最近我看了两支观点完全相反的 YouTube 视频：一支叫《模型就是产品》（The Model Is The Product），另一支叫《模型不是产品》（The Model Is NOT The Product）。它们争论的核心，其实正戳中我们这一代人对 AI 的最大困惑：当模型越来越强，我们人类到底还剩下什么独特价值？

不少人已经感受到，大语言模型（LLM）正在快速吞噬复杂度。过去要靠“提示工程”才能办到的事，如今几句自然语言就能跑通。《模型就是产品》由此得出结论：模型像新时代的 CPU，会用指数式进步吸收系统外部的复杂性。

但《模型不是产品》提醒我们：**模型只是工具，而你才是工程师。**这句话并非反对技术本身，而是在强调——决定问题、定义口径、把能力落到场景里并闭环验证，这些至关重要的工作，仍旧由人来完成。强大的模型只是起点，能不能变成“好产品”，取决于人。

为什么“先学会问好问题”？

我越来越相信，AI 时代最稀缺的不是答案，而是好问题。原因有二：

1）定义与拆解问题：答案多的是，方向最贵

LLM 可以给出漂亮的回答，但它并不知道你真正要解决的是哪一个问题。
真正的价值在于：

• 选定要优化的目标：是缩短客服响应时间，还是提升一次性解决率？
• 定义可验证的口径：用什么指标来判断“更好”？评估窗口多长？
• 设计实验与集成路径：怎样把模型嵌入流程，谁在什么节点接手，怎样回收反馈？

哪怕拥有顶尖模型，如果产品集成薄弱、验证链路不闭环，用户体验仍然不会好。强模型 ≠ 好产品，清晰问题 + 严谨集成 + 可量化验证，才是产品。

2）外化需求与观察：模型读不懂你的心

你脑子里的“感觉对了”、你对“好”的标准、你的美学判断，这些都无法一次性喂给模型。
AI 工程的核心其实是：把模糊变清晰。这要求我们持续做三件事：

• 外化：把隐性的标准写出来（示例、反例、边界条件、不得出现的错误）。
• 观察：盯模型的失败模式（幻觉、偏置、粘滞错误、长尾样本）。
• 迭代：把观察转成可执行的规范（数据修补、提示结构化、流程分步化、评测集更新）。

某种意义上，人类就是 LLM 的“眼睛”和“心智”：我们负责看清它的表现，把抽象期望落成可测的约束与流程。

写给正在焦虑的我们

技术会继续飞速前进，这是好事。我们要做的不是与模型赛跑，而是学会把问题问对、把标准说清、把流程搭稳。模型无法代替的，恰恰是这些最“人”的部分：判断、品味、对世界的理解。

当你能稳定地提出好问题，设计可验证的路径，并把学习沉淀为规范与数据，模型就从“神秘黑盒”变成“可靠部件”。到那时，你不是在被 AI 取代，而是在放大你的影响力。

结语

再强的模型，也替代不了“定义问题的人”。
在 AI 时代，先别急着追答案——先学会问问题。当问题被问对、被量化、被迭代，答案自然会出现，而且一次比一次更好。