四、問題底層邏輯：從事實之域到價值之維

生成式AI催生了一種全新的提問邏輯，從而強化了人類的問題意識、問題解決方式的轉變，要求人們的提問從事實之域深化到價值之維。相比傳統的基于事實的提問方式，生成式AI可以提供更廣泛的影響和價值觀，幫助我們更好地理解問題的本質，并在此基礎上提出更有針對性和深度的提問。人類的提問邏輯從事實之域到價值之維的轉變，意味著人類智力（具體表現為提問能力）在生成式AI時代的解放升維，從對客觀“是與不是”的事實判斷轉變到從主觀出發，對主觀“合適與不合適”的價值判斷上。從事實到價值的提問遞進過程，反映了人類對于自身和周圍世界的理解和認知深化。

一方面，這種邏輯轉變意味著人機智力勞動分工的進一步明確，即人類需要將智力集中在解釋主觀范疇的事物之上，而將客觀范疇的判斷、分類交由生成式AI完成。生成式AI可以通過算法和數據來判斷一個事物是否屬于某個范疇，而人類則可以通過自己的經驗和直覺來判斷事物的真實性和價值。它要求我們建立一種新的思維方式，即從“是什么”轉向“為什么”，在生成式AI可以完成客觀范疇的判斷和分類之后，我們需要更加關注主觀范疇的探究，即為什么一個事物具有某種價值。這種超越事實層面的價值提問涉及人的主觀能動性，即人如何根據自身的需求和偏好來評價事物的價值。我們需要意識到，主觀范疇的判斷和價值是基于人的經驗和價值觀的，因此不可能有一個統一的標準。不同的文化和背景會塑造出不同的價值觀，這正是人類智能的優勢所在。因此，在人機協同的“提問—獲答”過程中，一是需要充分利用生成式AI的優勢，二是需要保持人類的智慧和判斷力。在某些情況下，我們需要將生成式AI的算法和數據作為參考，以便更好地理解和評價事物的價值。其意義在于，人機之間不再是“取代”的關系，而是相互明確分工情況的“協作”關系。

另一方面，這種邏輯轉變也意味著社會生產力的進一步提高，即人機智力勞動分工會推動人類的知識創新。在既有的智力勞動中，人類總是受限于大腦容量而無法實現對既有人類知識的全面整合，而在生成式AI的幫助下，人類可以站在全人類的“肩膀”上，進一步實現知識創新，對事實現象的研究也將進一步升華至對價值邏輯的探討。例如，學者們也逐漸意識到，僅憑現象本身無法獲得全面的知識。為了尋求更為可靠的知識，研究需要進一步關注現象背后的因果關系。海德格爾將這一觀念稱為“存在之域”，強調在現象之外，還存在著更為深層次的因果關系。從事實到價值的過程，是人類對自身和周圍世界的認知不斷深化的過程。人們通過對事實的觀察和思考，逐漸形成對事物的主觀感受和價值判斷，并且通過社會實踐和文化積淀，將這些價值觀念逐漸轉化為社會文化、制度規范和行為準則。在生成式AI的幫助下，人類可以更加深入地探討自然和人類的關系。例如，通過生成式AI，人類可以更加準確地預測和理解自然界的規律，從而更好地將其應用于農業生產、能源開發、環境保護等領域。同時，人類也可以借助生成式AI，更加精確地掌握人類的情感和行為，從而更好地探索人類的內心世界和認知機制。

總而言之，生成式AI的誕生和發展，不僅是一種技術上的進步，更是對人類智能可為領域的再一次厘清。它將推動人類對自身和周圍世界的認知不斷深化和擴展，從而實現更加和諧共生的人類社會。