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EVERYDAY AI LITERACY · BETA

不先学造模型,先练习正确使用AI。

主线不要求编程、高等数学或训练模型。完整课程的设计终点是:学习者能判断何时使用AI、清楚描述任务、核验结果、保护隐私,并把AI接入一个真实且可复用的个人工作流;当前仅开放纵向互动样章,不能把尝试样章等同于掌握。

MECHANISM MAP · TEACHING DIAGRAM

AI不是一种魔法,而是不同机制组成的系统。

先切换四种机制,观察同一个“输入—处理—输出”问题为什么会得到不同结果。这里是教学机制图,不是实时模型测量。

当前机制:规则系统

大白话解释

规则系统

人先写清楚条件和动作,系统按规则执行。它不是靠理解常识来补空白。

  1. 1输入条件
  2. 2匹配人工规则
  3. 3执行固定动作
通常适合

边界清楚、规则稳定、需要一致执行的任务。

为什么会失败

规则没有覆盖的新情况会被漏掉,规则冲突也会产生错误。

虚构示例

虚构图书馆按明确条件判断一本书是否超期。

SIX CAPABILITIES

真正的AI素养,是一条能力链。

  1. 01
    看懂AI

    能用自己的话解释AI是什么、擅长什么和为什么会犯错。

  2. 02
    会与AI合作

    能把模糊想法整理成目标、背景、约束和交付格式清楚的任务说明。

  3. 03
    会判断AI

    能识别需要核验的事实、来源、数字、承诺和高风险建议。

  4. 04
    解决真实问题

    能在学习、工作或生活中选择一个低风险、高价值的AI协作任务。

  5. 05
    建立个人工作流

    能把一次成功尝试变成带输入、检查点和输出的可重复流程。

  6. 06
    创造自己的价值

    完成一个真实作品,并说明AI贡献、人类贡献、风险与可验证结果。

INTERACTIVE START · DEVICE LOCAL

四项样章,先练习安全使用AI的关键判断。

不登录、不上传学习记录。尝试状态只保存在当前设备;关卡编号是样章顺序,不是六级能力认证。

0 / 4任务已尝试

当前任务:AI、人,还是一起做?8分钟,尚未尝试

LEVEL 1 · 8 MIN

AI、人,还是一起做?

先学会选择任务,而不是先学提示词

进行中
本关目标

判断不同任务中AI和人分别应该承担什么角色。

任务情境

你在帮助一个虚构社区准备周末活动。三件事都可以谈到AI,但正确分工不同。

01根据一段虚构活动介绍,快速生成10个标题初稿。
02决定是否公开参加活动的未成年人照片。
03把公开活动资料整理成宣传初稿,并确认时间、地点和无障碍信息。
0 / 3 已选择

回答全部选择后再统一查看反馈。

带走这三点
  • 某些生成式AI工具通常适合生成候选、整理和转换
  • 重要决定与责任不能外包
  • 可核验任务通常更适合人机协作
尝试四项样章以后

把初步判断带回你自己的生活和工作。

这些任务是首批纵向样章,不是假装已经完成全部全民课程。它们用于验证新的“任务—操作—反馈—迁移”教学模式。

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