AI素养：重塑人机协作的关键能力

一、引言：为何“AI素养”正成为未来社会的核心竞争力？

近年来，人工智能的演进速度远超大众的想象。从智能推荐、生成式AI，到自动决策与智能助手，AI已不再局限于技术人员专用的工具，而是逐渐演变为重塑组织运作、职业形态及社会结构的核心力量。

在此背景下，一个核心议题愈发凸显：

当AI日益展现出强大的智能时，人类究竟需要具备何种能力，才能实现与AI的有效协同？

以往的信息系统研究往往聚焦于AI技术本身，如算法性能或系统功能。然而，人机协作的价值不仅取决于AI的强大，更取决于人类是否具备理解与驾驭AI的能力。

换句话说，AI时代的挑战不仅是技术层面的革新，更是人类自身能力的迭代。

尽管现有研究提供了众多技术框架，但关于“AI素养（AI literacy）”的探讨仍显碎片化。特别是在信息系统领域，缺乏一种跨角色、跨情境的通用测量工具。

例如，研发人员、销售从业者及管理者与AI的互动方式各异，但均需具备相应素养。因此，构建“通用AI素养”框架至关重要。

为此，本文旨在探讨两个核心问题：AI素养究竟包含哪些要素？如何科学衡量个体的AI素养水平？

二、AI时代正在颠覆人与技术的关系

1. 从“操作工具”转向“与智能体协作”

在传统IT时代，人类主要扮演技术“使用者”的角色，技术则是被动执行命令的工具。

但AI彻底颠覆了这一关系。研究表明，AI与传统技术的本质区别在于三大特征：自主性、学习能力及不可解释性。

这意味着AI不再是被动的操作对象，而更像是一种具备自主行动能力的“智能体”。它能够根据环境调整行为，不断学习新模式，甚至主动向人类分配任务。

在此背景下，人机关系从单向控制转变为双向协作。

因此，未来工作的核心议题，已从“人如何使用技术”逐渐转变为“人如何与AI共同工作”？

2. AI如何颠覆传统信息系统的五大假设

Schuetz与Venkatesh（2020）指出，AI的兴起已打破了传统信息系统研究中的五大基石。

传统假设 AI时代的新现实

人类是技术使用者 人与AI形成双向协作关系

输入由开发者预设 AI能够自主感知环境

系统输出稳定一致 AI结果可能动态变化

系统逻辑可以解释 AI可能具有“黑箱性”

人们知道自己在使用技术 人们可能在不知情情况下与AI互动

例如，语音助手Alexa持续监听环境并处理非结构化数据；生成式AI则根据反馈优化结果。这意味着AI不再像传统软件那样固定可预测。

此外，AI系统的复杂性使其难以被完全解释。深度神经网络的决策过程往往连开发者都难以参透。

这引发了新的挑战：当AI不可解释时，人类如何建立信任？当决策出现偏差时，如何进行判断？当AI越来越像人时，如何保持主体性？

这些问题共同推动了“AI素养”研究的重要性。

三、何为“AI素养”？

过去，人们常误以为AI素养仅指“是否掌握AI工具”。实际上，这理解过于狭隘。

真正的AI素养是融合了技术理解、协作意识、伦理认知与经验判断的综合性社会技术能力。

1. AI素养远不止“懂技术”

研究显示，传统IS能力研究强调技术与社会能力的并重。

因此，AI素养不能仅限于技术层面，还需关注人机互动、组织影响、伦理风险及人类不可替代的价值。具备AI素养的人不仅了解AI功能，更理解其边界与局限，能在复杂情境下正确使用AI，并清晰认知人类在哪些方面不可被替代。

2. AI素养包含“知识”与“经验”双重维度

研究进一步指出，AI素养可划分为两类：

（1）显性知识：可通过学习获得的知识，如AI运行机制、应用场景、输入输出逻辑及风险。

（2）隐性经验：通过真实互动积累的经验，如协作手感、问题直觉与方案灵感。研究强调，有效的协同往往始于知识，成于经验。

四、如何构建AI素养测量工具？

为构建科学可靠的测量工具，研究遵循四个步骤。

第一步：梳理AI与信息系统能力研究

团队通过文献综述，从172篇文献中筛选出21篇核心文献，整合AI领域理论，定义“通用AI素养”。

最终定义：人类在与AI互动中具备的社会技术能力，包括对角色、流程及经验的理解。

第二步：生成测量条目

团队构建了46个初始条目，涵盖技术理解、角色认知、流程理解及互动经验。

研究特别关注“元知识”，即个体对自身AI掌握程度的真实认知，避免“误以为懂”。

第三步：专家访谈与量表优化

邀请了学者、企业负责人及管理者等专家访谈，确认社会技术融合的重要性，最终重构为五个维度。

五、AI素养的五个核心维度

1. AI技术知识：理解技术基础、与传统技术的区别及适用场景，强调底层逻辑理解。

2. 人类角色认知：明确AI擅长与人类擅长的任务，界定人机分工。

3. 流程知识：洞察数据从输入到输出的全生命周期，防止盲目迷信算法。

4. 使用经验：真实使用不同AI工具，强调多元场景下的深度互动。

5. 设计经验：参与模型设计或产品开发，具备逻辑层面的构建能力。

六、结语：在智能时代保持“人”的主导地位

本研究揭示了核心竞争力：并非掌握特定工具，而是重塑人机关系的能力。

当越来越多人开始使用AI工具时，人与人之间真正拉开差距的，可能不再是“是否使用AI”，而是是否真正理解AI；是否知道AI的边界；是否具备与AI协同工作的能力；是否能在AI时代保持人的判断力与主体性。当AI工具日趋平民化时，真正的差距源于谁能洞悉AI的黑盒，谁能守住价值判断的底线，谁能在算法的辅助下拓展人类的创造力。

因此，AI素养不仅是职业技能，更是一种新型的生存素养。它决定了人能否驾驭AI，而不是被AI裹挟；人能否与AI协作，而不是被AI替代；人能否在技术快速演化的时代，持续保持创造力、批判力与价值判断力。它决定了我们是作为技术的附庸被动适应，还是作为智能时代的驾驭者，与技术共同进化。

参考文献：

Pinski, M., & Benlian, A. (2023). AI literacy-towards measuring human competency in artificial intelligence.