历史线索；艺术审美的问题则能够帮助人工智能及大模型提升自身的美学情趣，不断超越现实的藩篱，进而获得在虚拟空间中将语言文字转换成视觉图像的能力，并且创造出更加精妙的作品，进一步提高人工智能及大模型的艺术品位，由此愉悦与净化人类的心灵，等等。类似的提问取向还包括目的性提问、时空变量的提问，以及对人性的提问等等。
4.提问的语言素养
在这种提问的人文取向中，语言的修养是关键因素之一。有些专家认为，所谓大模型，就是一种大型语言模型，“其中，说人话是生成式人工智能最重要的目标，对应的设计思想是：从人类规模语料中自动提取关键性语言痕迹，并用于语言的自动生成”。而且，“由于大模型的服务过程将积累大量新的语言痕迹，可用于改进大模型的性能，导致大模型的介入能力不断提高”。所以，提问中的语言因素，包括结构、修辞与语气等等，对人工智能与大模型效能的影响是非常直接的，陈述句与祈使句的效果是非常不同的，语言优雅的问题可以增强人工智能的语感与输出的韵律感，逻辑严密的表达则可以进一步提升人工智能与大模型输出的精确性，而适当的副词与状语则能够强化它们的情感理解，以及与人类情感的共鸣，并进一步激发人工智能与大模型的创意和想象力等等。这样的提问能够极大地丰富人工智能与大模型数据的积累与类型，不断优化与改进模型，拓展应用场景，提升用户体验，增强其伦理与安全性，甚至是对用户进行教育与引导。而问题的清晰度、复杂性、相关性，甚至是文字数量，以及其中可能包含的创新或者某种偏见等，都将对人工智能与大模型的效能产生非常直接的影响。而那些庸俗或粗鄙的低质量提问甚至可能诱导人工智能及大模型生成虚假信息，训练出偏见放大的各种大模型，影响人工智能的健康发展。
5.提问的历史叙事
在这种提问的人文取向中，历史性的提问具有特别重要的意义。正是在历史长河中，人工智能及大模型所产出的各种知识与产品才真正获得了意义；也正是在过去、现在与未来的历史性接续中，人工智能及大模型的价值才能够得到真正客观的评价，并因此增强“人气”。正如有学者所说，“只要用历史的眼光去看待，任何学科都可以成为‘人文学科’”“任何学科，只要用历史的观点讲授，都可能被赋予人文价值。如果在讲授过程中涉及创建相应领域的天才所取得的一系列成就，那么地理学、经济学和力学都可以是人文学科。所以说，如果不这样讲授，文学不过是语法，艺术不外乎商品目录，历史则是一串日期，自然科学将只是一页页的方程式、重量和尺寸而已”。因此，历史叙事应该成为人工智能及大模型十分重要的叙事方式之一，因为“叙事形式得到恰当实现，就会树立强大的权威，它不仅能揭示我们当下的处境，还能揭示我们如何走到这一步”。而且，“把科学当作人文科学来传授，这样它就能吸引越来越多的人”，同样，从历史角度对各种科学与社会现象提问，也就能更好地赋能人工智能及大模型。这正是历史性提问的独特价值。
这就是提问的力量。它有力激发与提升了人工智能及大模型的效能与功用，持续丰富与促进了它们的生长与成熟，合理引领与规范了它们的方向与价值。这也就是人文教育的力量，它有效地助力了人工智能及大模型的健康发展，并且让人工智能更强大。
（作者：谢维和，系清华大学文科资深教授）
