當生成式 AI 使文本生成與資訊取得趨近於邊際成本為零的狀態時，知識的稀缺性正在快速轉移。在過去，我們的教育比較強調如何去找到正確答案（answer retrieval ）；但是今日真正稀缺的能力，卻轉成如何提出值得追問的問題 ( problem formulation)。

在這個演講中，我將從語言與認知的觀點出發，來探討一個根本問題：當語言不再只是人類心智的產物，而成為AI模型機率分布中的預測結果時，我們應如何理解「理解」本身與「互動溝通」的意思？我們的提問是否仍然只是技術操作（prompt engineering），還是一種涉及更深刻的價值判斷、視野選擇與生命經驗的深層能力？

為了讓大家更好理解，我將提出「提問等級表」的概念，區分從工具導向的指令式提問，到跨領域整合、價值反思乃至於存在性問題的層次差異。透過具體案例，試著說明我們如何將演算法與大數據轉化為創造性的思考夥伴，而非思維的替代者。更重要的是，本演講將論證在演算法高度優化、資訊高度自動化的時代中，我們個人的生命經驗、人文素養與歷史意識，反而構成了最稀缺、也最具不可替代性的提問資源。