AI智法双鉴专栏|从AI热潮看“AI素养”的必要性

多客科技

作者：微信文章
INTRODUCTION

引言





近年席卷各行各业的人工智能（AI）热潮，正在悄然改变我们的工作方式。从ChatGPT等生成式AI工具的普及，到企业纷纷引入智能招聘、合同审核系统，AI正以前所未有的速度融入组织日常。对于法律和人力资源从业者而言，“AI素养”（AI Fluency）已经不再是技术人员的专属名词，而成为一项新兴的职业必备能力。

所谓AI素养，可以通俗理解为对人工智能的掌握程度——不仅懂得AI是什么，还能有效地运用AI工具解决实际问题，并在此过程中保持批判和合规的意识。

当今，AI素养正迅速成为专业人士的“新常识”。

拥有AI素养意味着什么？为什么它尤为重要，我们又该如何培育真正的AI素养？本文将深入探讨这些问题。

AI素养的起源、定义与演变▼

“AI素养”概念兴起于近十年。早期学者受“数字素养”“数据素养”的启发，开始探讨公众应具备哪些AI相关知识与技能。随着机器学习和智能系统进入教育、商业主流，人们意识到仅有少数专家掌握AI技术已不足以应对AI时代的挑战，全民范围的AI基本认知与技能培养势在必行。

定义方面，业界和学界对AI素养的阐释高度一致：并非要求人人成为程序员或算法专家，而是强调一种基础而战略性的理解和应用能力。Lantern Studios将AI素养描述为：“了解AI能做什么、不能做什么，并将其置于业务环境中加以权衡，由此做出推动组织前进的明智决策”。

换言之，AI素养包含理解AI原理局限、应用AI解决问题，以及整合AI于决策流程的能力。它关注的不是具体编程技能，而是一种融合技术洞见与业务判断的新型素养。

演变过程来看，AI素养的内涵正随着技术发展不断丰富。早期人们关注“知道AI为何物”，而如今更强调“如何用好AI”。

例如，美国俄亥俄州立大学已经启动跨学科的AI教育计划，要求2029级开始的所有大学生毕业时都成为“AI fluent”——在各自专业领域中能熟练且负责任地运用AI。

企业界也出现了分层次培养AI技能的思路：Google的报告提出建设三层次AI人才梯队——基础的“AI学习者”（具备基本AI识读能力）、中级的“AI实施者”（能在工作中使用和调整AI工具）、高级的“AI创新者”（精通AI技术研发，引领AI演进）。这一方面反映了AI素养并非一蹴而就，而是分阶段提升的过程；另一方面也表明，无论技术背景如何，每个人都有机会也有必要在原有岗位技能基础上，培养与AI相关的新技能。

   AI素养在人力资源管理中的重要性▼

AI素养对于人力资源管理的重要性，源自AI对组织人事管理和合规运营的深刻影响。

首先，在组织管理方面，AI工具正广泛应用于人力资源场景，例如简历筛选、员工流失率预测、培训内容推荐、绩效数据分析、劳动合同审核等。这些智能应用有望大幅提升效率——腾出大量时间处理更高价值的工作。对于HR而言，AI可以让HR团队聚焦于员工发展、组织战略等更需要人类洞察的领域。

然而，效率提升的另一面是风险与责任。当AI算法参与决策，人力资源管理中潜藏的新问题不容忽视。如果缺乏AI素养，我们可能对AI系统的决策原理、偏差风险知之甚少，相当于“闭着眼睛飞行”。

举例来说：招聘筛选AI也许无意间放大了偏见，错误淘汰了有潜力的候选人；员工监测算法可能触及隐私或引发歧视争议。如果我们不理解这些AI系统的运作机制及盲点，就无法及时发现并纠正问题。因此，AI素养是一道“防火墙”，帮助组织平衡自动化与人类判断，既善用AI之长，又避免其可能带来的法律与伦理风险。

此外，在合规与伦理层面，全球监管环境也正推动企业管理人员提升AI素养。欧盟《AI法案》率先提出，要求企业对员工进行AI相关培训，确保具备“足够程度的AI素养”以安全地部署和使用AI系统。其背后逻辑很清晰：AI的错误使用可能导致高昂代价，包括法律诉讼、声誉损失乃至监管处罚。

对于主管劳动用工合规的法务而言，AI素养意味着有能力审查公司使用的AI工具是否符合公平就业、数据隐私等法律要求（例如确保招聘算法不会违法歧视，确保员工数据的算法应用符合隐私法规），从而将风险防范在应用之前。可以说，AI素养已成为HR和法务的“隐形合规要求”——唯有懂AI，才能管好AI。

