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责编 | 柒 排版 | 鳞爪
第 9320 篇深度好文：6561 字 | 17 分钟阅读
想维形式
条记君说：
当 ChatGPT 能在片刻生成学术答复、Midjourney 可依据需求绘图创意作品、智能助手能精确响应万般指示时，一个遍及的困惑运行在东说念主群中延迟：在 AI 能提供险些总计谜底的期间，东说念主类该拼什么？
拼发问智商。一个好问题，能搞定问题的一泰半。
但并非简便地问"是什么"，而是带着批判性想维去追问"为什么""凭什么""还有莫得别的可能"。
AI 是谜底的分娩者，而发问则是谜底的筛选器、优化器。今天这篇著述，咱们就学习一下怎么批判性发问。
一、AI 期间，怎么高效招揽信息与常识？
1. 两种想维模式
《学会发问》将东说念主类的想维分离为两种模式：
第一种是海绵式想维，其中枢本性是被迫招揽、全盘袭取，简便来说即是"记"——划要点、抄条记、背论断。
在 AI 的助力下，这种想维模式的"便利性"被推向了极致：无论是你需要的答复、决策，如故万般常识点，AI 都能为你整理得妥妥当当。
但是，便利背后掩饰着重大风险：你无法细目 AI 提供信息的着手是否可靠、逻辑是否存在间隙，更无从领路其中是否遮蔽着隐性偏见。
第二种是淘金式想维，它以主动筛选为中枢，强调带着问题去与信息对话，关节在于"问"——边阅读边质疑，边凝听边评估，如同在沙子里淘金一般，从中筛选出具有中枢价值的内容。
一样是借助 AI 制作答复，有告诫的产物司管待冷落三个关节问题：
1. 数据着手是那处？是否有最新的行业答复能够佐证？
2. 得出这个论断是基于什么假定？举例" 90 后偏好廉价产物"，其背后的假定是" 90 后花费智商弱"，这种假定是否合理？
3. 存在反例吗？比如某高端品牌在 90 后花费群体中的销量增长十分马上，这是否能对该论断组成挑战？
在 AI 期间，这两种想维模式的差距，告成体目下是"被误导"如故"能作念出正确决策"上。
领有淘金式想维的东说念主，既不会盲目奉陪 AI 给出的谜底，也不会拘泥地相持我方的固有看法，而是会用把柄去考证，用逻辑去判断，从而掌捏主动权。
2. 批判性想维的三大维度：构建统筹兼顾的想考闭环
不少东说念主会说"我也想主动发问，但不知说念该从何处早先"。《学会发问》为咱们提供了明确的谜底：当先要搭建起批判性想维的三个维度，酿成无缺的想考闭环。
意志层面：主动寻找"间隙"
这一维度的中枢在于"不放荡信托"。每当看到"众人说""数据自满"" AI 生成"等内容时，当先要在心里打一个问号：这些信息中是否存在未被说起的前纲领求？
比如某网红保举"减肥茶，7 天瘦 10 斤"，领有海绵式想维的东说念主会告成记着" 7 天瘦 10 斤"这个末端；而具备淘金式想维的东说念主则会想考：这个减肥后果有对照组吗？饮用这款减肥茶是否会产生反作用？7 天瘦下来的是水分如故脂肪？
在 AI 期间，这种主动找"间隙"的意志尤为关键。AI 生成的"行业分析答复"可能包含落后的数据，"营销决策"概况会忽略你的产物定位，"法律建议"也可能莫得议论到地域各异。
只须主动去寻找这些潜在的"间隙"，才智幸免被 AI 误导。
作风层面：保持"温暖绽开"
"分解茧房"是一个广为东说念主知的成见，而 AI 在一定进度上会加重这一问题，比如你可爱什么内容，它就会向你推送肖似的内容，让你疏忽堕入自我禁闭的分解空间。
批判性想维所要求的作风，恰是冲破"分解茧房"的关节：要承认我方存在分解局限，答允倾听不同的不雅点，不被心境操纵我方的判断。
举例，当你支柱某项政策时，不要急于让 AI 为你提供"支柱该政策的 10 个原理"，而是应该先去搜索"反对该政策的中枢不雅点"，然后进行感性评估，这么才智全面、客不雅地相识该政策。
技艺层面：掌捏"发问器用"
要是说意志层面是让你"想发问"，那么技艺层面即是教你"会发问"。
《学会发问》将抽象的批判性想维，转机成了 10 个可告成套用的关节问题。只须按照以下 10 个问题按次进行发问，就能穿透名义风光，细察骨子。
二、10 个关节问题：
