在前面，我們已經探討了 AI 的商業變革、技術引擎、應用策略以及法律困境。現在，我們要討論一個看似微觀，卻極具戰略意義的話題：我們應該如何與 AI「對話」？隨著「提示工程」（Prompt Engineering）這個詞的爆紅，許多人認為掌握「完美提問」的技巧是未來工作的關鍵。然而，資料中的第八個核心論點對此提出了深刻的反思和挑戰。
核心論點八：「提示工程」的熱潮可能只是曇花一現，真正決定我們能否有效駕馭生成式 AI 的，並非是遣詞造句的技巧，而是更深層次的「問題建構」（Problem Formulation）能力。這種能力包含診斷、拆解、重塑和設計約束四大要素，它要求我們從關注「如何問」，轉向關注「問什麼」，這才是人機協作中更持久、更具價值的核心技能。
想像一下，你是一位探險隊的隊長，你的隊伍裡有一位名叫「AI 嚮導」的超級成員。這位嚮導博聞強識，腦中儲存了全世界所有地圖、地理知識和探險日誌。他能回答你關於任何地方的任何問題。現在，你的任務是帶領隊伍穿越一片未知而茂密的叢林，找到傳說中的「黃金瀑布」。
「提示工程師」的思維模式
一位專注於「提示工程」的隊長，會把所有精力都花在「如何向 AI 嚮導提問」上。他可能會花很多時間研究嚮導的語言習慣，學習用最精確的詞彙、最優雅的句式來發問。
他可能會問：「請以最優化的路線，為我們規劃一條從當前位置（座標 X, Y）到黃金瀑布（預計在 Z 區域）的路徑，要求路程最短，同時考慮到地形坡度、水源分佈和已知野獸出沒點。」
這是一個非常精良的「提示」（prompt）。它清晰、具體，包含了多個條件。 AI 嚮導很可能會根據他腦中的地圖數據，給出一條看似完美的路線。
但問題出在哪裡？ 問題在於，這位隊長可能從一開始就問錯了問題的核心。
「問題建構者」的思維模式
一位具備「問題建構」能力的隊長，在向 AI 嚮導提問之前，會先做一系列更根本的思考。他不會一上來就問「怎麼走」，而是會運用資料中提到的四大能力來建構真正的問題。
1. 問題診斷 (Problem Diagnosis)：找到核心目標
這位隊長會先問自己和團隊：「我們這次探險的真正目的是什麼？僅僅是找到瀑布嗎？」
- 表面問題：找到黃金瀑布。
- 運用「五問法」（Five Whys）深挖：
- 為什麼要找瀑布？因為傳說那裡有寶藏。
- 為什麼要找寶藏？因為探險隊需要資金來維持運營。
- 為什麼需要資金？因為我們的贊助商下個月就要撤資了。
- … 經過層層追問，隊長發現，核心問題並不是「如何到達瀑布」，而是 「如何在下個月贊助商撤資前，找到有價值的發現來確保探險隊的生存。」
這個「問題診斷」的過程，徹底改變了任務的性質。找到黃金瀑布只是達成目標的其中一個可能手段，而不是目標本身。也許叢林裡還有比黃金瀑布更有價值的東西，比如一種稀有的藥用植物，或者一個未被發現的古文明遺址。
2. 問題拆解 (Problem Decomposition)：將大問題化為小模組
明確了核心目標後，隊長會將這個宏大的目標拆解成一系列可以執行的小問題。他不會問一個包羅萬象的大問題，而是會把問題模組化。
- 宏大目標：找到有價值的發現以求生存。
- 拆解後的小問題集：
- 問題 A：這片叢林的地質構造是什麼？哪些區域最有可能存在貴金屬礦藏？
- 問題 B：根據歷史文獻和原住民傳說，這片區域是否有任何關於古文明或特殊植物的記載？
- 問題 C：我們的團隊成員組成（植物學家、地質學家、考古學家）最擅長發現什麼？
- 問題 D：考慮到我們的時間和資源限制（只剩一個月），探索哪些區域的「投入產出比」最高？
這個「拆解」的過程，就像把一個複雜的機器拆分成一個個零件。每個小問題都更聚焦，更容易讓 AI 嚮導給出精準且有用的答案。資料中提到，向 AI 詢問「如何實施網路安全框架」得到的答案很空泛，但當你將其拆解為「安全策略」、「漏洞評估」、「身份驗證協議」等子問題時，AI 給出的方案就變得具體可用。
