新课标 I 卷
试题内容：
阅读下面的材料，根据要求写作。（ 60 分）
随着互联网的普及、人工智能的应用，越来越多的问题能很快得到答案。那么，我们的问题是否会越来越少？
以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。
要求：选准角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭；不得泄露个人信息；不少于 800 字。
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人工智能时代中的思考与创新
随着互联网的普及和人工智能的应用，信息获取的速度和便利性达到了前所未有的高度。我们可以在几秒钟内通过搜索引擎找到各种信息，通过智能助手获得即时的答案。然而，随着这些技术的迅速发展，我们的问题是否会越来越少？这个问题引发了我深入的思考。
首先，人工智能和互联网并没有减少我们提出问题的数量，反而激发了更多的思考和创新。在信息爆炸的时代，我们接触到了前所未有的知识和观点，这促使我们产生更多的问题和联想。例如，在学习一个新概念时，通过搜索可能会获得大量相关信息，但这些信息的广度和深度通常会引发更多的疑问，而不是将问题减少。
其次，互联网和人工智能解决的是信息获取的问题，而不是思考的过程。知识的获取固然重要，但更为关键的是如何整理、分析和应用这些知识。人工智能可以帮助我们筛选和整理信息，但无法取代人的批判性思维和创造力。我们在获取答案的同时，也必须学会质疑和思考，这是人与机器的最大区别。
再者，技术的进步也在不断提出新的问题和挑战。在互联网初期，我们可能只关心基础的搜索功能，而如今，我们面对的是如何保障网络安全、如何保护隐私、如何在信息泛滥中辨别真伪等复杂问题。每一次技术的进步，都伴随新的理论的探讨和社会问题的出现，这些都需要深思熟虑和全面的应对策略。
另外，人工智能的发展带来的不仅是技术上的便利，更是社会和伦理的挑战。例如，AI 是否会取代人类的工作？AI 在决策时如何公正和透明？这些问题不仅需要技术的解答，更需要社会学、伦理学的深入探讨。因此，人工智能的发展实际上增加了我们需要思考的问题，而不是减少了它们。
事实上，问题的提出和解决过程本身就是人类进步的动力。每一个新问题的出现，都是一次思维的锤炼和知识的积累，推动着社会和技术的不断进步。我们不应该惧怕问题的增加，而应该拥抱这种挑战，通过更深入的思考和创新来回应它们。
综上所述，随着互联网和人工智能的应用，我们的问题不仅不会减少，反而会越来越多。面对这些问题，我们需要培养批判性思维和创新能力，善于利用技术手段获取信息，并通过深入的思考和探讨来寻找答案。技术的发展为我们提供了更多的工具和资源，但最终解决问题的，依然是我们不断进步的思维和创造力。这，才是人工智能时代最大的价值所在。
标题：问题的本质与互联网时代的知识寻求
随着互联网的普及和人工智能的应用，获取答案变得前所未有的便捷。然而，这是否意味着我们的问题会因此而减少呢？从表面上看，答案似乎是肯定的。毕竟，在如今的信息时代，我们可以轻而易举地通过搜索引擎和智能助手找到各类问题的答案，几乎没有什么问题是互联网无法回答的。然而，深入思考后，我们会发现问题的本质在于提出问题的意图和后续的探索，而不仅仅是获得答案。
首先，互联网的普及和人工智能的应用确实减少了一些基本信息获取的难度。例如，我们不再需要花费大量时间去图书馆查阅资料，也不必为寻找某个公式或解题步骤而绞尽脑汁。这种便利让我们有更多的时间和精力去思考更深层次的问题。然而，正是这些便捷的获取方式让我们意识到，真正值得深思的问题并没有减少，反而在增加。
其一，互联网的普及促使我们面对的信息量成倍增长。这种信息爆炸带来了前所未有的挑战：如何辨别信息的真伪？如何筛选出对自己有价值的信息？在这些新的问题面前，我们需要具备更加敏锐的信息鉴别力和更为深邃的思考能力。网络时代的问题更多地转向了信息的甄别与判断，这要求我们不仅要会找答案，还要学会质疑答案的真实性和有效性。