让批判性想维成为"肌肉牵记"
第一步：明确议题与论断——先收拢"靶心"
你是否有过这么的经历：开了两个小时的会议，却长期不明晰雇主到底但愿你作念什么？出现这种情况的根源在于"莫得找到论断"。
《学会发问》中明确指出：论断是"可被论证的不雅点"，而不是"事实讲解"。举例，"本年公司营收增长 20% "，这仅仅一个事实，并无论断；而"本年营收增长是因为新品上市"，这才是一个需要把柄撑持的论断。
举个例子，新东说念主小李利用 AI 生成了一份"渠说念优化决策"，决策开篇成列了大都的行业数据，但却莫得明确冷落中枢论断。
率领看完后反问他："你的论断是‘毁灭线下渠说念’如故‘优化线下渠说念’？"直到这时，小李才意志到我方深陷在数据中，却忽略了收拢问题的"靶心"。
这里有一个关节提示：要是一份内容找不到明确的论断，即便它辞藻丽都、数据丰富，也莫得实践兴味兴味。在分析任何内容时，都要先问"论断是什么"，然后再伸开后续的想考。
第二步：探寻原理——再稽查"桥梁"
莫得原理撑持的论断，都仅仅"断言"，不值得信托。比如，只说"这个决策不行"，这即是一种断言；而"这个决策不行，因为干预产出比只须 1:1，低于行业平均的 1:3 "，这才是一个有原理撑持的论断。
在濒临一个论断时，咱们不错冷落这么的问题："支柱这个论断的把柄是什么？""这些把柄是数据、案例，如故个东说念主告诫？"
在生涯中也有许多这么的例子。比如一又友保举你"买这款基金，确信涨"，这时你不要告成听从建议去购买，而是应该反问："你说它会涨，原理是什么？是基金司理过往的事迹施展出色，如故该基金所投资的行业正处于风口？"要是对方仅仅说"我嗅觉的"，那么你就应该果决隔断这个建议。
第三步：识别歧义词语——警惕"朦拢陷坑"
许多争论的骨子，其实是两边对词语的界说不同。
举个例子，A 说"某企业是良心企业"，在 A 的分解里，"良心企业"的界说是"职工福利好，五险一金皆全"；而 B 却反驳"它浑浊环境，不是良心企业"，B 对"良心企业"的界说则是"社会牵累强，环保达标"。两东说念主争论了半天，实践上计议的是两件不同的事情。
因此，在分析不雅点时，咱们要冷落这么的问题："论断中的关节词，具体界说是什么？""不同的东说念主对这个词的领略，会不会存在各异？"
第四步：挖掘隐含假定——找出"地基"
有些不雅点名义上看起来逻辑指引，但实践上遮蔽着莫得明确抒发出来的前纲领求。这些前纲领求即是"假定"，亦然最容易出现问题的场所。
《学会发问》将假定分为两种类型：
第一种是价值不雅假定，即对"什么更关键"作念出的隐性判断。
举例，"应该肃清死刑"这一不雅点，背后遮蔽的价值不雅假定是"人命权高于处均权"；而"应该保留死刑"的不雅点，背后则藏着"正义（处分罪犯）高于人命权"的价值不雅假定。价值不雅自己莫得鼓胀的对错，但它会告成决定论断的想法。
第二种是描画性假定，也即是对"宇宙是什么样"作念出的隐性判断。
比如"应该多念书，因为能进步收入"，这句话背后的假定是"念书和收入呈正关联干系"。要是这个假定不建立，那么"多念书能进步收入"这个论断也就站不住脚了。
在分析不雅点时，咱们不错冷落这么的问题："作家默许了什么前提？这个前提是否合理？""要是这个前提不建立，那么论断还能建立吗？"
第五步：评估把柄效劳——判断"的确度"
AI 会为咱们提供数据，众人会给出不雅点，一又友会共享案例。但并非总计这些所谓的"把柄"，都值得咱们信托。
《学会发问》将常见的把柄分为 6 类，每一类把柄都有其本性、陷坑以及对应的批判性发问要点，具体如下表所示：
个东说念主经历：具有机动性，容易激勉共情，但很容易出现"以偏概全"的问题。
典型案例：内容具体，包含丰富细节，但这些案例可能是经过"筛选"的，不具有遍及性。
众人不雅点：具有一定的巨擘性，但众人可能存在态度偏向，或者其不雅点还是落后。
数据 / 计议答复：看起来客不雅自制，但数据和计议答复很容易被"主管"。
类比论证：简便明了，便于领略，但"类比是否稳健"是关节问题。
个东说念主不雅察：具有告成性，但很容易受到不雅察者主不雅偏见的影响。
第六步：寻找替代原因——幸免"单一归因"
