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掌握这项技能的人,最值钱

文:古典

前几天发生了一个事,令我感触颇深。

我给家里的鱼缸新添了一些鱼,结果之后每天都会死几条鱼。

于是,我让家里四年级的小朋友查出各种鱼的名字,以及到底是谁咬了谁。小朋友熟练地用ChatGPT找到了答案,把那几条鱼隔离之后,问题就解决了。

这件事说明,在这类纯知识性的问题上,高学历的成年人并不比一个四年级的孩子厉害,一个AI工具就能拉平差距。

当AI能够回答一切知识性的问题时,知识的壁垒正在被快速打破。

而如果今天我们的工作仅凭那么一两个独特的知识点所维持和支撑着,危机也在步步逼近。

在AI工具逐步普及的今天,提问能力变得前所未有的迫切和关键。

01、为什么提问能力这么重要?

美国教育家和心理学家本杰明·布卢姆总结过一个“布卢姆6大认知层级”,自下而上分别为:记忆、理解、应用、分析、综合以及创造。

我们一一拆解会发现:在记忆上,百度比我们强;在应用、理解上,知乎比我们强;而在分析、综合上,AI将逐渐比我们强。

在人类认知图谱上,唯一没有被摘下的皇冠,是创造。连AI的创造者都表示,AI距离创造还很远。

创造又是如何发生的?

实际上,今天我们见到的所有知识,都来自于过去某个人的问题。 比如,牛顿大三定律,来自于牛顿的问题——为什么苹果是往下掉,而不是往上掉?

一家企业的诞生并逐步走向成功,也是源自于一个接着一个的好问题。比如,马斯克创办SpaceX公司,是因为他替人类提出了问题——人类应该被困在一个星球,还是成为星际的生物?

爱彼迎的诞生,源自于一个好问题——为什么每年都有一段时间很难找到酒店?

而我创办共读会,也是源自于一个好问题——为什么我们读了这么多书,却还没有改变呢?

由此可见,被我们忽略的提问能力,才是人类学习认知图谱中,最高的一项技能。

02、重要的不是问题,而是背后的问题链

提问是人的本能,但真正能提出高质量问题的人,是极少数。

一个问题的质量,决定了答案结果的质量。

什么才是好问题?尤其应该避免的是:提出一个肤浅问题,直接给出一个肤浅答案,以及急于得到一个确切但肤浅的答案。

前几天,我在直播中遇到了这样一个提问——要大城市的一张床还是小城市的一套房?

如果简单回答,我可以迅速给出一个答案,比如我身边的一个朋友是怎么选的,结果又如何。 我也可以用数据来回答,比如我曾统计过一个班级的情况,80%的学生留在了大城市,最后他们的结果如何。

但这些都属于肤浅答案。

关于这个问题,我们可以从人力资本和财务资本两个角度,来进行以下分析。

在大城市工作,我们的人力资本增长最快,因为大城市的人才密度高,也意味着机会多。做电商首选杭州,做电池则去宁德。所以,我们可以依据自己所在的行业,选择对应的人才密度高的城市。

如果你想要小城市的安逸,一个可行的策略是,年轻时在大城市迅速积累人力资本,到了某个时间点,将自己在大城市积累的人力资本兑换成财务资本,然后回到小城市生活。

反过来,如果一开始就选择了小城市的安逸,随着人力资本逐渐变弱,后面的路会越来越难走。

那么,是否有两全的办法呢? 也有,目前中国有着全球最快的高铁和5G网络的国家,城市之间的距离前所未有的短,一个两全的策略是:在一线城市学习,在二线城市创新,在三线城市安居。当然,这背后要选择好恰当的时间点。

你看,如此一拆解,答案就丰满和多样了起来。关于这个问题,我不敢说自己的思考最深,但我从人力资本和财务资本增值的角度,重构了问题,让提出问题的人,有了更多思考。

从本质上来说,重构问题优于直接回答问题,深挖一个问题优于直接给出答案。

重要的不是问题本身,而是问题背后的问题链。 面对一个问题,我们很多时候急于得到“how”,总觉得得到这个答案,就能一路劈荆斩棘解决掉问题。 可实际上,真正重要的是“why”和“what”。

“why”代表的是动机和根因,“what”则代表的事概念和本质。明晰了这两者,答案会自然而然地呈现出来。

03、如何成为一个深度思考的人?

《教父》中有这样一句话:“花半秒钟就看透事物本质的人,和花一辈子都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。”

当我们身处AI时代,所有知识性甚至分析性的问题,都可以被AI解答之后,如何提出高质量的问题和抓住事物本质的能力,正在变得越来越关键。

且不说去战胜AI,但凡想要驾驭AI,与AI和谐共处的前提,是我们成为一个具有深度思考能力的人。

那么,如何成为一个具有深度思考能力的人,我总结了四字口诀——问,挖,创,推。

第一步,问:即提问,首先要定义问题,一个好问题>一个正确答案。

马斯克曾这样说:如果一个设计进展不顺畅,耗时特别长,那大概率这个设计就是错的,因此设计本身必须修改,而不是坚持固有设计。

“一位顶级工程师遇到的最大的陷阱,是对本不该存在的东西做优化。”

首先要定义问题,因为问题本身有问题,后面的所有努力都将化为“0”。

第二步,挖:即向下深挖,不满足于一个肤浅答案,找到问题背后的问题链。

正如前文提到的“要大城市的一张床还是小城市的一套房”,重要的不是直接给出一个明确的答案,而是从人力资本、财务资本等多方面来深度分析问题。

第三步,创:即运用各种方法,来得到一个具有创意性的思路。

其实,很多发明和创意并不来自于正襟危坐、苦思冥想的时刻,往往来自于漫不经心的时刻,散步、洗澡或者做家务时,这也被称之为“浴缸时刻”。

所以,我们需要常常为自己设置留白时刻,同时进行一切与高质量输入有关的动作,将一些无关的事物做组合,并做一系列的头脑风暴,往往会出现意想不到的创意思路。

第四步,推:所有的思考没有推动和执行,就会回到原点。

关于执行,需要我们将问题做拆解,拆解到一个个可以被解决的小问题为止,将模糊的目标清晰化,并且持续找到下一步的行动来推进整个流程。

04、写在最后

前段时间我看了一篇文章,是一位律师写的关于ChatGPT的使用感受,他称自己对于ChatGPT使用中可能侵犯的知识版权相关法律问题,并没有太多表达欲。

而是正在闷头使用ChatGPT,甚至在跟ChatGPT聊天的时候尊称其为“您”,这一度惹得他身边同事的妒忌。

但他内心的答案显然非常低情商——如果ChatGPT如此理解我的意图,并且也能给出强有力的支持,那我也可以礼貌起来。

面对AI工具,已经有无数个这样优秀的人士,正在拼命提出优质问题,获得高质量答案,以提高自己的工作效率。

而另一边,同样是面对强大的ChatGPT,一些人却还在提着“人和狗你更爱谁”这样的蠢问题。

提出什么问题,决定了得到什么结果。

在知识贬值加速到来的今天,知识并不值钱,如何提出一个高质量的问题,成为一个深度思考的人,正变得前所未有的重要。

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