最后，人机协作的新范式也在呼唤AI素养。AI并非人类工作的对立面，恰当运用时，它是扩宽人类能力的助手。有AI素养的管理者，懂得在哪些环节信任AI、在哪些情境保留人工复核，从而形成高效的人机协同。

例如HR利用AI自动完成初筛和常规查询，但在最终决策前加入人工判断，以体现对候选人多元素质的考量；法务人员让AI先行整理海量合同条款、提取风险点，自己再重点审查关键条款并作出判断。

这样的协作模式需要专业人员对AI“知根知底”——既了解其速度和模式识别优势，也清楚其局限和错误倾向。这正是AI素养的体现：让专业人士具备驾驭AI工具的能力与信心，把AI当作得力助手而非不可控的黑箱，从而释放技术与人的双重潜力 。

AI素养：我们需要什么？▼

在具体岗位上，AI素养会因业务场景不同而有所侧重。

对于人力资源管理者（HR）来说，AI素养首先体现为对HR领域常见AI工具的熟悉和警觉。这包括：了解简历筛选、员工敬业度分析等HR AI系统的基本原理，明白它们依据什么数据做判断，以及可能存在的偏差——技术团队可以提供工具，但判断工具如何真正改善工作、符合组织价值，则需要HR专业判断来把关。

HR的AI素养还包括基本的数据与隐私意识，能识别AI在处理员工数据时的合规风险，懂得向技术部门提出正确的问题并制定相应的使用政策（如哪些决策必须有人工参与，哪些数据不得用于算法训练等）。

HR个人提升AI素养的一个直接表现是敢于亲自上手AI工具。很多人最初对AI感到陌生甚至畏惧，但真正的素养来自于实践。

每一位HR专业人士都可以从身边的小工具开始尝试：例如用ChatGPT起草一份岗位描述，再观察AI输出如何，需要怎样的提示（prompt）才能改进结果。

通过这种试验，HR既能积累与AI对话的技能（如如何提问以获得有用回复），也能体会AI的局限（如有时回答跑题或语气不当）。

这种实践体验能迅速拉近HR与AI的距离——正如有人所言，“AI素养并非纯理论知识，更是一种‘肌肉记忆’”，需要不断练习来强化。

另外，AI素养高的HR懂得与技术团队协作：在引入新的AI工具前主动邀请IT参与评估，在使用中遇到问题及时反馈，与数据科学团队共同优化模型。这种跨部门合作意识也是AI素养的重要组成部分，它打破了“AI归技术部门管”的误区，使AI真正融入业务流程。

对于法律从业者（如企业法务和律师）而言，AI素养主要体现为将AI融入法律工作的能力和职业操守上的新要求。一名有AI素养的律师，不一定精通编程，但至少要“听懂AI的语言”。

具体来说，律师需要了解常见法律AI工具如何运作，例如用于合同审查的AI是通过训练大量合同文本来自动提取条款、识别风险条款；用于法律检索的AI（如智能检索引擎或问答助手）是基于语料和概率生成答案。了解这些机制有助于律师判断AI的结论是否可靠，以及在哪些情形下AI可能出错。

AI素养高的律师具备以下技能：

理解AI决策逻辑：知道AI模型在法律文件分析中看重哪些关键词和模式，也意识到偏见可能从何处产生（例如训练数据不平衡可能导致的倾向性）。

解读AI输出：能读懂AI给出的摘要、条款提取或风险评估报告，并进一步追问细节。如果AI标记出合同中的异常条款，律师应看得出这是因为措辞与通常约定不符，还是算法误判。

划定人机分工：清楚哪些任务适合AI处理，哪些环节必须由人来决策 。例如，大批量合同的格式审查和信息提取可交给AI完成，而涉及合同关键义务的修改、谈判策略制定则应由有经验的律师把关。

掌握上述能力后，律师才能既不盲信AI也不低估AI，避免因不会用AI而错失效率红利，也防止对AI过度依赖而酿成纰漏 。有AI素养的律师在利用AI提高效率的同时，会始终保持审慎，确保人最终对结果负责而非一味信任机器。

企业法务部门提升AI素养还意味着承担内部AI治理专家的角色。他们需要协助制定本公司AI应用的规范和政策（如AI合规使用准则），对接IT部门评估第三方AI法律科技产品的可靠性和合法性，并为管理层在引入AI决策时提供建议。这要求企业法务既懂法律又懂一些AI原理，成为沟通技术与法律的桥梁。英国一家知名律所已将AI基本知识纳入强制培训，并重点讲授生成式AI工具的应用与风险。