复杂的问题从来都不是"一因一果"那么简便。但 AI 和许多东说念主都倾向于给出"单一谜底"，这种作念法很容易导致咱们对问题的分解出现偏差。
比如，某奶茶品牌旧年的销量增长了 50%，AI 分析得出的论断是"产物口感好"。但品牌首创东说念主通过深切发问，发现了其他可能导致销量增长的原因：
1. 旧年夏天天气异常炎暑，花费者对饮品的需求大幅加多；
2. 该品牌的竞争敌手出现了食物安全问题，导致大都用户流失，转而选择该品牌；
3. 该品牌新通达了外卖渠说念，扩大了产物的覆盖范畴。
要是首创东说念主只信托 AI 给出的"口感好"这一个原因，本年盲目地干预资金升级产物配方，而忽略了渠说念拓展和对竞争环境的温雅，那么本年的销量很可能会出现暴跌。
第七步：识别数据诈欺性——拆解"数字陷坑"
数据看似客不雅自制，但实践上却最容易误导东说念主。《学会发问》转头了三种常见的"数字陷坑"：
陷坑 1：百分比陷坑。这类陷坑频繁只强调增长的百分比，却不说起增长的基数。比如"某产物销量增长 100% "，听起来增长幅度很大，但实践上可能仅仅从 10 件增长到 20 件，基数相配小，这么的增长并莫得太大的实践兴味兴味。
陷坑 2：平均数陷坑。平均数通常会掩盖数据之间的各异。
举例"某公司职工平均月薪 1 万"，但实践情况可能是雇主月薪 10 万，另外 10 个职工月薪仅为 5 千，将这些数据平均下来，才得出了"平均月薪 1 万"的末端，这个平均数并不成真正响应大多数职工的薪资水平。
陷坑 3：图表陷坑。有些答复为了高出某个不雅点，会对图表进行主管，比如将 Y 轴刻度从 0 改成 90，这么正本只须 1% 的各异，在图表上看起来就像有 10% 的差距，从而误导读者对数据的判断。
第八步：温雅不详信息——警惕"单方面性"
任何论证过程，骨子上都是"选择性呈现信息"——只展示对我方不雅点有意的信息，而遮蔽不利的信息。AI 在这方面也不例外，它会根据你的发问倾向，筛选出相宜你预期的信息。
因此，在向 AI 发问时，最佳追加以下几个问题："是否存在相反的把柄莫得被说起？""这个决策可能存在的风险和需要付出的资本是什么？""有莫得关键的配景信息被不详了？"只须全面了解这些信息，才智作念出客不雅、准确的判断。
第九步：谛视论断是否"非黑即白"——隔断"二元想维"
"要么加班，要么舒适""要么支柱，要么反对"——这种非黑即白的二元想维，是作念出正确决策的大忌。
《学会发问》提示咱们：现实中的问题大多是"灰度问题"，存在中间地带，不成简便地用两种顶点的情况来抽象。
比如，家长们在计议"栽培应该侧重应考如故修养"时，很容易堕入二元对立的场面。
而有告诫的针织则会冷落这么的疑问："在小学阶段，是不是不错侧重修养培养，到了高中阶段再适合加强应考进修？""在应考栽培中，对错题的分析整理，能不成转机为修养栽培中所强调的反想智商？"
二元想维会极地面终了咱们的想考范畴，让咱们无法看到问题的多种可能性。在濒临问题时，多问一句"还有莫得别的可能"，才智找到更优的搞定决策。
第十步：明确论断的"适用范畴"
任何论断都有其"范围"，一朝跳跃这个范围，论断就可能失效。
比如，某互联网公司引申的"扁平化照管"模式得回了很好的后果，一位传统制造业的雇主便告成将这种照管模式照搬过来。
末端却导致职工责任芜乱：分娩车间需要严格的层级照管来确保分娩安全，而扁平化照管使得指示传达芜乱；老职工俗例了明确的呈报干系，倏地莫得了明确的率领，反而不知说念该怎么开展责任。
由此可见，明确论断的适用范畴，比了解论断自己更为关键。在鉴戒他东说念主告诫或诓骗某个论断时，一定要先判断其是否适用于我方的实践情况。
三、3 个规律，克服"想维惰性"
有东说念主可能会说："这 10 个问题我都泄露，但遭逢实践事情时，如故会健忘诓骗。"其实，这种情况很平日。
大脑天生就可爱"省力想考"，而批判性想维则需要咱们进行"劳苦想考"，这与大脑的本能倾向相反。《学会发问》给出了 3 个切实可行的落地规律：
1. 识别 5 种常见逻辑极端——覆没"想维陷坑"
逻辑极端是"省力想考"的产物，亦然 AI 和骗子最常利用的妙技。记着以下 5 种常见的逻辑极端，能匡助你覆没 80% 的想维陷坑。
