构建AI素养的关键能力模型

引言（Introduction）

人工智能正日益深入地融入各类面向大众的数字化技术中。然而，在许多主流平台上，支撑系统运作的算法往往呈现出显著的“黑箱性（Black Box）”特征，用户难以洞察其内部运作逻辑，甚至很多人并未察觉自己正在与人工智能系统互动。

此类认知偏差制约了公众有效利用人工智能的水平；削弱了人机协作的效能；也阻碍了作为AI产品使用者进行批判性思考的能力。

同时，社会大众对人工智能普遍存在的误读，还可能误导政策制定的方向，并在AI发展未能满足公众期待时，诱发社会层面的失望乃至恐慌。导致公众误解的根源既在于技术设计，也在于教育缺失。

一方面，依赖“黑箱算法”的系统因内部机制不透明，使用户难以把握人工智能的真实运行过程。

另一方面，即便系统具备较高透明度，若用户缺乏必要的技术基础，同样容易产生错误认知。

因此，无论从学习者视角还是设计者视角出发，深入探究人工智能的理解机制都显得尤为迫切。

近年来，人机交互（HCI）领域已开始聚焦公众对人工智能的认知状况。例如，部分研究探讨了人们如何理解AI系统；另一些研究则致力于探索如何通过设计更透明、更易理解的人机交互模式，提升用户对AI的认知水平。

然而，目前仍缺乏系统性研究来回答一个更为根本的问题：

未来人工智能将深刻重塑人与人、人与机器的沟通方式、工作模式及生活形态，那么，人们究竟需要掌握哪些新能力，方能适应这一变革时代？

人工智能素养（AI Literacy）

近年来，越来越多的研究开始关注如何协助非计算机专业背景的公众提升AI素养。多家科技企业相继推出人工智能普及教育项目，旨在扩大人工智能人才