在評估AI風(fēng)險時，企業(yè)往往聚焦于最復(fù)雜的威脅：算法偏見、知識產(chǎn)權(quán)問題或新興監(jiān)管，但增長最快、卻最容易被忽視的風(fēng)險要簡單得多——員工可能根本沒有意識到自己正在使用AI。

AI早已不再局限于企業(yè)創(chuàng)新實驗室或數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊，而是通過Microsoft Copilot、Google Gemini、郵件摘要工具、CRM聊天機(jī)器人以及招聘平臺等深度嵌入日常工作流程。許多員工每天都在使用AI，卻往往毫不自知。

幾乎所有美國人都在使用帶有AI功能的產(chǎn)品，但近2/3(64%)的人并未意識到這一點(diǎn)，同時，在2024年接受過培訓(xùn)的員工中，只有24%的人表示內(nèi)容與AI使用相關(guān)，然而，無論是有意還是無意，員工都在使用AI，而圍繞其使用的恐懼、困惑以及不明確的政策，可能引發(fā)無意且意外的問題。

最終的結(jié)果是：風(fēng)險暴露不斷擴(kuò)大、暗中使用增多，而那些看似完善的政策在實踐中卻幾乎“隱形”。

認(rèn)知是政策與實踐之間缺失的環(huán)節(jié)

健全的AI政策至關(guān)重要：它們能夠界定預(yù)期、闡明原則，并為負(fù)責(zé)任的使用設(shè)定邊界，但僅靠政策遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。哪怕是最精心設(shè)計的框架，如果缺乏相應(yīng)的認(rèn)知和賦能投入，也可能失效。

員工無法遵循自己并未完全理解的規(guī)則。很多人甚至不知道所使用的工具中已嵌入AI功能，也不了解由此帶來的責(zé)任。要彌合這一差距，不僅僅是發(fā)布規(guī)則，而需要持續(xù)的教育和情境化支持，尤其是在去中心化、節(jié)奏快速的環(huán)境中。

構(gòu)建AI素養(yǎng)、降低風(fēng)險的5個關(guān)鍵要點(diǎn)

如果員工對AI工具和政策缺乏清晰的理解，就可能導(dǎo)致無意誤用、“影子AI”行為以及對治理框架的不一致遵循。以下五個要點(diǎn)有助于縮小這一知識差距，并在企業(yè)范圍內(nèi)建立AI素養(yǎng)與風(fēng)險認(rèn)知文化。

1. 從認(rèn)知開始，而不僅僅是規(guī)則

隨著生成式與預(yù)測式工具嵌入日常平臺，大多數(shù)用戶是在被動、無意識地接觸AI。因此，任何賦能工作的第一步都必須是提升認(rèn)知。

員工應(yīng)通過貼近其工作流程、基于真實案例的方式來了解AI。光說“不要將敏感信息上傳到AI工具”是不夠的——他們必須知道什么算作AI工具、何時正在使用，以及為什么某些行為會帶來風(fēng)險。

從易于理解的定義入手，使用能引起非技術(shù)團(tuán)隊共鳴的語言，把信息傳達(dá)為一種共同責(zé)任——既保護(hù)企業(yè)，也賦能員工在一線做出更明智的決策。

2. 讓員工參與政策制定

當(dāng)員工對影響其工作的工具和規(guī)則有主人翁感時，他們更容易理解、記住并付諸實踐。比如，邀請員工閱讀AI政策草案，并就含糊或過于技術(shù)化的語言提供反饋，不僅能激發(fā)跨部門對話，還能發(fā)現(xiàn)理解上的盲點(diǎn)，從而讓最終的政策更易于接受。更重要的是，這傳遞了一個明確信號：這不是一份自上而下、脫離實際的法律/技術(shù)文件，而是能真正落地的規(guī)范。

3. 用“滴灌式”方法強(qiáng)化學(xué)習(xí)

遺忘曲線研究表明，人們在學(xué)習(xí)一小時后會遺忘超過50%的新信息，如果沒有強(qiáng)化，一周后遺忘更多。

因此，一次性的政策宣講或靜態(tài)培訓(xùn)模塊往往無法帶來持久的行為改變。企業(yè)應(yīng)采用“滴灌式”方法：通過員工常用的渠道(如郵件、Slack、Microsoft Teams或內(nèi)部儀表盤)，定期推送小而精的信息。

這種“微學(xué)習(xí)”方式能增強(qiáng)記憶，建立長期熟悉感。當(dāng)結(jié)合實時工具、實際場景以及不斷變化的監(jiān)管風(fēng)險時，它不僅是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，更是戰(zhàn)略性賦能。

4. 按角色和風(fēng)險差異化培訓(xùn)

AI的使用場景差異巨大。開發(fā)人員利用生成模型寫代碼，面臨的風(fēng)險與市場人員使用AI寫作工具完全不同;高管依賴預(yù)測分析做決策，其責(zé)任與客服使用AI聊天機(jī)器人服務(wù)客戶也截然不同。

培訓(xùn)深度應(yīng)與風(fēng)險敞口相匹配。高風(fēng)險崗位需要更頻繁的復(fù)訓(xùn)或情景模擬，低風(fēng)險團(tuán)隊則可以通過入職簡報或即時提醒來覆蓋。

應(yīng)設(shè)計按職能、地域和工具區(qū)分的模塊化學(xué)習(xí)路徑。例如，歐洲員工可能因《歐盟AI法案》而需要遵守不同的透明度要求，即便使用相同的工具，培訓(xùn)內(nèi)容也必須有所區(qū)別。

5. 衡量完成度，也要衡量理解度

培訓(xùn)成效不能只看完成率。完成模塊并不等于真正理解。任何賦能計劃中最大的警示信號是“沉默”——如果員工不提問、不反饋、不表達(dá)疑惑，這可能意味著他們并未真正掌握。

衡量應(yīng)結(jié)合定量和定性指標(biāo)，例如：

? 定量指標(biāo)：完成培訓(xùn)的員工比例、學(xué)習(xí)時長、與AI工具或政策相關(guān)的服務(wù)臺工單數(shù)量

? 定性指標(biāo)：培訓(xùn)后的反饋調(diào)查、新工具試點(diǎn)小組的討論、團(tuán)隊主管的非正式反饋

這些信號有助于企業(yè)盡早發(fā)現(xiàn)知識缺口，并調(diào)整溝通方式，同時支持一種更具適應(yīng)性的治理方法——教育與監(jiān)督伴隨AI在業(yè)務(wù)中的普及而同步發(fā)展。

將認(rèn)知轉(zhuǎn)化為運(yùn)營優(yōu)勢

隨著AI持續(xù)融入日常工作流程，企業(yè)必須投資于認(rèn)知、理解和行為轉(zhuǎn)變，以支撐AI治理，這意味著要把AI素養(yǎng)視為一種企業(yè)核心能力，而不是合規(guī)清單上的勾選項。

無所作為的風(fēng)險在于：無意誤用、不一致的執(zhí)行、日益增加的合規(guī)風(fēng)險，以及對新技術(shù)信任的流失。但機(jī)遇同樣巨大。通過幫助員工識別、質(zhì)疑并負(fù)責(zé)任地使用AI，企業(yè)不僅能降低風(fēng)險，還能讓員工以清晰和自信來推動創(chuàng)新。

AI賦能的真正目標(biāo)，不只是避免錯誤，而是為企業(yè)在AI驅(qū)動的未來鋪就成功之路。