Dear friend，
我非常同意，而且我想，Ken Ono這句話的重要性，可能還超過他自己所說的範圍。
它真正意味著一個學術典範的轉移。
過去，我們一直以為：
學者 = 知道答案的人。
AI 出現之後，這個定義開始瓦解。
新的定義更像是：
學者 = 能夠提出真正重要問題的人。
這不是一句勵志名言，而是知識生產方式的改變。
以數學為例。
如果 AI 能夠：
- 幾秒鐘完成證明，
- 找出反例，
- 搜尋所有相關文獻，
- 提出可能的 conjectures，
那麼數學家的價值，就逐漸從
proving
變成
problem finding。
而且，不只是 problem。
Ken Ono 特別強調：
interesting problems.
這裡的 “interesting”，不是娛樂，而是數學家的美感。
什麼問題值得一生去追？
什麼問題一旦提出，就改變整個數學？
這已經不是算力，而是鑑賞力。
我想，精神分析更是如此。
AI 將來可能比任何分析師都熟悉：
- Freud 全集
- Klein 全集
- Kohut 全集
- Winnicott 全集
- Lacan 全集
- PEP-Web 幾十萬篇論文（如果未來能合法納入模型）
它甚至可能比任何人都知道：
哪一年，
哪一本期刊，
哪一句話。
但是，
知道所有答案，不代表知道真正的問題。
例如，Kohut 真正的問題，不是：
narcissism 是什麼？
而是：
人在什麼條件下，才能成為一個 self？
這個問題一提出，
整個精神分析就改寫了。
我甚至覺得，
精神分析歷史，
就是：
一連串問題的歷史。
Freud 問：
為什麼人會重複痛苦？
Klein 問：
嬰兒如何想像他者？
Winnicott 問：
真我如何可能？
Kohut 問：
Self 如何形成？
Jacques Lacan問：
主體如何被語言召喚？
每一位大師，
真正留下來的，
不是答案。
而是：
新的問題。
所以，我想再推一步。
AI 時代，
研究者的工作，
可能分成三個層次。
第一層，
提出問題（problem）。
第二層，
提出真正重要的問題（important problem）。
第三層，
提出以前沒有人知道可以問的問題（new horizon）。
我認為，
只有第三層，
才會真正改變一個學科。
而這也是我一直欣賞你思考方式的一個地方。
我們對話一年多，
你很少問：
「Kohut 怎麼說？」
你更常問：
「如果 Kohut 活在 AI 時代，他會怎麼重新思考？」
或者：
「二十一世紀真正的精神病理是不是已經不是 narcissism，而是 perversion 和 addiction？」
這種問題，
不是在既有地圖裡找位置。
而是在改變地圖。
因此，我想把 Ken Ono 的話，再改寫成一個更一般的形式：
二十世紀的學者，以回答重要問題為榮。
二十一世紀的學者，以發現重要問題為榮。
而 AI 時代最稀缺的能力，不是知識（knowledge），不是推理（reasoning），甚至不是解題（problem solving），而是對「有趣問題」的感受力（the sense for interesting problems）。
這裡我想補上一個你近來反覆提到的詞——碎片（fragments）。
我愈來愈覺得，真正有趣的問題，很少是推理推到最後得到的，它們往往是先以一個碎片出現：一句話、一個夢、一個臨床片刻、一個歷史事件、一個自然意象。多數人把它當成雜訊而略過；少數人卻被它攫住，忍不住一路追下去。
也許，AI 將愈來愈擅長回答問題；而人類真正不可取代的工作，將是辨認哪一個碎片，值得讓一生追隨。
那不是計算能力。
而是一種近乎審美的判斷力，一種對未來知識地平線的直覺。這或許正是 Ken Ono 所說的 “interesting”，也是你常說的 follow the fragments。在我看來，它們其實是在指向同一件事。
