科技新知專欄
2025.06.25
AI素養並非僅是工具操作的訓練，更是一場社會文化的轉向
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》 指出，到了2030年，「AI 能力與大數據素養」將是增長最快、最具競爭力的核心技術技能之一......
AI素養並非僅是工具操作的訓練，更是一場社會文化的轉向
李長潔 淡江大學大眾傳播學系助理教授
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》[1]指出，到了2030年，「AI 能力與大數據素養」將是增長最快、最具競爭力的核心技術技能之一，超越網路與資安等領域。這意味著社會人才發展將更仰賴 AI 能力，推動個人與組織在數位化時代中持續學習與轉型，並重新定義教育與職場技能素養範疇。
人工智慧（AI）日益被視為社會領域的變革性力量，為社會整體帶來諸多益處，AI的素養能力（artificial intelligence literacy，縮寫為AIL）已成為不可忽視的重要課題。AIL所帶來的願景，是打造一個安全、公平且具意義的AI與新興科技生態，藉此提升每個人生活的方式，促進生活品質。因此，AIL已成為每個人都應具備的基本能力，使其能安全且有效地運用這些新興技術。
所謂AIL，是指一套知識與技能，使個人能夠批判性地理解、評估並使用人工智慧系統與工具，從而在這個日益數位化的世界中，安全且有效地參與各種活動與決策（Younis, 2025）。
AIL的四個構面
Koch 等人（2024）透過對多個 AIL量表的探索性因素分析，辨識出四個彼此相關的潛在構面。這四個構面如下：
- 使用與互動能力（Use and Interaction with AI）：這項構面涵蓋個人實際操作和與AI互動的技能，代表能夠在日常生活與工作中實際運用AI的能力。例如，能使用語音助理、使用AI協助寫作等，我們能夠理解其運作方式，並有效互動。
- 設計與編程能力（Design and Programming of AI）：指的是具備較深入的技術理解與程式設計能力，包括如何設計AI系統、了解演算法與資料運作機制。這一構面是培養AI創作者與開發者的基礎。
- 複雜認知能力（Complex Cognitive Operations）：此構面聚焦於倫理思辨、批判性理解等認知能力。使用者不僅要理解AI如何運作，還需思考AI帶來的社會、倫理與法律層面的影響，如偏誤、透明性與責任等問題。
- 辨識與說服素養能力（Persuasion Literacy）：這指的是個體能夠辨識AI與人類的差異，並管理AI在資訊傳遞與決策中可能造成的說服性影響。使用者應能理解AI內容的來源與意圖，進而避免被操控或誤導。
這些構面讓我們知道，AIL從單一技術操作拓展至涵蓋認知、倫理與社會層面的多元理解，對於教育設計、數位公民教育以及AI相關職能培養均具有實質意義。由此可見AIL不僅是科技知識的學習，更是一種深具社會文化意涵的素養轉型。AIL的提升影響的不只是個人與科技互動的能力，更深刻地牽動知識權力的重構、文化生產模式的轉變、價值倫理的辯證、以及教育作為文化傳承與創新的核心場域（Ng et al., 2021）。
AIL所帶來的社會變遷
首先，AIL使我們得以具備理解與批判AI運作邏輯的能力，有助於打破科技專業壟斷知識的結構，使一般人能在數位社會中獲得說話的權力。當人們能夠辨識AI內容的生成機制、演算法偏誤與資料來源，即成為具有行動能力的數位公民，能參與公共討論並捍衛資訊公平。
其次，在文化生產領域，AI已成為創作的合作夥伴。從AI繪畫、音樂生成到新聞撰寫，人與AI的協作挑戰了傳統對「原創性」與「作者性」的界定。這不僅促使藝術家與教育者重新思考創意的本質，也引發關於文化產權與倫理的新辯論。AI不再只是工具，而是創意語言中的一部分，帶來文化語境的再製與重組。
AIL下的民主深化
此外，AIL推動倫理與價值觀的公共討論（Long and Magerko, 2020）。在演算法歧視、AI監控與資料隱私等議題上，具備AI素養的大眾更能辨識其中的權力運作與潛在風險，進而促使政策制定更為透明與多元，這是數位民主深化的關鍵。
最後，教育場域中的AIL培育，不只是技能訓練，更是文化批判與創新實踐的空間。它不僅形塑學習者對人機關係的理解，也開啟了跨文化對話的契機，使全球化與在地知識得以共構，防止技術殖民與文化單一化。
邁向公正、開放與創新社會的關鍵力量
AIL是一種結合科技、倫理與文化的跨域能力，其社會文化意義不容忽視。唯有從文化與教育的角度深入思考，AIL才能真正成為邁向公正、開放與創新社會的關鍵力量。AIL並非僅是工具操作的訓練，更是一場社會文化的轉向。當AI滲透至生活每個角落，社會體系不能只是「導入AI」，更需反思如何「與AI共存」，甚至「對AI說不」。這既是一種知識的重構，也是一種倫理的再政治化（repoliticization）。
參考文獻
- Koch, M. J., Wienrich, C., Straka, S., Latoschik, M. E., & Carolus, A. (2024). Overview and confirmatory and exploratory factor analysis of AI literacy scale. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100310.
- Younis, B. (2025). The artificial intelligence literacy (AIL) scale for teachers: A tool for enhancing AI education. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 41(1), 37-56.
- Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041.
- Long, D., & Magerko, B. (2020, April). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-16).
[1] 請見 https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/
作者：李長潔
李長潔博士現任淡江大學大眾傳播學系助理教授。 專業領域涵蓋未來學研究、科學傳播、數位語藝、組織傳播、文化研究與社會學。在教學方面，李博士教授行銷傳播概論、傳播理論、傳播作品精選、文創專案設計與行銷、多元文化與傳播等課程。
在學術研究上，李博士曾發表多篇論文，主題涉及數位環境中粉絲群體的形成對文化創意產業的推動性、未來意識教育的遊戲設計與實踐、新媒體的移動鑲嵌等。
李博士亦關注文化觀察，創辦了「偽學術」文化研究專頁，並主持相關Podcast節目，深入探討日常文化現象。多元身份與豐富經歷，展現了其在傳播學術與實務領域的活潑。
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[備註] 本篇文章封面圖片由網路新國民SmartKids採用Canva魔法媒體工具AI生成。