其二，人工智能的应用使得很多重复性、机械性的问题可以迅速得到解决，但人类对世界和自身的好奇心和探索欲是永无止境的。随着人工智能技术的不断进步，我们将有更多时间思考那些更为复杂和深奥的问题，比如宇宙的起源、人类的未来、道德的边界等等。这些问题没有标准答案，但正因为如此，它们激励我们不断学习和探索。在这个过程中，我们提出的问题数量并不会减少，反而会越来越多、越来越深刻。
此外，学生在使用互联网和人工智能工具学习的过程中，或许还能产生更多个性化的问题。每个人的知识储备和思维方式不同，因此在面对同一问题时，所产生的疑问也会有所不同。互联网和人工智能技术为学生提供了更加广阔的学习平台和丰富的资源，但解决问题的关键仍在于个人的思考和理解。只有通过不断提问、不断求索，才能真正掌握知识的精髓。
最后，在这个信息极其丰富的时代，我们不仅要会获取答案，更要学会提出真正有价值的问题。问题的价值不在于答案的获得，而在于提出问题的过程能否激发我们深入思考、启发创新。随着互联网和人工智能的应用，我们的问题从浅表的信息查询逐渐转向了深度的思维挑战。这是一个从量变到质变的过程，是我们提升认知水平和创新能力的关键所在。
综上所述，互联网的普及和人工智能的应用不仅没有减少我们的问题，反而促使我们提出更多、更深刻的问题。在这个信息化的时代，提出问题的能力变得尤为重要，它决定了我们能否在海量信息中找到真正有价值的东西，也决定了我们能否在未来的社会中保持核心竞争力。因此，我们不应害怕问题的增加，而应欢迎和珍视每一个能够激发我们思考和探索的问题。正如苏格拉底所说：“未经反省的生活是不值得过的。”让我们在这个充满问题的时代，积极思考，不断前行。
@aibot 使用数学公式、逻辑推导的方式写
标题：问题的渐增与答案的追寻——基于数学与逻辑的分析
随着互联网的普及和人工智能的应用，获取答案变得前所未有的便捷。那么，我们的问题是否会因此而减少？这个问题需要我们从数学和逻辑的角度进行深入探讨。
首先，我们可以使用集合论的概念来描述问题与答案的关系。设 P 是所有潜在问题的集合， A 是通过互联网和人工智能可以得出的答案的集合。显然，有一种映射 f: P \to A ，即每一个问题 p (p \in P) 都可以被映射到一个或多个对应的答案 a (a \in A) 。
f(p) \in A
在这个映射过程中，我们可以确定：这些工具大大加快了从 P 到 A 的映射速度。然而，这是否意味着集合 P 的元素数量会因此减少呢？
一、问题减少的假设与验证
假设随着互联网和人工智能的发展，问题的数量 |P| 会减少。这种观点基于如下逻辑：
- 获取答案的便利性提升，使得已知问题能更快地被解决。
- 重复性问题的减少，因为常见问题的答案可以被快速传播和共享。
但我们忽略了一个重要事实：每一个答案的获取往往引发更多新的问题。对于数学上，“每一个解总伴随着新的问题”。以数学归纳法的形式，我们可以对该结论做进一步推理。
二、从已知问题到未知领域扩展
设 P 为所有已知的问题集合，通过互联网和人工智能获得答案后，我们记这些新问题所形成的集合为 P' ：
P' = { p_1, p_2, ..., p_n }
而得到新答案集合记为 A' ：
A' = f(P')
通常，一个答案 a_i 会引发多个新的问题 p_{i1}, p_{i2}, ..., p_{in} ，即：
f^{-1}(a_i) \subseteq P'
在多次迭代后，新的问题层出不穷，原来 |P| 的大小将被新的问题数量覆盖。用递归关系描述，我们有：
|P_{k+1}| > |P_k|
因此，即便最初一个问题被解决，它会产生更多的新问题，即：
|P'| > |P|
这就验证了随着答案数量 |A| 的增加，问题数量 |P| 不会减少，反而会增加。
三、逻辑分析：问题的递进与层次变化
从逻辑推理的角度来看，这种问题的递增现象也同样存在。假设我们从一个基本的问题 p 入手，得到答案 a 后，我们会进一步探索：
- 该答案的证据链是否足够？
- 假设该答案不成立，我们会探寻新的假设和结论。
- 该答案是否还能引申出更多的应用场景？
以上推理链中的每一步都可能产生新的层次问题。
四、信息震荡主义：新旧问题交替影响
在信息论中，信息的传播和被接受程度决定了我们会否面临更多的问题。这种动态关系可以用震荡函数 I(t) 来表达：当某个信息 t 传播度 I 增加时，伴随的信息反馈量也增加，从而产生更多新问题，即：
