美国劳工部（DOL）发布了一份全国所有中小学及以上教育工作者都应该阅读的文件：国家人工智能素养框架（AI Literacy Framework）。该框架由助理部长 Henry Mack 和首席创新官 Taylor Stockton签署，于 2026 年 2 月 13 日通过培训和就业通知（TEN）07-25正式发布，该框架阐述了AI素养的定义、五个基础内容领域和七项实施原则，旨在指导整个劳动力和教育系统开展人工智能素养工作。该框架是特朗普政府确保美国工人为 AI 驱动型经济做好准备的重要组成部分，直接支持《美国人才战略：为黄金时代建设劳动力》和《赢得竞争：美国 AI 行动计划》的实施。它还补充了教育部（ED）关于利用 AI 提高教育成果的指导意见。
该框架的核心目标是为公共就业和教育系统提供资源，指导项目设计并扩大 AI 素养培训。其核心内容分为两大支柱：五大基础内容领域和七大有效实施原则。1. AI素养的定义该框架将AI素养定义为：一套基础能力，使个人能够负责任地使用和评估AI技术。该框架特别强调生成式人工智能（Generative AI），认为这是目前现代职场中最具变革性和普遍性的应用。关键特征：• 侧重生成式 AI： 鉴于生成式 AI 在现代职场中的核心地位和变革潜力，框架将其作为主要重点。• 基础性与进阶性： AI 素养被视为参与 AI 工具的基础门槛，尽管许多角色最终可能需要更高级的技术能力（如管理或构建系统）。• 动态演进： AI 素养的定义及其包含的技能将根据技术进步和劳动力市场动态不断演进。
2. 五大基础内容领域 (Foundational Content Areas)该框架确定了职场和教育系统中必须掌握的五个核心内容领域，这些领域构成了AI素养的核心知识体系：【1】理解AI原理 (Understand AI Principles)：掌握AI如何工作的基础概念（如模式识别、概率输出、训练与推理），了解其局限性（如幻觉）及人类监督的重要性。【2】探索AI用途 (Explore AI Uses)：了解AI在现实职场中的应用，包括生产力工具（如草拟文档）、信息支持、创意辅助及特定任务应用（如编写代码、自动化数据输入）。【3】有效引导AI (Direct AI Effectively)：学习如何通过提供背景信息、掌握提示词（Prompting）技巧、提供相关输入数据及不断迭代来获得高质量的AI响应。【4】评估AI输出 (Evaluate AI Outputs)：培养评估AI生成内容质量的能力，包括核实准确性、检查逻辑错误、确保符合战略意图，并应用人类判断来决定如何使用这些输出。【5】负责任地使用AI (Use AI Responsibly)：理解安全、道德和法律边界，包括保护敏感信息、遵循职场政策、避免误用或伤害，并对AI辅助产生的结果承担问责。
3、AI 素养的有效实施原则为了确保培训有效且具有转化力，框架提出了七项实施准则：【1】. 启用体验式学习 (Experiential Learning)： 强调通过解决实际任务的“动手操作”来建立信心和心理模型，而非抽象的理论学习。【2】. 融入背景学习 (Embed in Context)： 将 AI 培训与特定行业（如医疗、制造）、职业路径或现有学徒制计划直接关联，提高实用性和保留率。【3】. 培养互补性人类技能： 强调 AI 是人类能力的“放大器”，重点培养关键思维、创造力、沟通和领域专业知识，以与 AI 形成协同。【4】. 解决 AI 素养的前提条件： 识别并消除障碍，如数字素养、设备获取、宽带连接等，确保培训的公平性。【5】. 创建持续学习路径： 为参与者提供从基础素养向更高级的“AI 精通”或 AI 相关职业（如提示词工程师、数据分析师）发展的通道。【6】. 准备辅助角色： 为经理、导师、职业顾问和培训师提供量身定制的 AI 知识，使他们能够有效引导他人的 AI 学习和职场应用。【7】. 敏捷设计 (Design for Agility)： 建立模块化的内容结构，确保课程能够根据每几个月就可能发生的技术变革进行快速迭代。
4. 针对不同利益相关者的应用建议该框架为四个主要群体提供了具体的实施路径：【1】劳动者： 利用框架了解 AI 如何影响职业，通过实验日常任务（如起草邮件、数据整理）逐步建立竞争力，将 AI 视为职业晋升的机遇。【2】雇主： 用于员工入职和技能提升，识别 AI 可以增强能力的特定流程，并制定内部使用指引以维持竞争优势。【3】教育与培训机构： 将 AI 素养整合到现有课程中，通过与雇主合作，确保教学内容符合区域劳动力市场的实际需求。【4】州和地方机构： 在《劳动力创新与机会法案》（WIOA）服务中整合 AI 素养，加强人才匹配，支持区域经济的 AI 转型。
5、未来展望美国劳工部强调，该框架只是一个起点。• 持续更新： 劳工部计划根据实施反馈和技术进步定期更新框架。• 模型 Clearinghouse： 劳工部将继续更新其“胜任力模型 Clearinghouse”中的“积木模型”，以反映工作场所和教室中不断变化的数字与 AI 胜任力要求。• 协作与资源分享： 劳工部打算与签署白宫承诺的企业合作，共享免费的 AI 教育资源，并探索更多针对特定行业的深入指导。该框架具有自愿性，旨在支持各方评估高质量的AI素养内容，并将其整合到教育和劳动力系统中。劳动力市场各方（如工人、雇主、教育提供者和地方机构）可根据其具体目标灵活应用这些内容。
在自留地君看来，整份框架文件中最重要的洞见在有效实施原则的第三条，培养互补性人类技能。该框架指出，人工智能工具是人类输入的放大器。人工智能的产出质量很大程度上取决于使用者的技能、知识和判断力。具备较强批判性思维能力的学生能够获得更好的人工智能输出，更有效地评估这些输出，并更明智地应用它们。人工智能并不能取代人类能力，而是让人类能力发挥更大的作用。该框架确定了五项与人工智能素养相辅相成的人类技能：批判性思维、创造力、沟通、基于价值观的判断、领域专业知识。美国劳工部（DOL）的这份指导性文件具有战略前瞻性、结构系统化且注重实操落地的特点。该框架战略定位极高，将AI素养视为国家竞争力的基石；核心内容务实，精准锁定生成式人工智能；结构设计科学：内容领域与交付原则的双轮驱动；强调“人机协作”而非“技术替代”；因为具有极具前瞻性与敏捷性。它不仅定义了AI时代劳动力的基本标准，还为美国经济的“重新工业化”提供了人才发展的蓝图。由于这个美国劳工部发布的这个框架被明确定义为自愿性指南（Voluntary guidance）。这就意味着它不具备法律强制力，其核心作用是作为评估AI素养内容和将其整合到教育及劳动力系统中的资源。框架定位为提供基础（Foundational）知识和技能的基准。因此不涉及高级技能；主要聚焦于生成式人工智能，聚焦范围相对狭窄。
2025年2月14日，21CLHK
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