数字素养与智能应用：现代社会必备的技术能力

摘要

在数字化转型加速的背景下，提升公众的数字素养与技术理解能力成为社会发展的关键。据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。加强智能应用教育、推动人机协同模式普及，有助于缩小“数字鸿沟”。同时，完善AI治理机制，建立透明、可问责的技术监管体系，是实现人工智能可持续发展的保障。通过政策引导、教育普及与技术优化三者协同，可全面提升社会对数字技术的理解与应用水平。

关键词

数字素养, 智能应用, 技术理解, AI治理, 人机协同

一、数字素养的基础内涵

1.1 数字素养的定义与核心要素，包括技术理解、信息评估、创新能力等方面

数字素养不仅是掌握基本数字工具的能力，更是一种综合性的认知与实践能力。它涵盖技术理解、信息评估、创新应用等多个维度。技术理解是数字素养的基础，指个体对数字设备、软件平台及网络运行机制的基本认知；信息评估则强调在海量数据中甄别真伪、判断价值的能力，是应对“信息过载”的关键；而创新能力体现为利用数字工具进行问题解决、内容创作和协作表达的实践能力。此外，随着人工智能技术的普及，人机协同意识也逐渐成为数字素养的重要组成部分。具备良好数字素养的个体不仅能熟练使用智能应用，更能理解其运作逻辑，并在实际场景中实现高效互动。这种多维度的能力结构，构成了现代社会公民适应数字化生活的核心基础。

1.2 数字素养在现代社会的重要性，及其对个人发展和社会进步的影响

在数字化转型加速推进的今天，数字素养已成为个人参与社会、实现自我发展的必要条件。它不仅影响个体获取信息、接受教育、就业创业的机会，更直接关系到其在智能社会中的生存能力。据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。这一数据凸显了数字素养缺失可能带来的广泛社会风险。从个人层面看，缺乏数字素养将导致难以使用在线政务服务、健康平台或远程学习资源，从而被排除在公共服务体系之外；从社会层面看，低水平的数字素养会制约智能应用的普及效率，阻碍人机协同模式的发展，进而影响整体经济运行与治理效能。因此，提升全民数字素养，既是促进社会公平的重要路径，也是推动国家数字化战略落地的关键支撑。

1.3 不同人群数字素养现状分析，揭示存在的差距和挑战

尽管数字技术日益普及，不同群体之间的数字素养仍存在显著差异。老年人、农村居民及低学历群体在技术理解和智能应用方面普遍面临更大困难。据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。这一现象反映出“数字鸿沟”依然严峻。城市青年群体虽普遍接触数字设备，但在信息评估与批判性思维方面仍显薄弱，容易受到虚假信息误导。与此同时，部分基层工作人员对AI系统的运作机制缺乏理解，导致在实际工作中难以有效实现人机协同。教育资源分布不均进一步加剧了区域间的数字素养差距。这些结构性问题不仅限制了个体对智能应用的深度使用，也为AI治理带来了复杂挑战——当公众无法理解算法决策逻辑时，技术透明度与可问责性便难以真正落实。

1.4 提升数字素养的教育策略与实践方法，构建多层次培养体系

要系统性提升全民数字素养，必须建立覆盖全生命周期的教育体系。学校应将技术理解与信息评估纳入基础课程，从小培养学生对数字世界的理性认知。针对成年人，尤其是中老年群体，社区和公共机构可开设智能应用培训课程，帮助其掌握日常所需的数字技能。企业也应承担社会责任，为员工提供AI治理相关的知识培训，增强其在人机协同环境下的工作适应力。政府需发挥引导作用，推动政策与资源向数字素养教育倾斜。据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。这一现实迫切要求构建家庭、学校、社会三位一体的培养机制。通过线上线下融合的教学模式，结合真实场景的实践训练，才能真正实现数字素养的全面提升，为智能社会发展奠定坚实基础。