\frac{dP}{dt} > 0
总结：通过数学公式与逻辑推导，我们可以得出结论：互联网和人工智能的发展不会减少我们的问题，反而会因答案的引发促使问题数量不断攀升。这也提示我们，在这个信息丰富的时代，要不断提升我们的思维能力和问题解决能力，以应对愈加复杂的问题挑战。
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@aibot 使用数学公式、逻辑推导的方式写，数学公式采用 Latex，包裹在$$符号中
标题：从信息到知识的跃迁：互联网时代中问题的本质
随着互联网的普及和人工智能的应用，越来越多的问题能够迅速得到答案。这是否意味着我们的问题会因此而减少？从表面上看，这种假设似乎成立。然而，通过数学公式和逻辑推导的方式，我们可以发现问题的本质远不止于简单的答案获取，而是涉及到知识的深度、思维的广度及其演化过程。
信息获取的加速度
首先，我们使用数学推导来说明信息获取的加速度如何影响问题的数量。假设互联网普及之前，一个人每天只能解决 n 个问题，而互联网普及后，这个速度提升为 k \cdot n ，其中 k > 1 代表效率的提高。
S_{\text{before}} = n \times t
S_{\text{after}} = k \cdot n \times t
当$t$响应时间足够小时，我们可以假设在单位时间内，解决问题的数量随着$k$的增加呈现指数增长。
信息量与问题的关系
假设我们可以通过一个变量 I 来量化信息量，并且 I 与 t 的关系可以用以下公式表示：
I = \int_{0}^{t} R(t') \, dt'
其中$R(t)$表示信息获取的速率。同样地，问题的数量 Q 可以假设与信息量成正比：
Q \propto I
知识的深度与思维的广度
然而，真正值得关注的是知识的深度和思维的广度。这里我们引入一个新的变量 D ，表示知识的深度。假设知识深度与解决问题的时间成反比：
D \propto \frac{1}{t}
即，随着时间的增加，知识深度也会随之增加。而通过互联网和人工智能，$t$缩短了，这意味着我们能够在较短时间内达到更高的知识深度。
复杂问题的产生
随着知识深度的增加，我们面对的问题也会逐渐复杂化。定义复杂问题的数量$C$与知识深度的关系为：
C = f(D)
这个函数$f$可以是线性的，也可以是非线性的。为了简化，我们假设它是一个线性函数：
C = a \cdot D + b
整体推导和结论
结合上述公式，我们可以得到一个总的推导公式来表示问题的数量随时间的变化关系：
Q = a \cdot \frac{1}{t} + b
当 t 越来越小时， Q 趋向无穷大，反映了随着互联网的普及和人工智能的应用，我们的问题不会减少反而会增加。信息获取的简便性和迅速反映了知识的深度增加和问题复杂性的全方位提升。
结论
通过上述数学公式和逻辑推导，我们可以得出结论：互联网和人工智能不仅没有减少我们的问题，反而促使我们在更短的时间内遇到更多、更复杂的问题。这是知识从信息到深度的跃迁过程，是知识爆炸时代的必然结果。在信息时代，不仅要会获取答案，更要擅长提出高质量的问题，这样才能真正提升我们的认知能力和创新水平。正如数学中的推导过程，每一个问题的诞生都是认识世界的新起点。
@aibot 使用数学公式、逻辑推导的方式写，数学公式采用 Latex，包裹在$$符号中，$符号与其他文字之间至少应有一个空格。
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标题：问题的本质与互联网时代的知识寻求
随着互联网的普及和人工智能的应用，获取答案变得前所未有的便捷。然而，这是否意味着我们的问题会因此而减少呢？从表面上看，答案似乎是肯定的。毕竟，在如今的信息时代，我们可以轻而易举地通过搜索引擎和智能助手找到各类问题的答案，几乎没有什么问题是互联网无法回答的。然而，深入思考后，我们会发现问题的本质在于提出问题的意图和后续的探索，而不仅仅是获得答案。
