十问十答：多位专家拆解AI时代问答系统的本质挑战与人才需求

2026年3月27日博鳌亚洲论坛思客会上，黄益平、郑永年、张亚勤等十余位来自经济学、公共政策、人工智能与教育领域的顶尖专家，围绕AI问答系统引发的社会性议题展开深度对谈。不同于技术参数讨论，本次‘十问十答’直击AI问答落地的根本矛盾：当模型能瞬间给出答案，人类还需掌握什么？当AI可自动生成报告，专业判断力是否贬值？当问答边界不断模糊，责任归属如何界定？这些问题的答案，正在重塑AI问答系统的研发逻辑与应用场景设计。

北京大学黄益平教授强调，AI问答绝非‘替代工具’，而是‘放大器’——它放大的是提问质量、逻辑梳理能力与价值判断水平。当前大量低质问答源于用户‘不会问’：模糊的指令（如‘写个总结’）、缺失的上下文（如未说明受众与用途）、混淆的事实与观点。因此，未来AI问答系统必须内嵌‘提问教练’模块，通过交互式引导帮助用户澄清目标、界定范围、设定约束，将‘我要一个答案’升维为‘我需要一个服务于XX目标、符合XX规范、基于XX前提的答案’。清华大学张亚勤院长则指出，技术迭代越快，‘定义问题’的能力越稀缺。AI可优化已知路径，但发现新问题、识别真需求、构建新范式，仍需人类的好奇心、批判性思维与跨领域联想能力——这正是文科教育不可替代的价值所在。

在实践层面，专家共识指向‘人机协同新范式’：AI负责信息汇聚、模式识别与初稿生成；人类聚焦目标校准、逻辑验证、价值权衡与情感表达。例如法律咨询问答中，AI可秒级匹配相似判例并生成答辩要点，但法官最终采纳哪一条、如何调整措辞以契合庭审氛围、是否援引最新司法解释，则必须由律师完成。这一分工要求AI问答系统提供‘可干预、可追溯、可解释’的交互界面，而非黑箱输出。这也倒逼开发者从追求‘高准确率’转向构建‘高协作性’：支持用户随时打断、追问依据、修改假设、切换视角。正如百度沈抖所言：‘孩子不是AI的使用者，而是AI时代的共同定义者。’问答系统的终极形态，应是激发人类更高阶思维的‘认知脚手架’，而非替代思考的‘答案速食机’。