二、智能应用的广泛实践

2.1 人工智能技术在日常生活中的应用场景，如智能家居、智能医疗等

人工智能正悄然融入人们的日常起居，成为提升生活质量的重要助力。在家庭场景中，智能家居系统通过语音识别与自动化控制，实现灯光调节、温控管理、安防监控等功能，让生活更便捷高效。用户只需一句指令，即可操控全屋设备，尤其为老年人和行动不便者提供了极大的生活支持。在医疗领域，智能应用展现出更为深远的价值。AI辅助诊断系统能够快速分析医学影像，帮助医生识别早期病变，提高诊疗准确率；智能健康监测设备则可实时追踪心率、血压等生理指标，及时预警潜在风险。这些技术不仅优化了医疗资源配置，也增强了公众对健康管理的主动性。随着人机协同模式不断深化，智能应用正在从“工具”演变为“伙伴”，重塑人们对技术的理解与依赖方式。

2.2 智能应用如何改变工作和学习方式，提高效率与体验

智能应用正在深刻重构工作与学习的运行逻辑。在职场环境中，AI驱动的自动化流程大幅减少了重复性劳动，例如智能客服、文档生成与数据分析工具显著提升了办公效率。企业通过部署智能管理系统，实现了资源调度的精准化与决策支持的数据化，推动人机协同向纵深发展。在教育领域，在线学习平台结合人工智能算法，可根据学生的学习节奏与知识掌握情况提供个性化推荐，使教学更加因材施教。虚拟助教和智能批改系统减轻了教师负担，同时增强了学习互动性与反馈及时性。据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。这一现实凸显出，尽管技术已广泛渗透，公众对智能工具的理解与运用仍存在明显短板，亟需通过系统培训提升技术理解能力，以真正释放智能应用带来的效率红利。

2.3 智能应用面临的伦理挑战与隐私问题，及其解决思路

随着智能应用的普及，数据滥用与算法偏见等伦理问题日益凸显。大量个人行为数据被采集用于模型训练，却往往缺乏透明授权机制，导致隐私泄露风险加剧。人脸识别、信用评分等AI系统若缺乏有效监管，可能引发歧视性决策，损害社会公平。此外，当公众对AI治理机制缺乏了解时，技术的可问责性难以保障，进一步削弱信任基础。解决这些问题，必须构建以AI治理为核心的制度框架。应建立公开透明的算法审计制度，确保关键技术环节可追溯、可解释；强化数据最小化原则，限制非必要信息收集；同时加强公众的技术理解教育，提升其在人机协同中的主体意识与维权能力。唯有将伦理规范嵌入技术发展全周期，才能实现智能应用的安全、可控与可持续推进。

2.4 未来智能应用发展趋势预测，及其对社会结构的潜在影响

展望未来，智能应用将朝着更高水平的自主化、情境感知与情感交互方向演进。多模态大模型的突破将使机器不仅能处理文字与图像，还能融合声音、动作甚至情绪信号，实现更自然的人机协同。城市级智能系统或将整合交通、能源、公共服务，形成动态响应的社会运行网络。然而，这种深度智能化也可能加剧数字鸿沟——据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。若不加以干预，技术进步可能进一步边缘化低数字素养群体，影响社会包容性。因此，未来的智能社会发展不能仅依赖技术创新，还需同步完善AI治理机制，推动政策引导、教育普及与技术优化三位一体协同发展，确保每个人都能平等地理解并受益于数字时代的技术成果。

三、总结

在数字化转型加速的背景下，提升公众的数字素养与技术理解能力成为社会发展的关键。据中国互联网络信息中心数据显示，截至2023年，我国网民规模达10.79亿，但具备基本数字技能的人群比例不足60%。这一现实凸显了加强智能应用教育、推动人机协同模式普及的紧迫性。同时，完善AI治理机制，建立透明、可问责的技术监管体系，是实现人工智能可持续发展的保障。通过政策引导、教育普及与技术优化三者协同，可全面提升社会对数字技术的理解与应用水平，缩小“数字鸿沟”，促进社会公平与包容性发展。