使用 AI，但不被 AI 使用
AI 已經滲透到學習、工作、生活的每個角落。AI 素養不是學會更多 AI 工具的功能， 而是學會在用 AI 的過程中，保持自己的判斷、創造力、不被牽著走。
這頁內容由 Uedu 整合六個國際與在地的 AI 素養官方文件（UNESCO、OECD、歐盟 AI Act、AAAI、IEEE、台灣教育部）而成，主要寫給大學生、教師與關心 AI 教育的人，也適合高中以上、任何想搞清楚 AI 素養是什麼的讀者。 想看學術版 →
47 題自我評估，約 10–15 分鐘。完成後你會拿到一張個人 AI 素養光譜—— 清楚看到自己在六個能力維度上各自處在哪一層，哪些已經穩固、哪些還可以加強。 你的測驗結果還會跟你在 Uedu 各課程上的學習活動結合，形成屬於你的 AI 素養軌跡。
進入 AI 素養之前，先把「素養」這個詞講清楚
你聽過「媒體識讀」嗎？近幾年新聞、學校、家長都在講——教人辨識假新聞、看立場、查證來源。
「媒體識讀」就是一種素養，只是大家更熟悉這個名字。
你能讀完一則消息。
你會問誰寫的、立場是什麼、要不要先查證再轉發。
你會用 AI，而且：
跟媒體識讀是同一種能力——換成 AI 的版本而已。
不是因為 AI 很可怕，而是因為三件事天天在發生
你開 AI 幫忙寫作業，它寫得流暢、看起來很有道理。直接送出之後，才發現引用的論文根本不存在。
你查歷史事件，AI 給你一個聽起來很合理的時間、地點、人物。怎麼知道它是真的？還是它在「自信地胡說」？
AI 幫你設計了海報、寫了一段程式、畫了一幅圖。看起來不錯。但這算你的作品嗎？你能說「這是我做的」嗎？
這三題沒有標準答案。但有 AI 素養的人，能從容地處理。
過去三年，從美國頂尖大學到聯合國，世界一直在動——
普渡大學（Purdue University）校董會於 2025 年 12 月 12 日通過政策——從 2026 年秋季入學的新生開始，大學部所有學生畢業前都必須具備「AI Working Competency（AI 工作能力）」。主校區（West Lafayette + Indianapolis）共 57,000+ 學生。這是全美第一所把 AI 素養列為畢業門檻的大學。
校長蔣濛（Mung Chiang）在校參議院明確指出：「許多公司已停止招聘甚至大規模裁員。這迫使大學必須思考——哪些職位會被 AI 取代？哪些職位會被『會用 AI 的人』取代？」
這不是教學改革，是就業生存問題。
歐盟通過 AI Act（Regulation 2024/1689）。法律明文要求：使用 AI 系統的組織必須讓員工具備 AI 素養，違反條款有罰則。
聯合國教科文組織（UNESCO）發布 AI Competency Framework for Students，明確列出學生在 AI 時代要會什麼。
頂尖大學陸續制訂生成式 AI 使用守則、開設 AI 素養通識課、設立 AI 倫理委員會。Stanford 早在 2019 年成立 HAI（Human-Centered AI，以人為本的人工智慧）研究中心，投入大量資源。
AI 學術組織 AAAI 的 Long & Magerko 於 CHI 2020 提出 AI Literacy 框架，至今學術界引用超過 800 次，是全球大學課程設計的主要 reference。
Cornell 大學推出 AI 批判思考線上模組，已有 7,000+ 學生完成。重點不是教用 AI，而是培養「在 AI 時代怎麼思考」的能力——給學生一套共通語言。