AI素养正迅速从“锦上添花”变为“雪中送炭”——不会用AI的律师，未来可能难以胜任繁重高效的新工作模式；反之，善用AI的法律人将如虎添翼，在专业竞争中脱颖而出。

   如何在组织中系统培养AI素养▼

面对AI带来的能力要求转型，组织应当主动为员工搭建AI素养培养的体系。以下是一些思路和步骤：

1. 明确需求与基础：评估AI使用现状

每个组织引入AI的程度不同，培养AI素养的起点也应有所区别。首先应摸底本组织内AI的使用场景和风险点。了解现状有助于确定培训侧重点——例如，如果公司准备大量采用AI简历筛选，那么HR团队需要重点培训算法公平性与反歧视知识；如果法律团队计划使用智能检索，那么应加强检索结果验证和AI法律伦理培训。同时，也要识别组织内部“AI意向”：员工是否在自发尝试市面上的AI工具？哪些团队对AI最感兴趣或抵触？这些信息都有助于设计有针对性的培养方案。

2. 制定政策与愿景：设定组织对AI的态度

组织层面的AI使用政策是培养AI素养的指挥棒。管理层应当明确表态鼓励员工合理尝试AI，同时设置基本的使用规范和底线。比如，不要简单粗暴地下达“禁止使用AI”的一刀切禁令，那不仅难以监控，也扼杀了学习热情。相反，政策应平衡创新与风险：列出允许尝试AI的领域和需要人审核的关键环节，指导员工如何保护敏感信息不随意输入公开AI等。通过明确的政策基调，组织向员工释放信号：AI是我们的机遇而非威胁，我们希望大家积极学习，但也要遵循规矩。

3. 广泛基础培训：人人夯实AI知识

在制度和方向确定后，就该进入培训实施阶段。建议先针对全员开展AI基础知识培训，让每个人都对AI有一个科学准确的认知。这类培训无需深奥技术细节，但应覆盖核心内容，包括：AI的基本原理（例如机器学习如何基于数据模式预测）、生成式AI的特点和局限（如“大语言模型”擅长生成语言但可能捏造事实的“幻觉”现象）、使用AI时常见的风险点（比如输出错误信息、侵犯版权或隐私等）。

培训还可以用通俗案例讲解，例如“为什么AI有时会写出一本正经却错误的答案”，让学员明白AI并非万能且可能出错。通过基础培训，员工至少应学会在面对AI输出时保持质疑精神，而不把AI当作权威或魔法。这种底线认知非常重要，它是避免“伪素养”的第一步——只有意识到AI会犯错，员工才不会盲目迷信，从而进一步学习如何验证和纠偏 。

4. 分层进阶培养：针对不同角色深化技能

在全员打好基础后，可根据不同岗位的需求开展进阶培训。领导层和决策者可以接受战略与治理方面的培训，内容包括AI带来的行业机会与风险、高层如何推动AI转型、AI项目的内部治理流程等。这将帮助管理者在制定战略时正确评估AI的价值和局限，使其成为AI变革的引领者而非旁观者。

对于一线团队，则需要更贴近实务的培训。IT和数据团队也需要进阶培训，使其能够支撑业务部门的AI需求。每个层级、每个岗位都学到与自己相关的AI知识，在实际工作中学以致用。

5. 工作中练兵：将学习融入日常流程

培养AI素养不可能靠一两次培训就一劳永逸，关键在于将AI实践融入日常工作，做到知行合一。组织可以鼓励并创造条件让员工在实际业务中尝试AI，用真实用例巩固所学。通过在岗练习，员工既获得了安全试错的机会，又能在团队内部分享经验、相互学习。

6. 文化塑造与激励：让AI素养融入组织DNA

最后也是最重要的，是营造支持AI学习和创新的组织文化。管理层在其中起到风向标作用：领导者应以身作则，表现出对AI的好奇心和学习意愿，让员工看到“连高管都在学习新东西”而备受鼓舞 。更为根本的是，要倡导宽容试错、持续学习的价值观。AI技术日新月异，要求员工不断更新知识，因此企业文化应鼓励员工主动学习新工具、新动态，而不是守着旧经验不放。

在塑造文化时还应注意消除两个极端：一是消除对AI的过度恐慌，让员工明白AI并非洪水猛兽，不会取代真正有价值的创造性工作；二是防止盲目崇拜技术，强调理性看待AI的定位——AI是辅助手段，最终决定权和责任依然在人。

   避免“伪AI素养”与AI滥用 ▼  

虽然AI素养已成为热门话题，但我们也必须警惕在实践中可能出现的错配、滥用和误解问题，防止流于形式的“伪智能素养”。

首先是能力错配：一些组织高层对AI前景寄予厚望，投入大量资金引进AI系统，但忽视了一线员工技能的提升，导致新工具无人会用或用不好；反过来，有些员工自学了一些AI技巧，却受制于组织守旧文化或政策禁令，无法在工作中发挥。

