“AI 流利度”是什么?我们比“会用 AI”还缺了四种关键能力

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作者：微信文章
我们真的“会用 AI”了吗？

过去一年，AI 工具如雨后春笋般涌现，几乎每个人的工作、学习、创作流程里都插入了一个“AI 助手”。写文案、做 PPT、查资料、生成代码……仿佛谁会用 AI，谁就占领了效率的高地。

但很快，我们开始感到一种微妙的不适。

你是不是也遇到过这样的情况——让 AI 帮我写篇文章。你别说，速度是真快，咔咔咔几分钟就交货了。可我读来读去，总觉得味儿不对。文章四平八稳，语法正确，逻辑清晰，但就像一杯白开水，解渴，却无比乏味，毫无惊喜。

我们确实“在用 AI”，但它似乎没有真的在帮我们完成高质量的任务。问题不在于 AI 不够聪明，而在于我们对“如何正确使用 AI ”的理解，远远不够。

所以，一个根本性的问题浮出水面：“会用 AI”，到底意味着什么？”

“AI 流利度”：不仅是操作能力，更是认知结构

我们习惯把“会用 AI ”理解为：能快速上手 ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney 等，甚至熟练写出各种提示词（Prompt）。在技术门槛日益降低的今天，这种工具熟练度确实重要，但它远远不是终点。

真正决定 AI 使用效果的，是你能否把 AI 当作一个认知协作体，而不是自动化机器。这就是“AI 流利度（AI Fluency）”所要解决的问题。根据《AI流利度框架》（Framework for AI Fluency V1.5），AI流利度指的是：

“能在不同人机交互情境下，高效、有效、伦理、安全地与 AI 协作的能力。” 它不仅包括如何操作 AI 工具，更包括：

判断是否该用 AI（而不是硬上）；

清晰地向 AI 表达目标与过程；

能识别 AI 的输出是否靠谱；

并且愿意对协作结果承担责任。

从这个意义上说，AI 流利度不是技能，是一种认知结构。它决定了你是“用 AI 写”，还是“与 AI 共创”。

想要真正实现AI流利度，首先要认清我们与AI之间的互动关系处于哪一个层级。《AI流利度框架》将人机协作划分为三种典型模式，它们分别对应了AI在任务中的角色转变，也隐含了人类能力的跃迁路径。

1. 自动化：你指令，它执行

这是最常见、也最初级的使用方式。人类给出明确指令，AI完成单一任务。比如让ChatGPT写一封邮件、总结一篇文章、输出一段代码。

它强调“效率”，但几乎不涉及深度互动。你是导演，AI 是执行者。

2. 增强：你协作，它共创

在这个模式下，人类与AI开始“对话”。你提供初步思路，AI给出反馈，你再微调、补充，直到共同完成任务。这常出现在写作、研究、设计、策划等创意类工作中。

它强调“合作”，需要对AI输出有判断与引导能力。你是搭档，也是朋友。

3. 代理：你设定，它自主

这是最具未来感、也最具挑战的模式。人类不再仅仅输入任务，而是配置 AI 的行为逻辑，让它在未来场景中自主执行复杂任务，如智能客服、AI 教师、NPC 角色。

它强调“设计与授权”，需要对 AI 行为与后果有系统思考。

你是训练师，AI 是代表你行动的代理人。

你在哪个阶段？
多数人还停留在“自动化”的阶段，少部分人迈入“增强”，而能真正设计“代理”AI 的人则凤毛麟角。但这并不是天赋的差异，而是认知结构与使用方式的差异。

