第二节 从框架到指令：生成式AI提问的关键因素

随着生成式AI技术的发展，人类智能正在从“回答时代”向“提问时代”转变。在提问时代，人类不再是被动的信息接收者，而是主动地提出问题、探索知识的探索者。因此，如何提高提问水平，以及生成高质量答案成为人类和生成式AI共同面临的问题。然而这说来容易，实践并不简单。普通人如何“驾驭”专业的大语言模型之力量？生成式AI的“对话”（Chat）属性，为人们提供了另一种培养提问能力的途径——人们得以在人机交互中，通过对话逐步厘清和逼近自己的真实需求，渐进地将自己的需求提炼与拆解成多个在对话中可以完成的任务指令。可以说，生成式AI的对话属性是释放大语言模型力量的一把密钥，它使普通人也可以在日常般的对话场景中，逐渐提升利用人工智能的能力。

从逻辑上看，要提高提问水平，人类需要培养自己的提问能力，提问的质量取决于自身对问题框架的认识和具体问题指令的设计。在提出问题时，人类需要运用逻辑思维、批判性思维等思维能力，从不同角度对问题进行分析和思考。此外，人类还需要不断地积累知识、积累经验，扩大自己的知识面，以便更好地提出高质量的提问。除了个人能力，一些提问逻辑中的细节因素也会影响人类的提问质量，这主要表现在人类给生成式AI输入的指令上面。例如，提问的清晰度、提问的深度、提问的广度等都会对提问质量产生影响，在提问时需要注意提问的清晰度和深度，确保问题能够被准确地表达出来，尽可能明确、简洁、清晰地表达自己的问题，以便生成式AI更准确地理解问题。

总的来说，决定提问质量的因素包括宏观的提问框架和微观的提问指令等细节。提高提问水平不仅需要人类不断地培养自己的提问能力和思维能力，同时也需要关注提问输入指令的清晰度、深度和广度等细节。在“提问时代”，人类和生成式AI需要共同协作，以提高提问质量和生成高质量答案。