當 AI 素養成為全民標配——深讀美國勞工部 AI 素養框架的七個啟示（下）｜專家論點【鄭緯筌Vista】
作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）
從素養到精通：設計可持續的學習路徑
《AI 素養框架》的第五條交付原則，建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）提出了一個關鍵觀念：基礎 AI 素養只是起點，而非終點。隨著 AI 工具持續演進並深入嵌入工作場景，工作者需要清晰的機會來深化技能、追求專業化培訓，或轉型進入 AI 相關職業。
《AI 素養框架》描繪了一條從素養（Literacy）到精通（Proficiency）再到「建造」（Builder）的進階路徑，並特別提出了可堆疊學習模式（stackable learning models）的概念，也就是將培訓設計成一層一層疊加的模組，從基礎素養逐步深入到資料處理、AI 工具設定、提示工程等更專精的技能。每一層都建立在前一層的基礎上，學習者可以依照自己的節奏和需求逐步推進。
我認為這個設計概念，對臺灣的教育和培訓系統有著重要的啟示。目前臺灣市面上的 AI 課程大多是一次性活動，通常上完一堂三小時或六小時的課就結束了。但 AI 素養的養成不可能靠一次活動完成，它需要的是持續的練習、回饋和深化。《AI 素養框架》所提出的可堆疊概念，給了我們一個很好的設計思路：與其設計一堂包山包海的超級大課，不如設計一系列環環相扣的模組，讓學習者可以按照自己的步調前進。
特別值得一提的是，《AI 素養框架》還提到了鼓勵建造者與創業路徑（Encourage builder and entrepreneurship pathways），支持那些想要從使用 AI 工具進階到建造自己的 AI 解決方案的工作者。這一點，與我目前大力推廣的 Vibe Coding 和無代碼開發平臺的理念高度呼應。道理很簡單，因為在 AI 時代，每一個人都有機會從使用者變成創造者，前提是要有一條清晰的學習路徑引導他們前進。
對臺灣的啟示：我們的 AI 素養藍圖在哪裡？
讀完這份框架，我不禁要問一個問題：臺灣的 AI 素養框架在哪裡？
誠然，臺灣在半導體和 AI 硬體供應鏈上的實力毋庸置疑，我們也有不少優秀的 AI 研究人才和技術團隊。但在全民 AI 素養的系統性推動上，我們似乎還停留在零散的或各做各的的狀態。教育部有教育部的做法，勞動部有勞動部的計畫，數位發展部有數位發展部的專案，但缺乏一份像美國這樣跨部會整合的、有清晰架構和行動指引的國家級框架。
美國的《AI 素養框架》，提供了我們幾個具體的參考方向。第一，建立跨部會的 AI 人才發展策略，讓數發部、教育部、勞動部和經濟部的資源能夠協同運作。第二，定義臺灣版的 AI 素養能力指標，納入我們自己的產業特性和文化脈絡。第三，善用既有的職業訓練體系和產業人才培育計畫，將 AI 素養課程系統性地嵌入而非另起爐灶。第四，將體驗式學習真正落實到每一場培訓活動中，把聽演講改成工作坊實作。第五，不要只關注都會區的科技從業者，偏鄉地區的工作者、中高齡的轉職者或新住民等群體，同樣需要 AI 素養的支持。
此外，《AI 素養框架》特別提到的解決先決條件（Address Prerequisites to AI Literacy）原則，在臺灣的脈絡下也格外重要。畢竟不是每一個人都擁有穩定的網路連線、足夠的硬體設備或基本的數位操作能力。如果我們在推動 AI 素養的同時忽略了這些基礎門檻，那麼 AI 帶來的機會紅利就只會流向本來就佔有優勢的族群，反而加劇了數位落差。
從知道到做到：你現在就該開始的行動
一份政策框架即便再好，如果只是停留在文件層面，就毫無意義。在這篇文章的尾聲，我想提供一些你讀完之後立刻就能動手的行動建議。
第一，盤點你的工作流程。花 30 分鐘列出你每天重複做的 10 件事，標記其中哪些可以讓 AI 協助。這就是你個人的 AI 應用機會清單。請謹記，不是所有任務都適合交給 AI：請從低風險、高頻率的任務開始，這才是最聰明的切入點。
第二，每天動手用 30 分鐘。選一個 AI 工具，不管是 ChatGPT、Claude 還是 Gemini，運用你真實的工作任務來練習，而不是隨便聊聊天。體驗式學習的精髓，就在於輸入真實問題，觀察真實產出，培養真實的判斷力。
第三，建立你的 AI 產出審核習慣。每次在使用 AI 工具產出之前，至少問自己三個問題：事實正確嗎？邏輯通順嗎？符合我的目的嗎？AI 不是最終權威，你才是。養成信任但驗證的工作紀律，才是負責任使用 AI 的基礎。
第四，強化你的人類技能護城河。在我看來，批判思考、創意發想、溝通表達與領域專業——這些能力不會被 AI 取代，反而是讓 AI 發揮最大價值的基礎。投資在這些能力上的時間和精力，回報率只會愈來愈高。
第五，設計你的持續學習路徑。AI 素養不是上完一堂課就結束的事，而是一個需要持續演進的能力。為自己設定季度學習目標，追蹤新工具和新功能的發展，定期重新評估自己的 AI 使用效率。《AI 素養框架》的敏捷原則，正提醒我們：技術在變，你的學習也必須持續適應。
AI 素養的真正核心，不在於你會使用幾種 AI 工具，而在於你是否具備與 AI 共同思考、共同創造、共同負責的能力。這份框架給了我們方向，但走這條路的，終究是每一個人自己。