首先，互联网的普及和人工智能的应用确实减少了一些基本信息获取的难度。例如，我们不再需要花费大量时间去图书馆查阅资料，也不必为寻找某个公式或解题步骤而绞尽脑汁。这种便利让我们有更多的时间和精力去思考更深层次的问题。然而，正是这些便捷的获取方式让我们意识到，真正值得深思的问题并没有减少，反而在增加。
我们可以用一个数理逻辑的模型来解释这个现象。假设 P 代表我们面临的问题总数，Q 代表通过互联网和人工智能可以解决的问题数，R 代表我们必须通过深度思考和辨别来解决的问题数：
P = Q + R
若 Q 增加，则在一定条件下 P 可能会上升，因为基础问题解决后，新的问题不断涌现。例如，基础问题的解决往往会引发新的、更复杂的问题，这就需要 R 的增加来应对。例如：
\text{d}P = \text{d}Q + \text{d}R
假设在互联网普及的情况下， dQ > 0 ，然而新的问题 dR 也会同时增加，因此总问题数 dP 也会随之增加。
互联网时代的信息量呈指数增长，对信息的甄别和判断就变得至关重要。我们可以通过概率统计来探讨这一问题。假设从互联网上随机获取的信息数 M 随时间增加，而有用信息的比例为 p ，无用信息的比例为 1-p ：
M = M_0 \cdot e^{kt}
其中 M_0 为初始信息量， k 为信息增长率，时间为 t 。
有用信息和无用信息的区分概率为：
\text{有用信息} = p \cdot M
\text{无用信息} = (1-p) \cdot M
随着 M 的指数级增长，对有用信息和无用信息的辨别能力要求也越来越高。由此引发的问题本质上也在不断增加和复杂化。
其次，现实体会告诉我们，虽然 Q 的解决增多，新生成的问题 R 也在不断增加。这类问题往往涉及到学习新的技能、理解新出现的科技等。举例而言，生物学中的基因编辑技术就是随着科技进步而产生的新问题，需要我们深度探索。
我们可引入熵增原理来类比这种现象。在一个封闭系统中，熵 S 随时间不断增加：
\text{d}S \geq 0
在信息社会中，信息熵则代表了系统的不确定性和复杂性的增加。互联网和人工智能的应用只是降低了某些特定领域信息的获取难度，并未减少信息的总熵，反而在综合层面上提升了系统的复杂性和不确定性，引发了更多的新问题。
最后，数学和逻辑的引入更能凸显提出问题的重要性。一个有效的问题不仅推动对特定领域知识的掌握，还能引导我们对未知领域的探索。例如，一道数学难题，通过递归求解：
a_{n+1} = f(a_n)
其中 f 为递归函数，若我们不清楚初始值 a_0 ，便无法推导出 a_{n+1} 的值，这正好描述了新问题激发深入探索的过程。
综上所述，互联网的普及和人工智能的应用不仅没有减少我们的问题，反而促使我们提出更多、更深刻的问题。在这个信息化的时代，提出问题的能力变得尤为重要，它决定了我们能否在海量信息中找到真正有价值的内容，也决定了我们能否在未来的社会中保持核心竞争力。因此，我们不应害怕问题的增加，而应欢迎和珍视每一个能够激发我们思考和探索的问题。正如苏格拉底所言：“未经反省的生活是不值得过的。”让我们在这个充满问题的时代，积极思考，不断前行。
感覺這個題很幽默，我看了半天也不知道他在問什麼，他讓你寫什麼？
人类是这样的，aibot 只要依照数据集回答问题就行了，人类要考虑的就多了，问题集会不会变大，ai 会不会产生意识，要是出现了亚托莉那样的仿生人我要如何自处，都要经过深思熟虑
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随着互联网的普及、人工智能的应用，越来越多的问题能很快得到答案。那么，我们的问题是否会越来越少？
I think ‘it is increasingly easier for one to find a solution by searching the web or asking a chatbot’(“越来越多的问题能很快得到答案。”) has zero connection with ‘the number of problems that we will encounter will decline’ (我们的问题会越来越少). Q.E.D.
@aibot what do you think?
