在評估AI風險時，企業往往聚焦于最復雜的威脅：算法偏見、知識產權問題或新興監管，但增長最快、卻最容易被忽視的風險要簡單得多——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創新實驗室或數據科學團隊，而是通過Microsoft Copilot、Google Gemini、郵件摘要工具、CRM聊天機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功能的產品，但近2/3(64%)的人并未意識到這一點，同時，在2024年接受過培訓的員工中，只有24%的人表示內容與AI使用相關，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，可能引發無意且意外的問題。

最終的結果是：風險暴露不斷擴大、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”。

認知是政策與實踐之間缺失的環節

健全的AI政策至關重要：它們能夠界定預期、闡明原則，并為負責任的使用設定邊界，但僅靠政策遠遠不夠。哪怕是最精心設計的框架，如果缺乏相應的認知和賦能投入，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任。要彌合這一差距，不僅僅是發布規則，而需要持續的教育和情境化支持，尤其是在去中心化、節奏快速的環境中。

構建AI素養、降低風險的5個關鍵要點

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

1. 從認知開始，而不僅僅是規則

隨著生成式與預測式工具嵌入日常平臺，大多數用戶是在被動、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知。

員工應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險。

從易于理解的定義入手，使用能引起非技術團隊共鳴的語言，把信息傳達為一種共同責任——既保護企業，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

當員工對影響其工作的工具和規則有主人翁感時，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化的語言提供反饋，不僅能激發跨部門對話，還能發現理解上的盲點，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/技術文件，而是能真正落地的規范。

3. 用“滴灌式”方法強化學習

遺忘曲線研究表明，人們在學習一小時后會遺忘超過50%的新信息，如果沒有強化，一周后遺忘更多。

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

這種“微學習”方式能增強記憶，建立長期熟悉感。當結合實時工具、實際場景以及不斷變化的監管風險時，它不僅是強化學習，更是戰略性賦能。

4. 按角色和風險差異化培訓

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

培訓深度應與風險敞口相匹配。高風險崗位需要更頻繁的復訓或情景模擬，低風險團隊則可以通過入職簡報或即時提醒來覆蓋。

應設計按職能、地域和工具區分的模塊化學習路徑。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，培訓內容也必須有所區別。

5. 衡量完成度，也要衡量理解度

培訓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、不表達疑惑，這可能意味著他們并未真正掌握。

衡量應結合定量和定性指標，例如：

? 定量指標：完成培訓的員工比例、學習時長、與AI工具或政策相關的服務臺工單數量

? 定性指標：培訓后的反饋調查、新工具試點小組的討論、團隊主管的非正式反饋

這些信號有助于企業盡早發現知識缺口，并調整溝通方式，同時支持一種更具適應性的治理方法——教育與監督伴隨AI在業務中的普及而同步發展。

將認知轉化為運營優勢

隨著AI持續融入日常工作流程，企業必須投資于認知、理解和行為轉變，以支撐AI治理，這意味著要把AI素養視為一種企業核心能力，而不是合規清單上的勾選項。

無所作為的風險在于：無意誤用、不一致的執行、日益增加的合規風險，以及對新技術信任的流失。但機遇同樣巨大。通過幫助員工識別、質疑并負責任地使用AI，企業不僅能降低風險，還能讓員工以清晰和自信來推動創新。

AI賦能的真正目標，不只是避免錯誤，而是為企業在AI驅動的未來鋪就成功之路。