隨著就業市場被 AI 劇烈翻轉，求職平台 Indeed 調查指出，高達 81% 的招聘經理將 AI 技能列為 2025 年的優先考量。
但到底工作者需要什麼樣的 AI 技能？評量一個人是否具備 AI 技能的標準是什麼？連企業都還搞不清楚自己的AI策略，又要如何評估 AI 人才的任用？
「AI 素養」（AI literacy）便成為不確定下，最接近的解答。
經濟合作暨發展組織在〈A Socio-technical approach to AI literacy〉指出 AI 素養是一種「社會技術方法」，除了包含操作工具的技術能力，更涵蓋了對倫理、隱私與社會影響的理解。
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這不是指每個人都要學會寫程式，或理解大型語言模型背後的公式，而是一種能力：能否理解 AI 在做什麼、不能做什麼，以及它正在如何改變決策與價值判斷的方式。一個具備 AI 素養的人，除了要理解 AI 如何運作以及使用邊界，更重要的是具備批判性思考能力，能評估 AI 產出的內容，辨識錯誤、AI 偏見與 AI 幻覺。
史丹佛大學人本人工智慧研究中心（Stanford HAI）指出，AI 素養的目標是讓人們有能力做 AI 創新並反映社群需求，而非被動接受技術宰制。AI 素養的用處在於增強人類角色，確保在自動化浪潮中，人類的判斷力與價值觀依然處於核心位置。
Indeed 調查還指出，儘管高達 94% 的員工表示願意學習 AI 技能，目前僅有 5% 的企業行大規模再培訓。這種職場斷層和AI素養鴻溝（AI literacy gap）被描述為「雙軌世界」：已經在使用 AI 的人愈用愈深感不足，反而覺得還需要更多訓練；反觀完全不使用 AI 的 16～40%「AI 邊緣人」則根本不知道自己錯過了什麼，也認為不需要改變。
別以為買了帳號就是導入AI，使用頻次、如何用才是關鍵
這種素養鴻溝形成了 AI 生產力落差（AI productivity gap）。有企業已經能借助 AI 縮短工時、提升業績，許多企業卻還以為買了帳號就是導入 AI，忽略了員工根本不知如何在具體業務場景中使用它。
管理顧問公司埃森哲（Accenture）研究發現，缺乏與工作流程結合的情境式學習，是 AI 導入後生產力未見起色的主因。當員工缺乏 AI 流利度（AI fluency）、不知何時該以 AI 代勞、何時該人為介入修正，導致 AI 淪為昂貴的玩具，或是產出大量低品質的 AI 廢料（AI slop），反而增加了工作負擔，形成 AI 導入初期的生產力衰退。
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從教室走進工作現場，AI 學習要結合實務經驗
要填補這個素養缺口，學習必須從「教室」走入工作流。
例如，生技公司莫德納（Moderna）以內部 AI 學院和工具 mChat，讓員工即使不具備程式背景，也能利用 mChat 生成程式碼、自創 AI 工作流程，將原本費時的臨床試驗數據報告處理或行政流程自動化，省下做重複性工作的時間。這種「全民開發者」策略，讓員工在第一線養成能跨越技術與業務邊界的「AI 通才」，使原本需 10 年以上的藥物開發節奏，縮短至 5 年內推出 15 款新產品。
英國電信公司沃達豐 （Vodafone）則以職能再造回應 AI。在 AI 接手基礎客服工作後，沃達豐不但未裁員，反而把客服對產品與客戶痛點的理解轉化為進階技能。
經由再培訓，員工投入技術支援與數位行銷等更高價值領域，在新職位運用 AI 優化流程、補足 AI 盲點，說明 AI 素養的核心在於透過適應與轉型，以人類經驗創造機器無法取代的價值。
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（本文轉載自《經理人》）
