「会用 AI」不等于「有 AI 素养」。真正的素养是四句话：知道它是什么、知道怎么用、知道该不该用、知道出了事怎么办。下面六项能力，每一项都能学、能练、能测。
《国务院关于深入实施「人工智能+」行动的意见》（国发〔2025〕11 号）：着力提升全员人工智能素养与技能。推进人工智能全学段教育和全社会通识教育。另据《教育发展「十五五」规划》：推进人工智能全学段教育，提升学生人工智能素养，增强提出问题、解决问题的能力。
知道 AI 能做什么、不能做什么，听懂大模型、智能体、多模态这些词背后的真实含义。
不知道原理，就不知道什么时候该怀疑它。认知是后面五项能力的地基——不理解「它在预测下一个词」，你就无法理解它为什么会自信地编造内容。
如果你在这个维度上拿不准，可以去做一次 全民 AI 素养自测，结果会告诉你这一维度具体是几分。
会提问、会拆解、会追问、会给材料。把「问一句答一句」变成稳定的工作流。
同一个工具，有人用它省下每天两小时，有人试两次觉得没用。差别往往不在工具，而在能不能把需求表达完整。
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面对上百个工具不迷路：哪个适合我这件事、国产还是境外、免费额度够不够、几个工具怎么串起来。
工具会不断变化，今天熟练使用的产品一年后可能被替代。真正稳定的能力是「面对新工具时知道怎么判断」。
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会检索、会交叉核验、会管理自己的资料与知识库。知道 AI 给的答案不等于事实。
这是六项里最基础也最被低估的一项。AI 大幅降低了信息获取成本，但同时大幅提高了甄别的必要性——因为错误信息的生产成本也降到了接近零。
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隐私、版权、学术诚信、内容标识、价值导向——知道边界在哪里，用之前先想清楚。
这一项不是加分项，是底线。技术上能做到的事，在具体场景里未必允许做。越过边界的代价，往往远大于省下的那点时间。
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把在某一个场景里学会的方法，搬到自己的岗位和日常里去。从「跟着做」到「自己想」。
前五项是可以被教的，这一项只能自己练。它也是区分「学过 AI 培训的人」和「真正会用 AI 的人」的地方。
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抽象的素养不好感知，这六件事是它最直观的样子。
这里不是报名表，也不是咨询单。你在这个站上没找到的内容、觉得讲得不对的地方、想让我下一期讲的题目、单位里想推进的事情，或者只是一句反馈——都可以留下来。我会看，也会回。