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编者按：AI读得懂海量数据，却永远读不懂人类面部那一秒的迟疑。文章来自编译。
我是一名记者，也是一名传播专家。在这两个角色里，我的工作都是去寻找那些人们还没用言语表达的想法——或许是一段能成为头条新闻的轶事，亦或是一种能将创始人的理念凝练成让客户过目不忘的精准表述。
在对某人进行一小时的采访时，可能直到第45分钟我们才开始切入正题。在两小时的谈话中，可能只有一件事能让我眼前一亮——一个插曲、一个细节、或者一点趣味。那是一抹如金沙般珍贵的火花。一位与我紧密合作的投资人将这种沟通称为“挖掘会议”。而我把擅长此道的人称为“苏格拉底即服务”。
这些细节和故事不在互联网上，也不在任何模型中。而且，模型至今还无法复制我是如何将它们从人们的脑海中引导出来的。AI所能做到的，与一个优秀的人类发问者所能挖掘出来的东西之间，仍然存在着巨大的鸿沟——而这也正是最好的故事的藏身之处。如果你的团队没有办法把这些信息挖掘出来，你的品牌和传递的信息听起来就会和外面所有陈词滥调的“回锅肉”内容毫无二致。
大阪的面包与内在的智慧
我所寻找的这些东西在管理学理论中有一个名字：“隐性知识”。这个术语源自科学家兼哲学家迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi），他用一句话对其进行了定义：“我们知道的远比我们能说出来的要多。”这是一种存在于我们体内、难以被转化为书面文档的专业技能和直觉。
在1991年一篇被频繁引用的文章中，日本管理学专家野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）指出，西方企业擅长“信息处理”，而日本企业则专长于通过一种将隐性知识转化为竞争优势的反馈闭环来“创造知识”。他最著名的例子是：在20世纪80年代，总部位于大阪的松下电器公司在研发面包机时，遇到了揉面力度难以掌握的瓶颈。于是，他们派了一名软件开发人员去当地一家以面包口感绝佳而闻名的酒店，向那里的面包师拜师学艺。她带回来的宝贵经验帮助团队完善了面包机内部的面团拉伸技术，最终打造出了一款畅销产品。
我相信这位幸运的工程师一定向面包师请教了许多问题，但不可否认，她也有很多东西仅仅是通过观察就潜移默化地吸收了。正如波兰尼所言，隐性知识存在于数字或符号语言之外——而这恰恰是AI吸收信息所必需的那种系统化语言。
许多我们试图从中挖掘隐性知识的“面包师”，往往甚至不知道自己拥有的专业技能有多深。他们当然更无法告诉你，需要问什么样的问题才能触及这些智慧。
AI不是完美的对话者
AI确实可以承担一部分提问工作，而且在某些情况下表现得相当不错。我们公司在写OKR时会让一个AI智能体来向我们发问。这个智能体已经吸收了公司战略，并且掌握了组织中所有成员的背景信息。我的同事凯蒂·帕罗特（Katie Parrott）在撰写文章前，会先让Claude对她进行采访。那些访谈记录随后便成为了文章大纲的基础。
然而我认为，只有在参数明确且任务结构化的时候，AI驱动的挖掘才能发挥很好的作用，比如写一篇文章或制定一个软件开发计划。如果你想彻底打破常规，去采访一些别人以前很少谈及的话题，或者开展企业决定重塑品牌时所需的那种开放式信息收集工作，情况就不同了。在这些沟通过程中，首席营销官或品牌代理机构会花时间与公司成员交谈，向他们提出关于业务的开放性问题。其核心在于保持不设限，拓宽思路，看看能碰撞出什么火花。