DeVry 大學公開承諾：到 2026 年底，每一門課都會嵌入 AI 素養訓練。從護理、會計到工程，全校教學內容都要更新。
不只國外，台灣自己也有一系列在地推動——
2022 年底 ChatGPT 出現、2023 年 GPT-4 發布——能力跳躍速度，世界沒準備好。從那之後，各國政府、國際組織、大學用三年時間，趕著補位。
世界經濟論壇（WEF）2023 年《Future of Jobs Report》結論：「AI 與大數據」是未來五年技能訓練的優先順序第一名。
不會用 AI，不是會被淘汰——
不會「會用 AI」（也就是沒有 AI 素養）的人，才會。
從認識 AI 到拒絕 AI，六種能力構成完整的 AI 素養。每個能力都不抽象，都是你日常會用到的判斷。
你知道 AI 在做什麼、不在做什麼。不會把 AI 當魔法，也不會把它當查資料的搜尋引擎。
我能說出 ChatGPT 跟 Google 搜尋的核心差別嗎？
知道 AI 會有偏見、會出錯。但用 AI 出來的東西，責任不是 AI 的，是你的。還有一個常被忽略的層面——訓練一個大型 AI 模型耗用的電力，約等於一個小鎮一年的用電。「該不該用 AI」不只是學術問題，也是環境責任。
如果 AI 在我的作業裡寫了不對的訊息，被老師抓到——這是 AI 的責任還是我的？
你輸入 AI 的資料會去哪、會被怎麼用，你有權利知道。不是所有東西都該丟給 AI。
我知道我跟 AI 的對話會被存到哪裡、用來做什麼嗎？
AI 經常會說錯，但說得很自信。能辨識什麼時候該信、什麼時候該查證，是核心技能。
看到 AI 給的答案，我會先問「這個對嗎？」再用它嗎？
不是叫 AI 幫你寫，而是讓 AI 幫你想得更深、學得更紮實。把 AI 當成腳手架，不是替身。
我用 AI,是讓自己「學懂」,還是讓自己「跳過學習」?
能用 AI 做出原本做不到的東西——但也能在 AI 給的建議不對時，堅持自己的判斷。
我願意在 AI 建議不對時不接受它，而不是照單全收嗎？
六個能力很抽象？試試套到你最常做的 6 件事——同樣的活動，有 AI 素養跟沒 AI 素養做出來的差別。
有素養：用 AI 來「測試自己的想法」——讓 AI 反駁你、找出你論點的弱點。
沒素養：請 AI 替你想，照單全收。
有素養：用 AI 探索多種解法，再自己評估哪個適合你的情境。
沒素養：把問題丟給 AI，要一個答案，照做。
有素養：用 AI 幫忙看懂難讀的段落——讓它解釋、舉例、追問。
沒素養：讓 AI 寫摘要代替自己讀。
有素養：保留自己的聲音，用 AI 做語法、結構建議。
沒素養：把 AI 寫的當自己的交出去。
有素養：用 AI 幫你找方向、起頭——再自己去查證原始來源。
沒素養：把 AI 給的當「查到的資料」直接用，假引用也不知道。
有素養：把 AI 當合作創作者——自己決定主題、風格、取捨。
沒素養：直接拿 AI 生成的當自己的作品，不揭露不負責。
重點不在「用不用 AI」，而在「怎麼用」——同樣的工具，有素養跟沒素養的人用出來的結果，差距可以很大。
AI 素養不是有或沒有，是一段路。三個階段，慢慢長出來。
你知道 AI 是什麼、能做什麼、不能做什麼。像剛拿到一把新工具，先認識它。
你能在學習、工作、生活裡用 AI 達成目標。像把工具用得順手，效率提升。
你能用 AI 創造原本沒人做過的東西。像用工具做出新作品、新流程、新可能。
沒人一開始就在階段 3。 每個能力面向，你都會在不同階段。例如「認識 AI」可能你已經到階段 3，但「保護資料」還在階段 1——這是正常的。
關於 AI 素養，這幾句話最常聽到——但都不太對。
