详细内容或原文请订阅后点击阅览
停止教授人工智能。开始教学判断。
大多数人工智能培训培养的是意识，而不是判断力。组织需要能够诊断环境、适应性思考、在不确定性下做出决定并进行改进的员工。这篇文章首先发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客人工智能素养计划的隐藏问题
各组织纷纷推出人工智能素养计划。员工正在参加网络研讨会。合规团队正在发布政策。学习团队正在构建课程，解释什么是生成式人工智能、提示如何发挥作用以及需要避免哪些风险。然而，一些重要的事情被忽略了。大多数人工智能素养计划旨在提高意识，而不是绩效。
培训结束后，员工对人工智能有了更多了解，但在工作中的行为却没有什么不同。当人工智能有帮助时，他们仍然犹豫是否使用人工智能。当需要审查时，他们仍然过于相信输出。他们仍然在高风险情况下滥用工具。他们仍然难以决定人类判断何时最重要。
为什么大多数人工智能素养计划都会失败以及学习和发展应该做什么
问题不在于知识。问题在于判断力。 L&D 团队提出了错误的问题。不要问：“员工是否了解人工智能？”他们应该问：“员工能否在实际工作条件下做出涉及人工智能的更好决策？”这种转变改变了一切。
人工智能素养的隐藏问题
大多数人工智能素养计划都遵循熟悉的模式：
这种方法在纸面上是有意义的。组织希望员工在使用该技术之前了解该技术。但有一个缺陷。工作不是考试。真正的工作是混乱的、时间有限的、充满情绪的、充满不确定性的。员工很少面临看似多项选择测验的情况。相反，他们面临这样的决定：
这些是判断调用。判断力的发展与知识的发展不同。