这门课只把人工智能的运作原理讲一遍，顺序是照顾全体读者的那个顺序。职业用途会改变什么该排在最前面：一份交出去的文件带来的那个问题，以及在用工具之前要划的那条线。机理的其余部分接着来，按最讲得清的顺序排。

这条路线，按顺序

1. 我们交给它什么。排第一，因为一份职业文件交给线上服务，在还没读到任何回答之前就已经提出了它的问题：这些信息去了哪里，接下来又被用来做什么。
2. 什么时候不要用它。排第二，因为事先划好的那条线，比事后发现的那条线有用得多。
3. 被切碎的词。基础机理：一段文本怎么进入模型，被切成比词更小的碎片。
4. 下一个词。模型每一步真正算的是什么：一个概率高的后续碎片，不是一个想法。
5. 为什么它会编造。上一套机理的延续：为什么一段流畅而笃定的文本可以是错的，还没有任何信号露馅。
6. 偏见从哪里来。它解释了为什么一次对卷宗或求职材料的自动筛选，会把它的数据里本来就有的东西复现出来。
7. 一张被造出来的图片。模型产出的图片或人脸留下的线索，以及这些线索的限度。
8. 一段被造出来的声音。同一套机理用在一通电话上：一个被模仿的声音，以及有时能把它认出来的东西。
9. 水印。最后一个技术坐标：一份内容可能带着一个看不见的生成标记，但它很容易丢。

工作中真正会发生什么

五个职业场景，每一个对应课里的一套机理，而不是一条企业规定。

一份放进线上服务的文件

一份合同、一份卷宗，或者一串粘进对话框的姓名，视服务而定，可能在以后被用来训练模型。这背后的道理，讲在我们交给它什么。

一段转给客户或上级的文本

主要风险不是一段明显出错的文本：而是一段流畅、笃定、但错的文本。这套机理讲在为什么它会编造。

对求职材料或卷宗的自动筛选

一个给卷宗排序的系统，复现的是它学习时所用数据的构成，不是一次全新的判断。这套机理讲在偏见从哪里来。

一通工作电话，一个声音或一张脸

声音或人脸可以被造出来，为的是在紧急中拿到一个具体动作：一笔转账、一个密码、一次审批。线索和它们的限度，在一段被造出来的声音和一张被造出来的图片里。

一个牵涉到某个人的决定

一次录用、一次绩效评价、一份行政卷宗，都牵涉到一个真实的人。这个决定不能外包的那一刻，讲在什么时候不要用它。

走完之后会做什么

• 在把一个事实转给客户或上级之前先核对它，尤其当承载它的文本流畅又笃定的时候。
• 在把一份文件放进线上服务之前，先问它接下来会怎么样。
• 认清一次自动筛选或自动评价反映的是它输入数据的构成，不是一次全新的判断。
• 对一通在紧急中要求做出不寻常动作的来电里的声音或人脸保持怀疑。
• 知道哪些情况下一个决定必须留在人的手里，不能外包出去。
• 把一条生成线索当作它本来的样子来读：一个参考点，从来不是一个确凿的证据。

这条路线不做的事

• 它不替雇主写内部政策：每个机构自己定它的使用规则。
• 它不说该选哪个工具或哪个服务：这门课解释原理，它不比较也不推荐任何品牌。
• 它不能替代针对具体个案的法律意见。

另外还存在一项法规义务，是欧盟特有的。它作为一个模块单独处理，见欧盟的那项义务，绝不作为这条路线的地基。

来源

这门课依据的是一份国际性的人工智能素养参考框架。它为学校教育设计，界定的那些能力，这条路线在这里把它们用到职业场景上。

• Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education（“AILit Framework”），经合组织与欧盟委员会，2026 年。 国际性的人工智能素养框架，2026 年 6 月发布，分四个能力领域：与人工智能相处、用人工智能创造、管理人工智能、塑造人工智能。