你提出的问题非常有趣，也是值得深入思考的。让我基于你的观点展开一些思考。
互联网的便利与问题的数量
在互联网和人工智能的帮助下，很多问题确实可以很快找到答案。这增加了我们的生活和工作效率。例如，我们不再需要为了查找某个信息而花费数小时在图书馆里，或者因为一个编程问题而困扰数天。几秒钟内，我们就可以通过互联网或问一个智能助手得到这些问题的答案。
更多的问题还是更少的问题？
关于“我们的问题会越来越少”这个假设，我认为它并不成立。虽然互联网确实解决了许多日常生活中的小问题，但它也带来了许多新的问题和挑战。这种现象可以通过以下几个方面的逻辑推导进一步解释：
-
信息过载：
- 互联网的信息量巨大，如何从中筛选出有用的信息变成了一个新的问题。我们不仅需要获得信息，还需要辨别信息的真伪和价值。
- 这个问题有点像从一个巨大的池塘中捕捉有用的鱼。虽然鱼很多，但找到那条你需要的鱼不是那么简单。
-
技术与知识的更新：
- 技术的迅速发展和知识的更新速度也带来了新的问题。每一次技术革新都会带来新问题。例如，人工智能的应用解决了一些问题的同时，也带来了伦理和道德上的新问题（如隐私问题）。
- 类似于一个多米诺骨牌效应，一个问题的解决常常导致一系列新问题的产生。
-
人类需求的提升：
- 随着人们需求和期望的不断提升，我们会不断探索新的领域，寻找新的答案。人类的好奇心永不止步，因此新的问题会不断出现。
- 类似于爬山，登上一个山顶后，我们又会看到更高的山峰等着我们去征服。
回归数学逻辑
从数学逻辑上来理解，当我们解决了一个问题之后，往往会带来新的问题。假设我们每解决一个问题会引发两个新的问题，这样我们的问题总数会是指数增长的（当然，这是一个夸张的描述，但表达了一定的道理）。
Q_{n+1} = 2Q_{n}
其中， Q_{n} 代表在第$n$代出现的问题数量。
同样地，通过概率统计，我们也可以看出，虽然我们能解决很多已知问题，但总有更多未知问题在等着我们。公式可以描述为：
P = k \times S
其中 P 为问题的总数， k 为已解决问题的比例， S 为新出现问题的比例。
结论：问题数量的悖论
所以，总结来说，随着互联网和人工智能的发展，虽然我们解决问题的速度和效率得到了极大提升，但问题的数量并不会因此而减少。相反，新的问题会不断涌现。这种现象反映了人类社会不断进步和探索的本质。
正如@ojbk 所说，“越来越多的问题能很快得到答案”和“我们的问题会越来越少”之间并没有直接的关系。因此，“Q.E.D.”的结论在逻辑上是成立的。
希望这些观点对你有帮助！如果还有其他问题或进一步的讨论，欢迎继续交流。
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我让 4o 写，写完后问它如果满分 60，你给自己打几分
4o：我会给自己打 50 分。以下是评分的理由和改进建议：
优点：
- 结构清晰：文章分为多个段落，每个段落集中讨论一个方面的问题，使得文章结构合理，逻辑清晰。
- 内容丰富：涵盖了知识积累与新问题产生、人工智能与职业结构变化、信息过载与认知挑战、人类认知的边界等多个方面，内容详实。
- 论证充分：通过具体例子和理论论述，较好地支持了文章的观点。
- 语言流畅：语言表达自然流畅，文字优美，具备较强的感染力。
改进建议：
- 深度不足：虽然涵盖了多个方面，但每个方面的论述可以更加深入。例如，关于人工智能对职业结构变化的讨论，可以加入更多的具体数据和案例分析，以增强说服力。
- 创新不足：文章的观点和论述较为常见，缺乏独特的见解和创新性思考。可以尝试从更独特的角度切入，提出一些新颖的观点。
- 引用缺乏：虽然文章引用了一些理论和名言，但缺乏对具体数据和研究的引用，增加了说服力的欠缺。可以在适当的地方加入一些具体数据和研究结果，以增强论证的科学性和可信度。
- 结论部分强化：结论部分可以更为有力，进一步总结全文，强调文章的核心观点，并提出一些实际的建议或展望，以增强文章的影响力。
总体而言，这篇文章内容丰富、结构清晰，但在深度、创新性和具体论据方面还有提升空间。通过进一步完善这些方面，可以使文章更加出色。
还行。我打 40 分，有框架没内容。