提问方法很关键：别再把AI当复读机用了

快速阅读：与其直接命令人工智能“帮我写X”，不如先让它思考“什么样的X才是好的”。这种叫“苏格拉底式提问”的方法，能让模型从自动驾驶模式切换到真正推理模式，输出质量差别显著。

该图片可能由AI生成

我们大多数人用人工智能的方式，基本上就是对着它发号施令：“帮我写一篇关于效率的文章”“给我做个营销策略”“分析一下这份数据”。

然后它就给你了。又快又流畅，但隐约感觉差点什么。

差的是思考过程。

有人最近在社区里分享了一种叫“苏格拉底式提问”的用法，引发了大量讨论。核心逻辑其实不复杂：把命令换成问题，让模型先推理，再输出。

比如你需要一段产品价值主张。普通做法是直接说“帮我写个分析工具的价值主张”。苏格拉底式的做法是：“什么样的价值主张能打动企业软件的采购决策者？他们在情感上和逻辑上各需要什么？好，现在把这些应用到一款人工智能分析工具上。”

前者模型直接输出答案，后者模型先建立框架再落地。两个版本摆在一起，区别一眼就看出来。

为什么会这样？语言模型是在海量人类推理文本上训练出来的。当你给它一个问题，它会激活推理模式；当你给它一个命令，它走的是模式匹配的捷径。

问题本身就是在迫使它“先想清楚再动手”。

操作结构很简单，分三步走：先问理论层面“这类事情做好的关键是什么”，再问框架层面“有哪些原则适用”，最后才是执行层面“现在应用到我的具体情况”。

有网友提到一个变体用法：让人工智能自己生成苏格拉底式问题，再用这些问题来引导它完成任务。换句话说，让它设计自己的提示词，因为它看问题的角度往往比我们更全面。

还有人把这个逻辑用到了法律实践中。一位律师说，他把写提示词当成起草合同或做交叉质询，只问自己已知答案的问题，先建立边界，再问核心问题。职业训练里的“议题识别”“事实归纳”这些技能，直接迁移到了提示词工程上。

有意思的是，评论区有人说这对实习生同样有效。你直接吩咐他们做什么，他们就机械地做；你问他们“你觉得这件事的难点在哪里”“好的结果应该满足什么条件”，他们反而会认真想一想。模型也是一样。

当然，这个方法不是万能的。有网友提醒，如果只是让它总结一份文件，苏格拉底式提问基本没什么加成。它真正发挥作用的地方，是那些需要策略判断和创意思考的任务，也就是那种你自己也不完全确定答案的问题。

直接命令得到的是执行，提问得到的才是思考。两者之间的差距，在某些场景下，相当于找了两个完全不同的人。

唯一没解决的问题是：当模型足够聪明，它能自动判断什么时候该提问、什么时候直接执行吗？

简评：

你以为自己在用AI，其实AI在照镜子。

命令式提问得到的是“执行”，苏格拉底式提问得到的是“思考”——这话听着像在说AI，其实说的是我们自己。

你让它“写一篇文章”，它就给你一篇庸常的拼凑；你问它“一篇好文章该长什么样”，它才开始真正动脑子。问题是：为什么我们自己干活时，也经常跳过这一步？

AI是面放大镜。你思考的颗粒度有多细，它呈现的结果就有多精。那些抱怨AI“不够聪明”的人，往往是自己没把问题想清楚，却指望机器替他想清楚。

好问题比好答案稀缺。会问问题的人，才是稀缺资源。无论面对的是AI还是实习生，道理都一样。

www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1r8xfnd/a_cool_way_to_use_chatgpt_socratic_prompting