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。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。

[caption id="attachment_252660" align="alignnone" width="845"] 「會使用AI」不代表真正具備AI能力。（圖／AI生成）[/caption]

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

這篇文章 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 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。