理解自己与 AI 的互动模式，是迈向 AI 流利度的第一步。

AI 时代的四种关键能力（4D）

知道自己与 AI 处于怎样的协作模式之后，问题就变成了：怎样才能从“指令者”跃迁为“共创者”甚至“设计者”？

《AI 流利度框架》提出的答案是——掌握 四种关键能力（4D）。

这不是编程能力，也不是 Prompt 技术，而是一组跨学科的认知与判断力：

Delegation（委托）：你知道该让AI做什么吗？

不是所有任务都适合交给 AI。委托的能力，是判断任务目标，理解 AI 工具的能力边界，并合理分配人机角色。

比如：写一份产品提案，是让 AI 构思框架，还是只用来润色语句？你是否知道该“让它干哪一部分”？

Description（描述）：你能让 AI 真正听懂你吗？

描述能力，不只是“写 Prompt”，而是能把复杂的创意目标、用户需求、上下文信息翻译成 AI 可以理解的表达形式。

你不仅要告诉它“做什么”，还要告诉它“怎么做”、“为什么这样做”。这需要结构化表达、场景意识、预设反馈等多层次的沟通技巧。

Discernment（辨别）：你知道AI给的是“好答案”还是“看起来像答案”？

很多人看到AI写出一段像模像样的输出，就选择“照单全收”。但辨别能力要求你能识别AI的错误、漏洞、偏见，甚至是逻辑上的“虚假相关”。

真正的高手，不是写出一个好 Prompt，而是能反复筛选、判断、迭代AI输出，让AI在反馈中变得更好。

Diligence（尽责）：你能为 AI 参与的结果负责吗？

使用AI并不意味着你可以“甩锅”。尽责是指，在使用AI的全过程中保持伦理敏感性、透明公开性与发布责任感。

你是否明确告知哪些部分是 AI 生成的？

你是否检测了AI 输出的准确性和潜在偏见？

你是否能在内容传播后承担相应责任？

这四种能力看似分别独立，实际上是一个循环反馈的系统：

你需要判断任务目标（委托），→ 清晰表达需求（描述），→ 持续判断输出（辨别），→ 并最终对结果承担责任（尽责）。



AI 流利度的本质不是某一项技能，而是一个人机共创的素养闭环。它可以迁移、可以演练、也可以系统地培养。

AI 流利度可以培养吗？可以——但方式要变

很多人看到“AI 流利度”的四项能力，第一反应可能是：“这也太综合了吧，真能教出来吗？”

答案是：可以。只是我们必须换一种教学方式。

AI 流利度不是一门单独的技术课，它是一种横跨表达力、判断力、工具能力、伦理意识的复合素养。因此，它的培养方式不能停留在“教你怎么用某个 AI 软件”这种层面，而需要以下几个维度的系统设计：

1. 从“工具教学”转向“任务驱动”

与其一上来就讲 Prompt 写法，不如从真实任务出发，让学生或员工在实际创作中发现 AI 的角色定位。比如：用 AI 写一份市场方案 → 谁来定目标？AI 该写哪一段？写出来怎么判断好坏？

引导他们不断在委托—描述—辨别—尽责之间来回走动，形成操作习惯。

2. 从“结果导向”转向“过程评估”

传统教学往往只看AI生成物的“好不好看”，而AI流利度更关注你是怎么一步步与AI协作的。

教学可以引入过程反思与提示词对比：同样一个任务，不同的人如何与AI对话？谁的协作更有效？为什么？

3. 引入“AI伦理 + 使用透明度”的讨论维度

尽责能力的培养，必须与现实世界接轨。让学习者思考：

你是否应该声明哪些部分是 AI 写的？

你是否考虑过 AI 输出是否带有偏见？

谁为 AI 决策后果负责？

这不仅是伦理教育，也是对未来职业责任感的塑造。

4. 开展跨学科的“AI共创工作坊”或模拟项目

AI 流利度的培养最适合“沉浸式”的学习设计 —— 让设计师、写作者、开发者、营销人组队，围绕一个问题共创，用 AI 辅助，但要协同完成。

引入“AI 不能替你完成任务，但你要懂得如何让它协作”的理念。

AI流利度不是一个高不可攀的理想，而是这个时代每个人都应当掌握的一项新通识。

它不会被某一个 App 绑定，也不会因技术更新而贬值。它是关于“你如何思考、表达、判断与承担责任”的能力结构。

未来的工作，不再是人与人竞争谁写得快，而是人与AI协同——谁能用 AI 写得更好、更精准、更有价值。

掌握 AI 流利度，不是为了取代 AI，也不是为了不被 AI 取代，而是为了在这个智能时代，仍然保有人的主体性、创造力与判断力。

参考资料：

《AI流利度框架》（Framework for AI Fluency V1.5）：https://ringling.libguides.com/ld.php?content_id=79455570

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