會下指令就懂AI?專家揭4大必備能力 用錯恐讓企業機密外洩

記者林育如/編譯

生成式AI快速進入工作場域,但「會使用AI」不代表真正具備AI能力。《IT Pro》報導,專家認為,多數員工仍缺乏在工作中安全、有效使用AI所需的基本知識與技能;AI雖然降低操作門檻,卻也讓判斷、查證與倫理能力變得更加重要。

「會使用AI」不代表真正具備AI能力。(圖/AI生成)
「會使用AI」不代表真正具備AI能力。(圖/AI生成)

根據Forrester資料,在5個國家的資訊工作者中,具備較高AIQ的比例從2024年的12%升至2025年的16%,增幅有限。Forrester分析師指出,第一線員工可能因教育與實際接觸AI工具的機會較少,AI能力落差更加明顯。

專家提醒,AI能快速產生流暢、看似合理的內容,但不代表答案一定正確。AI可能出現「幻覺」,產生錯誤資訊,也可能侵犯隱私或強化使用者原本的錯誤判斷。若員工缺乏相關訓練,甚至可能將客戶或公司機密資料輸入AI工具,或把錯誤答案直接提供給客戶。

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那麼,員工究竟需要哪些AI基本能力?FutureDotNow的研究提出4項核心技能,包括AI素養與理解、有效與AI溝通、批判性評估AI輸出,以及負責任使用AI,並將相關建議納入英國政府的Essential Digital Skills Framework。

其中,指令只是其中一環。專家指出,員工首先應理解大型語言模型如何運作,以及為什麼會產生錯誤或虛構內容,再學習如何透過清楚的AI指令與AI溝通。否則,即使能寫出漂亮指令,也不代表能判斷AI回答是否可靠。

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批判性評估AI輸出更被認為是最值得投資的能力。使用者不能只看答案是否流暢,而應要求AI提供來源、檢查細節、核對引用與連結,並運用自身專業知識判斷內容是否合理。專家也提醒,AI可能產生失效連結、虛構引用或不存在的研究資料,因此人工查證不可省略。

此外,企業也必須建立負責任使用AI的觀念,包括資料隱私、安全、倫理及內部使用規範,讓員工清楚知道哪些資料可以交給AI、哪些資訊絕對不能輸入。

AI訓練也不能只做一次。IT Pro引述專家指出,AI工具持續快速變化,企業應透過持續訓練、實際工作練習及團隊內的「數位AI種子」協助員工累積經驗。McKinsey 2025年調查更顯示,雖有88%組織使用AI,但僅6%產生有意義的回報,凸顯真正的AI競爭力不只來自工具,而在於人與流程。

AI時代,真正重要的不是「會不會下指令」,而是能不能理解AI、質疑AI、驗證AI,並在關鍵時刻保留最後的判斷權。

資料來源IT Pro

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