第240章 课 从“解题”到“出题”：AI时代的人才革命（3/5）
埃森哲的报告显示，善于定义战略问题的企业，AI项目成功率比同行高65%，这和个人成长是一个道理。
许黑： 那第三个特质是不是他写博文分享？
我觉得这点很特别，很多科学家都闷头做研究，他却主动分享对行业的思考。
和蔼教授： 你说到点子上了！
这是一种开放的姿态，也是“定义问题”的必要条件——只有参与行业讨论，才能准确把握时代痛点。
哲学上讲“思维与存在的同一性”，人类的认知需要通过交流碰撞才能接近真相 。
姚顺雨写《AI下半场》，不是为了出名，而是通过分享凝聚行业共识，这正是“定义问题”的高阶表现。
吴劫： 教授，我现在理解了为什么“定义问题”比“解决问题”更重要。
但对我们普通人来说，不是每个人都能做AI研究，这种能力怎么应用到日常中？
和蔼教授： 这正是我想和大家重点探讨的。
“从解决问题到定义问题”的思路，适用于任何领域。
叶寒，你在做毕业设计，有没有遇到过“为了做而做”的情况？
叶寒不好意思地笑了： 确实有！
一开始我跟着网上的教程做模型优化，虽然性能提升了，但不知道为什么要做这个优化。
后来导师问我“这个优化能解决什么实际场景的问题”，我才重新调整方向，现在课题进展反而更顺利了。
和蔼教授： 这就是从“解决别人的问题”到“定义自己的问题”。
工作中，有人只会执行老板的任务，有人却能想到“团队真正需要什么”；学习中，有人只会刷课程完成度，有人却能判断“什么知识真正有价值”。
这背后的本质，是思维方式的差异——前者是“被动响应”，后者是“主动立局”。
蒋尘： 教授，这让我想到您之前说的“认知重构”。
心理学里是不是说，改变思维模式才能改变行为结果？
和蔼教授： 完全正确！
认知模型认为，非理性的思维模式会导致低效行为，而重构认知框架就能实现突破。
姚顺雨的成功，本质上是重构了“AI研究的认知框架”——从“如何让AI做得更好”到“AI应该做什么”。
就像易经“鼎卦”所言“革故鼎新”，先打破旧的认知，才能建立新的格局。
秦易： 教授，我发现一个巧合，马化腾创办腾讯时也是27岁。
这是不是说明，“定义问题”的能力和年龄无关，只和思维深度有关？
和蔼教授： 太有洞察力了！
当你能定义问题时，年龄、资历都不再是门槛。
姚顺雨的故事核心不是“年轻有为”，而是“定义问题的能力让年龄失效”。
就像《AI下半场》里的核心观点，AI下半场的重心转移，本质上是人类核心竞争力的重新定义——AI负责解决问题，人类负责定义问题。
许黑： 那我们该怎么培养“定义问题”的能力呢？
有没有具体的方法？
和蔼教授： 有三个关键步骤，大家可以记下来。
第一，多问“为什么”，穿透表面问题找到本质，这是哲学上的“溯本求源”；第二，跳出单一视角，用易经的“全息思维”看问题，考虑现实中的各种关联因素；第三，结合实践验证，就像姚顺雨那样，让理论落地为产品，这是心理学认知模型的“实践反馈原则”。
周游： 教授，我还有个疑问。
如果大家都去“定义问题”，谁来“解决问题”呢？
会不会导致基础研究没人做？
和蔼教授： 这个问题问得很深刻。
“定义问题”和“解决问题”不是对立的，而是层级关系。
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