宠物AI写真、图片秒变视频、AIGC科幻短片……人工智能（AI）技术正加速向我们生活的各方面渗透，与此同时，对于安全意识的系统化实践也逐渐走进公众视野。在人类与AI共生的当下，“会用AI”与“会学AI”有何区别？AI如何改变教育教学？青少年应具备怎样的AI素养？让我们来听听中华女子学院媒介与女性研究院主任、副教授刘旸如何解读。

用可感的惊奇开启AI素养

在刚刚过去的开学季，北京市中小学正式迎来了人工智能通识教育，规定每学年不少于8课时，实现中小学生的全面普及。AI带来了教育教学场景化的变革，这一浪潮下，“青少年应学会把‘惊奇’转化为‘方法’。”在刘旸看来，这种由感性直观到理性辨析的过程，应成为青少年AI素养教育的起点。

“面对高度逼真的AI生成视频与图像，青少年应首先保持‘警惕’，避免陷入AI营造的陷阱。”刘旸进一步就青少年如何应对疑似AI生成内容给出了“三步核验法”：先感知异常细节，再提出验证问题，最终通过反例与素材溯源得出判断。

她同时介绍了AI提示词训练场的内涵。“提示词并非随意堆叠的愿望，而是符合‘提示词—特征—约束’的构造。这既是AIGC（生成式人工智能）提示工程的启蒙，也是跨学科观察与抽象能力的训练。”刘旸解释道。

在“李清照打开豆包”“让雕塑‘跳舞’却被裙摆绊倒”的失败案例中，刘旸点出关键：机器强在执行，人强在理解与建模。当把指令从“跳舞”改为“挥手”，即可规避遮挡限制、顺利生成。她借助失败案例让青少年由此体会“人机协同”的边界：AI无法替代人的洞察与审题，正确的任务分解与指令表达，是生成式学习成败的分水岭。由此，课堂逐步从“会玩AI”跨入“会设计任务”的阶段。

随着“藻井文化游戏化”“一分钟AI新闻”“AI旅游+文创清单”等跨学科项目的亮相，AI和课堂的关系更直观了。首先，AI降低了门槛，让更多同学都能上手创作；其次，提升了效率，让想法更快变成看得见的作品；第三，把学习组织成一条条明确的“任务链”，就像按清单打勾一样更有条理、更有成就感。

从“会用AI”走向“会学AI”

在刘旸看来，随着AI技术的快速迭代，青少年应该从“会用AI”逐步走向“会学AI”。就具体操作方法而言，首先，可以把提示词当作思维训练的抓手。AI是工具，更是“思维放大器”。它放大的不是“复制速度”，而是观察、抽象、约束与验证等高阶思维。因此，在使用过程中，只有把提示词当作思维训练的抓手，才能生成令人满意的结果。

其次，人机协作的关键在于任务分解与正确指令。面对复杂情境，和AI一起工作，最重要的是把“大任务”拆成“小步骤”，与此同时，要给出清晰的指令。AI不会自动看懂所有情境里的规则和道德要求，所以需要把目标拆开：每一步要输入什么、有哪些限制、做到什么才算合格，都要说清楚。“如果结果不满意，先检查三件事：限制条件给够了吗？步骤安排合理吗？用的资料合规吗？别急着怪‘模型不行’。”刘旸补充道。此外，她强调，应把每次“失败—修改—成功”的过程都记录下来，从而看到自己是怎么一步步“变强”的。

再次，能力与伦理并重，安全意识是底线。生成作品的版权、署名与授权，深度伪造的识别与防诈骗，个人信息保护与学术诚信……这些并非“附加题”，而是与AI时代同步发生的“必修课”。用AI做作品要把“合规”贯彻在整个流程中：从生成到发布再到传播，每一步都做到三件事——素材能追溯到来源，生成结果能清楚标识，引用内容能被核查，这样风险就会大大降低。刘旸认为，从这个意义上说，AI素养不是工具，而是一种激发自主学习意识的数字赋能过程。

教育教学正在被AI改写

当AI走进课堂，教育教学的组织形态也悄然发生变化。刘旸认为，AI降低了表达的门槛，却提高了“证据的门槛”。一篇被信赖的作品，必须能展示其形成的轨迹；一个被认可的结果，必须能经受他人的复现。她将AI对教育的改变归纳为“教什么、怎么教、如何评”的三重转变。