來自普渡大學 2025 年官方 AI 使用指引——簡單到可以背起來。
標註你用了哪個 AI 模型、哪個版本。例如「ChatGPT-4o」、「Claude Sonnet 4.5」、「Gemini 2.0」。
保留與 AI 的對話紀錄或截圖。出問題時可以重現你的思考過程，證明你不是直接抄。
解釋你怎麼驗證 AI 給的資訊、發現了什麼錯（AI 幻覺）並修正、自己又加了什麼判斷與內容。
把每一題在心裡回答看看。是、不確定、否——都正常，看自己現在在哪。
我能說清楚 AI 跟搜尋引擎、跟「網路上的資料」有什麼不同。
我看到 AI 的答案會先想「這裡面會不會有偏見？」
我知道把資料貼給 AI 之前，該不該貼、哪些不該貼。
我看 AI 答案時，會主動查證一兩件事再相信。
我用 AI 不只為了快，而是讓自己學得更紮實。
當我覺得 AI 建議不對時，我會說「不」，堅持自己的判斷。
不是另一個 ChatGPT——我們設計的方式，是「用 AI 培訓你的 AI 素養」。
市面上多數 AI 工具的設計目標是「讓你用得更多」——用得越多越好、答案越快越好。Uedu 不一樣。我們希望你用 Uedu 之後，更會思考、更敢質疑 AI、更知道自己什麼時候該停下來自己想。下面是具體做法。
你問 Uedu 的 AI 問題，它常常不會直接告訴你答案——而是反問你「你怎麼想？」、「你試過什麼？」讓你自己想出來。這樣練的是你的腦，不是 AI 的腦。
Uedu 上 AI 提到的事實、引用、數據，會盡量標來源（哪本書、哪篇文獻、哪個資料庫）。你可以點開查證，不用相信「AI 說的就是對的」。
進 Uedu 後，平台會請你做幾個「學習特質」小測驗（例如你的性格、你怎麼學最容易理解）。AI 就會用適合你的方式互動——而不是給每個人都一樣的標準答案。
跟 Uedu 的 AI 對話結束後，平台會分析你今天思考的層次——是只在「記答案」，還是進到「分析」、「自己創造」。讓你看到自己進步在哪，而不是被 AI 帶著走。
Uedu 上每堂課，老師會明確設定「這堂課的 AI 怎麼用」——是禁用、有條件使用、還是鼓勵使用（普渡三模式）。不用猜，你會清楚知道紅線在哪。
AIDA 是 Uedu 的學習夥伴——它記得你的學習歷程、知道你哪裡卡住，跨課陪你討論。不是替你做題的工具，是讓你越用越能獨立思考的伙伴。
關鍵差別：其他 AI 工具想盡辦法讓你用更多；Uedu 想辦法讓你更會思考——即使有一天你離開 Uedu，這個能力跟著你走。
給教師、政策制定者、家長的特別說明——這是 AI 素養延伸出的下一個問題。
期末考、書面報告、課程作業這些「最後的產出」，學生用 AI 都能寫出來。報告看起來流暢、結構漂亮、引用充足——但你看不出哪份是學生真的會、哪份是 AI 寫的。傳統評量正在失去最重要的功能：鑑別誰真的學會了。
「形成性評量」看的不是最後的「產出」，而是學生的「思考過程」——卡在哪、會不會追問、能不能質疑 AI 給的答案、會不會在 AI 講錯時修正它。過程證據騙不了人。
註：形成性評量補強而非取代總結性評量——傳統期末考仍有其價值，兩者並存。
Uedu 的「知識軌跡」自動記錄學生跟 AI 的每一步對話、每一次追問、每一個轉折——讓您的課堂自然累積形成性評量需要的證據資料。
學術定位：Uedu 的知識軌跡提供形成性評量需要的過程證據，不等同於形成性評量本身。完整的形成性評量需要學習目標、評量標準與教師教學調整。
不必當 AI 專家——但有些事可以馬上做。
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