大模型作为人工智能体，它没有实际的“五官”，也没有实际的“四肢”和身体，感知用户需求、感知现实情景、感知它自己的角色，以及需要执行任务，这一切都需要通过用户的提示和请求来完成。大模型时代， 这需要人们具备正确提问（也称“问商”）的能力，即主要包括（但不限于）深入理解问题的本质、提出挑战性的问题、考虑到背景和上下文、创造性思维和迭代等。只有通过准确、挑战性的正确问题，人们才能从大模型中获得更深入和有洞察力的答案。（全文3900字，阅读约需6分钟）
一、我们常常抱怨大模型的种种不是
人们在使用大型模型时，虽然能够体验到其带来的强大功能和便利，但同时也常常会抱怨大模型输出结果的种种不是。其主要包括：
-结果不准确：个体用户最直接的抱怨就是大模型输出的结果不准确。他们可能发现，即使输入了明确的提示词，模型给出的回答或预测仍然与实际情况存在较大的偏差。
-结果缺乏针对性：用户可能发现大模型输出的结果过于泛泛而谈，缺乏针对特定任务或场景的深入分析。这使得输出结果在实际应用中价值有限，无法满足用户的特定需求。
-结果难以理解：大模型的输出结果有时可能过于复杂或抽象，导致个体用户难以理解其中的含义。他们可能需要花费大量的时间和精力去解读这些结果，甚至可能仍然无法完全理解。
-结果不一致：用户可能发现，对于相同的输入，大模型在不同时间或不同情境下给出的输出结果存在较大的差异。这种不一致性让用户对模型的稳定性和可靠性产生质疑。
-结果缺乏解释性：大模型往往只能提供输出结果，而无法给出详细的解释或推理过程。这使得个体用户在使用时感到困惑，不知道模型是如何得出这些结果的，也无法判断结果的合理性。
-结果受到偏见影响：用户可能发现大模型的输出结果受到某种偏见的影响，导致结果不公平或带有歧视性。这种偏见可能源于模型训练数据的不平衡或模型设计本身的缺陷。
-结果时效性差：对于需要处理时效性强的数据的任务，个体用户可能发现大模型的输出结果往往滞后于实际情况。这可能是因为模型无法及时获取最新的数据或无法快速适应数据的变化。
-结果受限于模型能力：用户可能意识到，尽管大模型在某些方面表现出色，但其输出结果仍然受限于模型本身的能力。对于某些复杂或特定领域的问题，模型可能无法给出满意的答案。
随着任务或场景的变化，提示词可能需要进行更新和优化。然而，往往忽视这一点，继续使用过时的提示词，导致模型性能下降。
三、提出正确问题，是获得满意结果的前提
正确问题是指能够引导思考、产生有价值回答并推动解决问题的问题。正确问题具备焦点明确、针对性强、挑战性和引导性、开放性和多样性、实用性和实施性、反思性和追问性、意义和价值导向等特点。通过正确问题的提出，我们可以更有针对性地探索和解决问题，推动个人和组织在大模型时代的生存发展。
1. 具有焦点和明确性：正确问题具有明确的焦点，能够准确定义待解决的问题范围。它不是模糊或笼统的陈述，而是能够精确定位问题的本质和关键点。通过明确的问题定义，我们可以更有效地收集相关信息、分析数据并找到解决方案。
2. 针对性和相关性：正确问题是与所涉领域或主题密切相关的问题，它具有针对性，直接与所追求的目标或解决的挑战相联系。正确问题能够帮助我们更好地理解和探索特定问题，并为其提供相应的解决方案。
3. 挑战性和引导性：正确问题具有一定的挑战性，不仅表现在难度上，还体现在引导思考和激发探索的能力上。它能够引导我们深入思考问题的各个层面和细节，激发创新和寻找新的解决途径。
4. 开放性和多样性：正确问题通常是开放性的，能够产生多个可能的答案或解决方案。它不是简单的肯定/否定问题，而是能够引导多种思考和讨论的问题。正确问题的多样性有助于促进不同视角的思考和思维的多样化。
5. 实用性和实施性：正确问题应该具有一定的实用性和实施性。即它不仅能够引导对问题的理解和探索，还能够为解决问题提供具体的行动和实施方案。正确问题应该直接或间接地指导我们采取行动，并寻求可行的解决方案。
6. 反思性和追问性：正确问题具有反思和追问的特点，它能够帮助我们深入探究问题的本质和根源。通过提出反思性和追问性的问题，我们可以更加全面地考虑问题的背景、原因和潜在影响。
7. 意义和价值导向：正确问题应该关注问题的实际意义和价值导向。它应该服务于解决重要问题、推动进步和创新，满足个人或组织的需求，并对社会产生积极影响。
提出正确问题的能力的思维导图如下：
五、如何提高人们大模型应用的“问商”
培养提出正确问题的能力（问商）是一个渐进的过程，需要持续的学习、思考和实践。通过不断锻炼和积累经验，逐渐掌握好奇心、批判思维、领域知识、多角度思考、提问技巧等关键要素，使自己能够在数智时代中更好地面对复杂问题，并提出准确的问题。其主要方法和策略如下：
-熟悉人工智能体的功能和特点：了解人工智能体的工作原理、限制和能力范围，以便更好地与其交互和提问。
-清晰表达问题：确保问题清晰明确，避免含糊不清或模糊的问题陈述。尽量使用简洁明了的语言，避免使用模棱两可或难以理解的术语。
-遵循问题提问的规则：学习和应用良好的问题提问规则，如使用开放性问题、避免双重否定等。这些规则有助于产生准确且易于理解的问题。
-深入思考并提供背景信息：在提问之前，花时间仔细思考问题，确定自己真正想要知道的是什么。同时，为问题提供背景信息，帮助人工智能体更好地理解问题的上下文。
-利用人工智能体的反馈：根据人工智能体的回答和解释，从中获取反馈，并对自己的问题进行反思和调整。通过理解人工智能体的回答，我们可以更好地优化问题，提高提问的准确性和效果。
-学习并借鉴他人的经验：关注和学习其他人与人工智能体交互的经验，了解如何提出更好的问题。可以参考其他人的问题示例，从中学习如何提出更具深度和洞察力的问题。
-不断实践和反思：通过与人工智能体的不断交互和提问，逐渐提升自己的提问能力。同时，经常进行反思和评估，思考如何改进提问的方式和策略。