极端 1：东说念主身袭击。这种极端的本性是不反驳对方的不雅点，而是通过袭击对方的个东说念主特质来含糊其不雅点。
比如"你没作念过生意，没履历批驳贸易问题""他品行不好，是以他说的话确信不的确"。支吾这种极端的规律是：不要温雅对方的个情面况，只聚焦于对方的不雅点和支柱不雅点的原理。
极端 2：诉诸厚谊。这类极端是全心境代替感性论证，通过挑动他东说念主的心境来让对方袭取我方的不雅点。
举例"不支柱这个决策，即是不爱国""他是轸恤的受害者，是以他说的都是实话"。支吾规律是：沉着下来，主动臆度"支柱这个不雅点的原理是什么"，不要被心境操纵我方的判断。
极端 3：滑坡极端。这种极端是夸大某个步履可能带来的后果，觉得只须迈出一步，就会激勉一系列恶运的四百四病。
比如"允许学生带手机进校园，学生就会在上课时刻玩手机，导致学习收成下落，最终考不上大学"。支吾这种极端时，要问我方"每一步之间的因果干系是否真是建立？是否存在相反的案例？"
极端 4：稻草东说念主极端。该极端是先污蔑对方的不雅点，然后再对被污蔑后的不雅点进行袭击。
比如你说"应该减少加班时刻"，对方却反驳"你是想让公司倒闭吗"。支吾规律是：明确指出对方污蔑了我方的不雅点，并重新泄露地抒发我方的真正想法，举例"我没说过要让公司倒闭，我的兴味是通过优化责任历程来提高责任效率，从而减少无用要的加班"。
极端 5：诉诸巨擘。这种极端是盲目信托巨擘的不雅点，不对不雅点的合感性进行谛视。
比如"这是某老师说的，确信不会错""这是 AI 生成的内容，一定靠谱"。支吾规律是：诓骗前边提到的 10 个关节问题，对巨擘不雅点进行全面、深切的拷问，判断其是否合理。
2. 警惕"阐发偏误"——幸免只看"我方想看到的"
"阐发偏误"是东说念主类树大根深的一种想维偏见，而 AI 在一定进度上会加重这种偏见。
当你支柱某个政策时，AI 会束缚向你推送"支柱该政策的 10 个原理"；当你信托星座时，你会只记着星座预计中说对的部分，而忽略那些无理的预计。
支吾"阐发偏误"的有用规律是主动进行"反向搜索"。要是你支柱某个不雅点，就要刻意去搜索"反对这个不雅点的中枢把柄"；要是你想投资某只股票，不要只温雅"看涨分析"，而是应该先搜索"看空这只股票的 3 个核神色由"。
只须同期了解正反两方面的信息，才智对事物作念出客不雅、全面的判断。
3. 区分"事实"与"不雅点"——不把"看法"行动"真相"
区分"事实"与"不雅点"是批判性想维的基础，亦然减少无效争论的关节。
事实是不错被考证的，只须真和假两种情况。
比如"地球绕太阳转"，这是经过科学考证的事实；" 2023 年中国 GDP 增长 5.2% "，这是有官方数据撑持的事实；"这款手机的续航时刻为 24 小时"，也不错通过实践测试来考证。
考证事实的规律有许多，比如查阅巨擘数据、进行实验、寻找可靠的信息着手等。
不雅点则是基于个东说念主判断酿成的，莫得鼓胀的对错，只须合理与不对理之分。
举例"这家餐厅的饭菜很可口"，这是个东说念主基于自身口味作念出的判断；"这部电影很枯燥"，是个东说念主根据我方的不雅影体验得出的不雅点。判断一个不雅点是否合理，主要看支柱不雅点的原理是否充分，逻辑是否严实。
每个东说念主都有我方的不雅点，关于痛快的不雅点争论，比如"甜豆腐脑更可口如故咸豆腐脑更可口"，争论对错是没专门想兴味的；而关于事实性问题，比如"豆腐脑的发祥地是那处"，则不错通过寻找把柄来争论出真相。
四、AI 期间，发问智商愈发关键
AI 能为你提供谜底，但通过发问，你才智找到"正确的谜底"。
不妨从目下运行，当你遭逢众人冷落的不雅点，试着冷落第一个问题："它的论断是什么？支柱论断的原理是什么？"
* 著述为作家独处不雅点，不代表条记侠态度。
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好文阅读保举：
下一个 10 年，这 3 个智商最关键
为什么 90% 的公司，计谋都扩展不下去？
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