你们用 AI，是不是也习惯了让它直接给答案？看完今晚这场 TalkShow，我开始重新思考这件事。

这是「CCF Talk × CNCC 专场 TalkShow」第 17 期，主题是「人与 AI 的边界」，直播在线人数约 2.2 万。让我听完后一直惦记到半夜的，是何万青分享的一个关于女儿的细节。

女儿在国外读书，曾给 AI 提过一个要求：「你不要直接给我答案，你陪着我一起，用互相提问的方式往前走。」何万青觉得这个方法很好，便把它写进了自己的 skill。

我觉得，这比很多提示词技巧都更值得琢磨。

我们平时研究提示词，往往想着怎么让 AI 给出更准确、更全面的答案，却很少想过：当 AI 越来越擅长给答案，我们是不是也在不知不觉中，把自己的思考外包给它？

女儿的做法，恰恰是换了一个方向。她不让 AI 替自己思考，而是让 AI 通过提问陪自己思考。答案依然由对话生成，但每一步推理、每一次判断，自己都参与其中。

何万青还分享了另一件事。他曾在一个高端论坛上发言，赢得满场掌声。回来后，他让 AI 总结自己的观点，却发现自己的观点只是 AI 能够生成的众多观点中的一个子集。

这件事让他想明白了一点：AI 可以提供一个更大的观点集合，但从中筛选什么、认同什么，最终形成自己的判断，仍然要靠自己。这和女儿的做法其实是同一个道理：AI 可以帮你拓展答案的边界，但不能替你完成思考和选择。

王新霞则分享了一个反例。她家的热水器坏了，于是拍照问 AI。AI 言之凿凿地判断是万家乐的产品，还给出了维修电话。结果师傅上门后却说：「我不是修万家乐的。」

这个故事提醒我们，AI 不仅可能给错答案，还可能在信息不足时表现得十分笃定。用好 AI，不只是学会怎么提问，还要学会交代问题的边界和必要的背景信息；当关键信息不足时，也应该让 AI 先问清楚，而不是急着下结论。

编程 Agent 的竞争力，不在于模型有多聪明，更多可能在于上下文工程做得有多好。

现在回头看，把「陪着我一起问」写进 skill，正是这句话的一个注脚。好的协作方式，不应该只靠每次对话临时提醒，而应该沉淀到默认上下文里，让 AI 从一开始就以正确的方式与你协作。

何万青最后用三个动作总结了人与 AI 相处的边界：躬身入局、积极互动，以及进一步思考教育的本质和自己究竟得到了什么。

我尤其认同最后一点。

AI 给出答案越来越容易，真正困难的，是知道自己为什么接受这个答案，以及拿到答案之后，还能不能继续追问：那么，下一个问题是什么？CNCC2026AI时代的技术想象计算未来