人工智能作為一項新興的科技，在其向善應用方面需要應用者具備一定的勝任能力。然而，當前社會對于這些能力的理解和認知存在缺失，這也造成了很多非人工智能領域專業人士的使用困惑。事實上，過往的研究為我們回答這一問題提供了成熟的思路和方向。

文|汪嚴磊

中國技術經濟學會神經經濟管理專委會副秘書長，《科學畫報》編委會人工智能專委會常務委員。

01.

人工智能應用的主角是誰

誰是人工智能的真正應用者？是計算機科學學者，還是程序開發工程師，抑或是深耕于產業發展的數字化專家？這些問題看似簡單，卻引發了不少人的深度思考。

如今，無論是在報紙雜志，還是在自媒體平臺，我們看到與人工智能有關的人群主要是信息技術領域的學者和相關行業的技術人員。整個經濟社會和行業市場存在一個共識：與人工智能息息相關的人更多是計算機技術的專業人士。事實上，人工智能作為一項具有代表性的新質生產力，其應用場景和用戶需求越來越豐富?；仡欉@些場景和需求，有很多都來自千行百業和百姓生活。因此，普通大眾所組成的群體，在人工智能應用中的力量不容小覷。但是，由于專業知識和技能背景的差異，他們需要有針對性的賦能才能更好地駕馭日新月異的人工智能技術和產品。

我們大致可以將人工智能的應用人群分為兩類：行業人士和普通大眾。他們所對應的應用場景也可分為行業生產和日常生活兩大類。

行業人士對行業需求、運作機理及合規經營等具備十分完整的知識儲備和專業見解。普通大眾則出于對人工智能的興趣和價值認同，自愿使用相關技術來改善日常生活。這兩類人群所組成的群體是人工智能應用發展的重要驅動力量。然而，在助力他們高效使用人工智能方面，我們還需要注入更多的賦能手段，如專業教育、技能培訓及開放活動等。為此，我們需要首先理解應用人工智能的能力構成。

02.

應用人工智能需要哪些能力

作為人工智能的應用者，我們應該做些什么來趕上這波技術紅利呢？目前，市場上已經有不少關于人工智能的培訓、認證和講座。它們的存在很大程度上是為了鼓勵行業人士和普通大眾能夠在各種場景中使用人工智能。然而，目前大多數課程都聚焦在高深的數學、復雜的編程和專業的工程內容上，這無疑引發了應用者的恐慌。其中，可能存在的問題就是人工智能應用者的能力組成不夠明確。

能力，是人類承擔特定工作所需的各類素質。20世紀80年代，美國哈佛大學心理學教授戴維·麥克利蘭就提出用于描述人類能力的分層結構。同時，為了更完整地描述這些能力，他用了“勝任力”（competency）這一延續至今的專有名詞。麥克利蘭認為，勝任力由底層的動機和價值觀念、中層的個性和行為風格，以及上層的知識和專業技能所組成。如今，我們普遍使用冰山模型來詮釋這樣的分層結構。其中，知識和專業技能是冰山的水面以上部分，其余兩者則是水面以下更大的那一部分。

雖然勝任力模型更多地被用于企業管理中，但是在人工智能應用的場景里，我們同樣可以用該模型進行對應，其中就包括理念（對應動機和價值觀念）、風格（對應個性和行為風格）和手段（對應知識和專業技能）三個層面。

在理念層面，作為應用者，我們需要清楚地理解人工智能能做什么和不能做什么。為了具備這些方面的理解和意識，我們應當知曉人工智能發展的歷史脈絡。因為在能力塑造中，對于技術發展史或思想史的學習有助于我們樹立正確的思維觀和價值觀。人工智能作為一項強大的技術，只有合理的應用才能使其獲得向善的發展。

在風格層面，我們需要養成良好的認知習慣，如尊重隱私、警惕風險、理性甄別等。這些風格和習慣的養成依賴于我們對人工智能應用過程中信息和數據流轉基本原理的知曉。同時，理解各類技術和模型運作的大致原理也有助于我們與人工智能形成有效的協同與融合，以塑造人工智能應用時代的新行為模式。

在手段層面，我們需要明確人工智能技術或產品的具體操作方式和流程。作為一種專業的信息技術，人工智能的有效使用涉及計算機、網絡、模型和其他相關軟硬件的操作知識。其中，能夠針對不同的模型提供合理的指令來獲得希望的輸出決定了人工智能應用的效率。這既需要培養一定的邏輯和語言能力，還需要掌握具體操作技能才能實現。

由此可見，應用好人工智能對每個人來說都是一次自我能力的綜合提升。事實上，在人類文明的進程中，我們一直都身處這種技術變革所引發的適應和再適應過程。未來，隨著我們在理念、風格和手段三大層面的提升，我們將越來越熟悉人工智能的秉性，并且與之高度融合以形成跨時代的新質生產力。

03.

為人工智能深度融合做好準備

人工智能的發展關系到全民的工作和生活方式。作為一種新質生產力（而非單一學科或技術），人工智能對社會的發展所起到的作用，既依賴于開發者對新技術、新功能的不斷探索，也依托于我們作為應用者能夠緊扣行業和生活需求進行有效運用。為此，我們需要改變自己的能力構成來適應人工智能賦能下的新社會。同時，人工智能也將為我們人類發展帶來意想不到的推動。這種雙向奔赴也正是人工智能向善發展的重要內涵。

*本文刊登于《科學畫報》2025年第8期人工智能專欄，更多相關內容歡迎訂閱。

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