其一，学生学习到的内容从知识点走向任务链。以语文为例，古文不再只是纸面上的“理解”，而是进入“角色设定—分镜脚本—AIGC短片—语言复盘”的链条。在历史与艺术的跨界中，“文物观察—结构重建—多案生成—评审优化”让文化认知与设计思维相互嵌合；在综合实践中，“新闻选题—采访大纲—合成主播播报—数据反馈”把表达与传播置于真实场景。任务链条的价值在于，要求证据、鼓励反思，并将“过程”与“结果”一体化呈现。

其二，教学组织从讲授中心走向工作室式/项目制。知识传递的稀缺性正在下降，而任务驱动、协作分工与过程性评价的重要性日益凸显。课堂因而被设计为“轻组织、重交付”的小型工作室：有人负责提示词与分镜，有人把关数据与版权，有人执行质量控制，有人统筹发布与路演。这样，当每一次产出都与“证据链”捆绑，学生的学习动机便从应付作业转为对作品负责。

其三，教学评价从标准答案走向“过程证据+原创贡献”。在AI参与的写作、制图、视频生成等场景中，不能仅以作品好坏评判，评价维度需要纳入原创贡献、提示词质量、数据与版权合规、反思与改进等关键指标。这种评价方式并不是拔高门槛，而是把公平感与可信度重新带回课堂。

青少年使用AI的准则

AI的普及让未成年人的使用安全成为社会关注的焦点。刘旸提出了青少年安全合理使用AI的可执行细节。在防沉迷上，把AI当“教练”而非“代写器”，把每次输出转化为下一步行动的学习清单；在隐私保护上，尽量避免在对话中透露可定位信息，公共设备使用后要清理会话与文件。在识别深度伪造上，通过即时随机动作验证和延迟追问构建第二道防线，涉及钱款一律多次核验。在版权与署名上，将提示词要点、版本参数、素材与授权明细写入作品说明，既尊重原创，也固化合规。经验显示，只要把这些做法内化为常识，风险将以可见速度下降。

需要强调的是，安全与合规并非与效率对立；相反，它们是让效率可持续的必要条件。当学生习惯于在任务开始前完成素材登记，在生成中保留版本记录，在提交时附上标识与引用，AI的高效才不会沦为“捷径”的代名词。长远看，正是这些看似烦琐的环节，才能构建起个人与团队的可信度，形成被社会广泛接受的作品标准。

2025年9月1日，《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行。近年来，人工智能技术快速发展，为生成合成文字、图片、音频、视频等信息提供了便利工具，海量信息得以快速生成合成并在网络平台传播，在促进经济社会发展的同时，也产生了生成合成技术滥用、虚假信息传播扩散加剧等问题，引发社会各界的关注。这项规定聚焦人工智能“生成合成内容标识”关键点，在刘旸看来，它的落地执行必要且紧迫，当高仿真影像与声音的大众接受度不断提升，第一时间的可见提醒可以有效降低误判与诈骗的初始成功率。但制度不是“保险杠”，平台差异、标识缺失或被移除的情况难以完全避免，因此必须同时推进公共教育。只有当使用者在看不到标识时也会主动求证，标识制度才能真正发挥长期作用。

刘旸认为，在执行层面，教育与治理的结合已具备操作性路径，将素材登记、授权核查、标识清单、引用说明纳入日常流程；把“是否标识、是否注明来源、是否区分原创与合成”写入评价标准；把版本记录与参数差异作为作品说明的必要组成部分。这样做的直接收益，是在效率增长的同时，构筑一条“可追溯、可核查、可复现”的信任链。刘旸强调，技术进步与制度供给应同频推进，创作自由与合规底线也应在实践中找到平衡点。

人工智能正在快速演进，但“会用更要会判”的共识不会改变。只有在每一次生成中留下可追溯的轨迹，在每一次发布前完成必要的核查，在每一次传播时保持适度的怀疑，技术才能成为推动教育、文化与产业协同进步的真正力量。只有这样，AI应用才能走得更稳、更远。

采访专家：刘旸，中华女子学院媒介与女性研究院主任、副教授、研究生导师，中国人民大学传媒经济学博士，北京信息产业协会人工智能分会高级智库专家，《AI时代职场与家庭的双赢密码》作者

来源：北京科技报

撰文：记者 陈丽君