3. 問題重塑 (Problem Reframing)：從不同視角看問題
現在，隊長會從不同的角度來「重塑」這些問題，以激發 AI 嚮導給出更具創造性的答案。
- 以資源為中心的視角：「AI 嚮導，我們有一個月的時間和有限的補給，你建議我們先探索哪個區域？」
- 以威脅為中心的視角：「AI 嚮導，這片叢林最大的未知風險是什麼？（比如突發的氣候變化、未知的疾病等）我們應該如何規劃路線來規避這些最大的威脅？」
- 以機會為中心的視角（類比思維）：「AI 嚮導，歷史上那些成功找到古文明遺址的探險隊，他們通常遵循什麼樣的模式或線索？這片叢林裡是否有類似的模式？」
這個「重塑」的過程，就像是給 AI 戴上不同的「眼鏡」。每一次視角的轉換，都能讓 AI 從其龐大的知識庫中，調用不同維度的資訊，從而產生意想不到的洞察。資料中的例子，從「增加停車位」這個問題，重塑為「如何緩解員工的通勤壓力」，就讓 AI 的解決方案從單純的空間優化，擴展到了推廣替代交通、遠端工作等更多元的可能性。
4. 問題約束設計 (Constraint Design)：設定邊界以引導結果
最後，在向 AI 提出具體問題時，隊長會巧妙地設計「約束條件」，來引導 AI 生成他想要的結果。
- 當需要效率時（生產力導向）：他會設定嚴格的約束。「AI 嚮導，請規劃一條三天內能往返 A 點的路線，要求每天行走不超過 8 小時，且必須經過水源地。」這些精確的約束，能確保 AI 給出的是一個務實、可執行的方案。
- 當需要創意時（創造力導向）：他會放寬甚至移除約束。「AI 嚮導，如果我們不受時間限制，這片叢林裡最奇特、最值得一看的景觀是什麼？請不要考慮可行性。」或者，他會設定非傳統的約束。「AI 嚮導，請設計一條路線，讓我們每天都能看到日出，並且路線本身在在地圖上看起來像一隻鷹的形狀。」
這個「約束設計」的過程，就像是給 AI 的創作設定一個「畫框」。有時候，一個清晰的畫框能幫助 AI 創作出更聚焦的作品；而有時候，打破畫框則能釋放出它天馬行空的創造力。
「提示工程」與「問題建構」的根本區別
經過以上分析，我們可以清晰地看到兩者的區別：
- 焦點不同：提示工程關注的是 「表達層」——如何用最優美的語言與 AI 溝通。問題建構關注的是 「思維層」——如何定義和理解問題本身。
- 技能要求不同：提示工程需要的是語言學技巧和對特定 AI 工具的熟悉。問題建構需要的是領域知識、批判性思維、邏輯分析和創造性視角。
- 持久性不同：資料指出，AI 本身會變得越來越聰明，越來越善於理解我們的自然語言。未來，我們可能不再需要那麼精雕細琢的提示，AI 就能明白我們的意圖。因此，提示工程的價值可能會隨著 AI 的進化而降低。然而，診斷問題、拆解複雜性、從多角度思考的能力，是人類獨有的、更根本的智慧，其價值將會是持久的。
結論
總結來說，第八個核心論點向我們發出了一個重要的提醒：不要在生成式 AI 的浪潮中，捨本逐末地去追逐那些表層的「屠龍之術」（如提示工程）。真正能讓我們立於不敗之地的，是磨練我們內在的「心法」——深刻的「問題建構」能力。
AI 是一個能力強大、但沒有自我意識的工具。它能回答任何問題，但它不會告訴你該問什麼問題。而提出正確的問題，往往比找到答案更重要。正如愛因斯坦所說：「如果我有一個小時來解決一個問題，我會花 55 分鐘來思考問題本身，只花 5 分鐘來思考解決方案。」
在人機協作的未來，人類最有價值的角色，不是成為 AI 最熟練的操作員，而是成為 AI 最智慧的引導者。掌握「問題建構」這項技能，意味著我們能將 AI 的無限算力，引導到最值得解決的問題上，從而創造出真正的、深刻的價值。這或許是 AI 時代，對人類智慧最根本的呼喚與挑戰。