这还涉及第二个问题：现场的人类发问者在谈话过程中可能会感到惊喜，从而果断放弃原定计划——比如注意到对方的迟疑，或是深入挖掘一条原本不在清单上的线索。而提示词基本上做不到这一点。当我在启发某人的见解时，我是在根据多年在新闻和传播领域磨练出来的敏锐度，实时判断什么才是一个好故事。这种双向的、实时的专注是AI无法捕捉的，因为它并不在现场。
显而易见的反对意见是，这是一个不断变化的目标——上下文窗口和记忆功能正在持续优化，从而支持更详细、更流畅的对话。然而，品味是无法被取代的。依然需要有人来决定，在长达两小时的对话中，哪个细节才是最珍贵的那抹金沙。
野中郁次郎本人也认为，目的并不总是要将隐性知识完全显性化。正因为隐性知识是非常私人且往往十分抽象的，有时最适合用来沟通的工具其实是隐喻或类比——这种语言形式可以包容多种模糊的含义。而能从对方口中引导出这样的语言，本身就需要一种隐性知识：那就是苏格拉底式的发问技巧。
这些技巧，拿走不谢
那么，你该如何挖掘出这些真金白银般的洞察呢？尽管现在的访谈类播客呈爆炸式增长，动辄占用你几个小时的时间，但我发现大多数主持其实并不擅长提问。那种节目形式需要一个起承转合的完整弧线——一段旅程——但这与你试图挖掘隐性知识时的初衷恰恰相反。真正的深度挖掘是迂回曲折的，它会不断折返，抓住你20分钟前说过的话去拉出一条不同的线索，它追随的是真正的价值，而不是读者的兴趣。
以下是我屡试不爽的一些技巧：
打破僵局。一旦建立起信任，人们就会更加敞开心扉。在谈话开始时，我绝不会跳过闲聊阶段，而且经常会提一些两人的共同点：“我看到你刚才谈到了某事，我最近也在思考这个问题。”美国国家公共电台（NPR）的采访家特里·格罗斯（Terry Gross）最喜欢的破冰问题是：“跟我谈谈你自己吧。”这个问题可以让你的交谈对象掌握主动权，同时也保护了作为提问者的你，避免在气氛还在热身时说出任何可能让对方感到不悦的话。
将宏观问题与微观问题结合起来。当莱尼·拉奇茨基（Lenny Rachitsky）透露他为了播客做准备而发给嘉宾的问题时，这种组合方式格外引人注目。比方说，他会问：“有什么你在其他地方没有分享过、但很适合在这个平台上聊聊的趣事吗？”——这是一个非常宽泛的问题；同时他也会问：“你职业生涯中最关键的一个转折点是什么？”——这要求嘉宾精准指出一个具体时刻。为了从某人身上挖掘出尚未付诸言语的洞见，邀请他们既从宏观角度审视自己的专业领域，又从微观细节切入，是非常有帮助的。
适时折返，深挖细掘。如果某条提问思路走入了死胡同，先别彻底放弃——过一会儿再换个角度重新尝试。第一次的尝试往往已经让那些深藏的智慧开始松动了。
重复对方的话。复述对方刚刚说过的内容，往往能帮助他们进一步梳理自己的思绪，他们常常会因此补充一些连自己都没想到还记得的细节。
细节，细节，还是细节。真正的干货都藏在具体细节中。那一刻你的真实感受是怎样的？你为什么会那样想？
倾听的艺术。曾获普利策奖的广播记者斯塔兹·特克尔（Studs Terkel）花了数十年的时间采访芝加哥的普通人，一位受访者形容他提供的是“一种存在状态，一种全神贯注于另一个人的方式”。这就是真正优秀的倾听所应有的样子。
问问“松鼠”的事。在沃纳·赫佐格（Werner Herzog）关于死刑辩论的纪录片中，他采访了一位死囚区牧师。谈话一开始，这位牧师给出了他已经重复过100次的、关于陪伴人们走完生命最后几分钟的圆滑说辞。接着，赫佐格突然问起了关于松鼠的问题。牧师顿时阵脚大乱，情绪崩溃。他对这份工作所感受到的深切悲伤瞬间展露无遗。去问人们那些不在剧本上的事情吧。
不断学习。收集你喜欢的优秀问题。如果你愿意，可以构建提示词，在结构化的AI对话中借鉴这些技巧。
然而，这些习惯背后的底层判断力依然极难被转移。它本身就是一种隐性知识。至少在目前，它依然专属于人类。
译者：boxi。
