會議室裡的沉默
午後三點，會議室的玻璃門緊閉，白板上寫滿了凌亂的關鍵字。
年輕的產品經理 Jay 坐在筆電前，對著 ChatGPT 輸入了一連串問題。螢幕上刷刷跳出好幾段整齊的答案。
然而，桌上的三個同事看了看彼此，默契地搖了搖頭——內容正確，但沒什麼新意。Jay 盯著螢幕，手指懸在鍵盤上，心裡一沉：「好像不是 AI 不行，而是我的問法不對。」
他深吸一口氣，把筆電闔上，轉身面向白板。擦掉之前的關鍵字，重新思考：「如果從用戶的焦慮出發，問題會不會完全不一樣？」
幾分鐘後，他輸入了全新的問題。這一次，答案讓全場安靜了五秒，然後同事們不約而同地點頭。
你是否也有這種焦慮？
Jay 的心情，正是許多知識工作者的縮影。
明明手上有一個全世界最聰明的助手，卻總覺得自己問不出「讓人眼睛一亮的問題」。問題輸入得很快，答案回覆得更多，但讀著讀著，心裡卻很空虛——因為那些答案雖然正確，卻沒有切中問題要害。
更糟的是，當同事用更精準的問題獲得更深入的解法時，那種落差像一面無形的牆：「在 AI 時代，真正被取代的會不會不是能力差的人，而是問不出好問題的人？」
你不缺工具，不缺資訊，卻懷疑自己已經落後在起跑線上。
提問的真正力量
那天 Jay 意識到，問題從來不是工具能否給出答案，而是自己是否有能力提出真正有價值的問題。
每個問題背後，藏著你對世界的觀察方式、思考路徑和假設前提。如果思考角度只有一條直線，那麼你得到的答案也只會是那條線上的風景。
但如果你能從不同角色、不同情境、不同層面去切入，同一個議題就會開出全新的方向。
提問不是尋找標準答案的起點，而是重新定義問題的過程。
在資訊泛濫的今天，答案幾乎隨手可得，真正稀缺的是能把問題問到讓人停下來思考的人。
人類無可取代的價值
在 AI 時代，人類的價值不再來自資訊的擁有量，而是能否察覺工具無法觸及的領域。
AI 可以在幾秒鐘內檢索全世界的資料，卻無法感知一個用戶的猶豫、察覺一個團隊的氣氛、體會一個故事背後未被說出口的情感。
而這些，恰恰是人類的專屬領地，也是提問的真正土壤。
當我們用多元的視角審視世界，不只是為了獲得更好的答案，而是為了觸發更多可能性，讓問題本身成為創新的起點。
這是任何演算法都無法複製的，也是人類在未來世界中無可取代的存在理由。
立即可行的「提問力」升級法
1. 換位思考法
做法： 同一個問題，試著用老闆、客戶、競爭對手的角度重新提問
範例： 「如何提升產品銷量？」→「如果我是預算有限的小客戶，什麼因素會讓我願意多花錢？」
2. 限制條件法
做法： 在問題中加入時間、資源、環境等限制條件
範例： 「如何改善團隊效率？」→「如果只有一週時間、不能增加人力，如何讓團隊效率提升 20%？」
3. 三層追問法
做法： 對每個答案連續問三次「為什麼」
範例： 「客戶流失率高」→「為什麼流失？」→「為什麼不滿意？」→「為什麼期望落差這麼大？」
4. 跨界借鏡法
做法： 把其他領域的思考方式套用到你的問題中
範例： 用「餐廳經營」的角度思考「軟體介面設計」：如何讓用戶像期待美食一樣期待使用你的產品？
在 AI 時代，提問力就是你的超能力。
現在的Jay已經成為團隊裡最會「問問題」的人。
不是因為他比別人聰明，而是他學會了從問題開始思考。在 AI 可以秒速回答一切的時代，問得好，比答得快更重要。
你準備好升級自己的提問力了嗎？