为避免此问题，组织需要同步推进技术部署和人员培训，让技术能力与应用场景相匹配。管理层在制定AI战略时应听取一线反馈，评估员工是否具备相应素养，而不是一厢情愿地认为“买个AI系统就万事大吉”。

AI滥用是另一个值得警惕的现象。

有时出于追求效率或业绩压力，组织可能过度依赖AI，甚至将本该由人把关的环节完全交给算法决定。这种做法短期或许看到效率，但长期可能埋下隐患。

例如，完全由算法决定的招聘流程如果缺乏人工监督，可能在不知不觉中违背平等就业法规，招致法律诉讼；又如企业为了提升管理便利，过度采集和分析员工数据，借助AI进行严格监控，可能引发员工反感和侵犯隐私的指控。

AI滥用往往源于对AI能力的误判——高估了AI的准确性，低估了其中隐含的伦理问题。拥有真正AI素养的团队应懂得给AI划界：在哪些决策上AI只能提供建议而非最终决定，在哪些敏感领域AI应谨慎使用或避免使用。

我们需要始终记住，引入AI的目的是服务业务目标，而不是为了炫技赶潮流。凡事应从问题和需求出发，评估AI是否真的合适，而不是见到新技术就不加选择地往上套用。

最后，需要防范的是“伪AI素养”，即表面懂一些AI皮毛但缺乏深入理解的情况。这种“伪素养”可能比完全不懂更危险，因为它容易让人产生过度自信。仅知晓AI工具“能用”远远不够，还必须明白其局限和陷阱。大语言模型的回答看似流畅权威，但不加核实就接受，等于拿自己的专业信誉做赌注 。

要避免伪素养，个人和组织都应倡导实事求是的学习态度：不夸大神奇，也不讳言问题。建立流程时，应引入“双人复核”“结果抽检”等机制，确保AI的输出始终有人监控。一旦发现AI出了错，要鼓励及时揭示和讨论，而非掩饰回避，从而让整个团队从错误中学习。只有经过这样的“实战考验”，AI素养才能变得更加扎实，避免流于纸上谈兵。

   结语 ▼  

AI时代的大幕已经拉开，我们正迎来前所未有的机遇与挑战。在这个过程中，“AI素养”将是每一位律师、HR和法务安身立命的新基石。它既包括对新技术的理解掌握，也包含了对自身专业的坚守与延伸。

有AI素养的人，并非要与AI一较高下、分出你我，而是懂得驾驭AI让自己如虎添翼——正所谓“人机协同”，让AI的长处充分发挥，让人类的判断不可或缺。

当然，培养AI素养不是一日之功。个人需要保持好奇、持续学习，组织需要提供支持、营造氛围，全行业还需共同探索最佳实践。

但可以肯定的是，AI不会让真正专业、有智慧且勇于拥抱新事物的人失业；相反，它会解放我们的重复劳动，让我们有机会把工作提升到更高价值的层次。如果我们每个人都能以审慎而开放的心态提升自己的AI素养，我们将在变革中站稳脚跟，甚至引领这场变革。

作者：程阳  高级合伙人

劳动团队 北京

chengyang@lantai.cn



      程阳，毕业于中国政法大学，兰台律师事务所高级合伙人，管委会委员，兰台劳动团队牵头合伙人。多年来一直深耕在企业合规与劳动人事法律领域，擅长将法律思维与管理思维有机融合，为客户提供具有操作性、前瞻性的法律建议。同时担任中国政法大学、北京航空航天大学、中国劳动关系学院校外指导老师。工作之余，著有《人力资源合规管理全书》，带领兰台劳动团队出版了《劳动纠纷实战解析》《劳动疑难问题操作指引》《第一本法律日志书：HR每天学点劳动法》等书籍，统筹负责兰台律师事务所出版的《企业法律顾问实务操作全书》的撰写，主笔劳动法律部分，在多家媒体报纸上发表专业文章，全面负责“兰台劳动”微信公众号运营，公众号坚持每天发布专业文章。凭借卓越的法律服务水平和备受赞誉的市场口碑，The Legal 500《法律500强》国际权威法律评级指南，获评“推荐律师”，《亚洲法律杂志》ALB客户首选律师（2023 ALB Client Choice）。

作者：洪瑜  实习律师

劳动团队 北京

hongyu@lantai.cn



        洪瑜拥有英国兰卡斯特大学学士学位和美国西北大学硕士学位，具备在美、英、澳、中四国的学习与工作背景，曾于美国参与癌症支持公益项目，日均处理20+英文沟通案例，以及于美国西北大学凯洛格商学院负责英文内容编辑；深度参与兰台劳动团队“海外用工”专栏的创作。洪瑜能够熟练运用英语完成法律文件撰写、国际调研及跨文化谈判，致力于将跨文化理解和经验转化为企业合规解决方案。

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