Что означает грамотность в области ИИ?
Грамотность в области ИИ означает, что вы понимаете ИИ достаточно хорошо, чтобы пользоваться им осознанно, а не вслепую. Грамотный пользователь знает, что генеративный инструмент предсказывает правдоподобный текст, а не ищет факты, что он может уверенно сообщать ложные сведения, что введённые данные могут храниться или обрабатываться на условиях поставщика и что результат принадлежит тому, кто его отправляет.
EU AI Act даёт официальное определение в пункте 56 статьи 3. Согласно публикации в справочной службе Европейской комиссии по EU AI Act, грамотность в области ИИ означает "навыки, знания и понимание, которые позволяют поставщикам, организациям, применяющим системы ИИ, и затрагиваемым лицам с учётом их соответствующих прав и обязанностей в контексте настоящего Регламента принимать обоснованные решения о применении систем ИИ, а также осознавать возможности и риски ИИ и возможный вред, который он может причинить".
Университеты и школы используют этот термин шире, включая в него влияние ИИ на общество, обучение и творчество. Для работодателя полезнее более узкое и практическое определение: способен ли человек принимать обоснованные решения при использовании инструментов ИИ, необходимых для его работы?
Чем грамотность в области ИИ отличается от навыков работы с ИИ?
Грамотность в области ИИ — это понимание, а навыки работы с ИИ — отработанные действия, в которых оно применяется. Знать, что инструменты могут придумывать ссылки на источники, — это грамотность. Открывать каждый указанный источник перед отправкой отчёта — это навык. Человек может быть грамотным, но не иметь навыков: например, знать о рисках, но не понимать, как составить полезный запрос.
В обучении эти два компонента лучше развивать вместе. Краткое объяснение того, почему инструменты выдумывают факты, усваивается лучше, если учащемуся сразу нужно найти вымышленную цифру в черновике. Руководство по навыкам работы с ИИ подробнее описывает практические действия.
Каковы четыре основы грамотности в области ИИ?
Единого официального набора из четырёх основ нет. Научные и образовательные подходы по-разному группируют составляющие грамотности в области ИИ, а EU AI Act не предписывает конкретной структуры. Для рабочих задач приведённое ниже деление на четыре части — практический подход редакции, а не стандарт, которому вы обязаны следовать.
Понимать
Какие инструменты используются, как они в общих чертах формируют результат и какие основные ошибки допускают, включая уверенно изложенные неверные сведения, упущенный контекст и предвзятость.
Использовать
Как давать инструменту инструкции с нужным контекстом, выбирать подходящие задачи и работать только с одобренными инструментами и настройками.
Оцените
Как сверять результат с источниками, пересчитывать цифры и замечать, когда в черновике условие превратилось в обещание.
Действуйте ответственно
Какую информацию можно вводить в инструмент, кто отвечает за результат и в каких случаях задачу нужно поручить квалифицированному специалисту.
Какой пример показывает грамотное использование ИИ?
Вымышленный магазин туристического снаряжения Kestrel Outdoor располагает службой поддержки, которая использует одобренного ИИ-помощника для подготовки ответов. Клиент спрашивает, можно ли вернуть палатку, купленную 40 дней назад. Сотрудник поддержки Сэм просит инструмент подготовить ответ. Черновик написан доброжелательно и понятно и сообщает, что магазин принимает возвраты в течение 60 дней. По действующим правилам Kestrel срок составляет 30 дней.
Сотрудник поддержки, умеющий работать с ИИ, не оценивает ответ только по тому, насколько правдоподобно он звучит. Сэм знает, что инструмент не располагает достоверными сведениями о правилах этого магазина, если ему их не предоставили, поэтому конкретное число в черновике — это утверждение, которое нужно проверить. Он открывает страницу с правилами, исправляет срок и добавляет вариант, который правила действительно допускают: обмен бракованного товара. Он также не указывает номер заказа и адрес клиента, поскольку инструкции команды запрещают вставлять персональные данные в инструмент.
Второй пример — из финансов. Когда инструмент просят объяснить, почему выросла месячная статья расходов, он предполагает повышение цен поставщиком. Грамотный аналитик замечает, что предоставленная таблица показывает только рост расходов, но не его причину, и пишет, что причину ещё нужно подтвердить. В профиле генеративного ИИ NIST этот риск назван конфабуляцией; отдельно описана предвзятость автоматизации — чрезмерное доверие к автоматизированным системам. Грамотность в области ИИ во многом заключается в привычке противостоять и тому и другому.
Хотите узнать, как это связано с конкретной должностью?
Ознакомиться с планируемой пробной программой для команды ↗Что нужно для грамотного использования ИИ на работе?
Людям нужны пять вещей, и курс — лишь одна из них.
Конкретный одобренный инструмент
Сотрудники должны точно знать, какой сервис и какую учётную запись им разрешено использовать для работы и как получить к ним доступ.
Чёткие ограничения на использование информации
Краткий список того, что можно и нельзя вводить в инструмент, с примерами для каждого случая и указанием человека, к которому можно обратиться в спорной ситуации.
Честное описание того, что может пойти не так
Конкретные примеры уверенно поданных ошибок, выдуманных источников и неподтверждённых причин из задач, похожих на их собственные.
Практика с обратной связью
Задания, в которых нужно обнаружить и исправить типичную для реальной работы ошибку, с обратной связью по открытым критериям.
Чёткое распределение ответственности
Чёткое правило: тот, кто отправляет результат или опирается на него, несёт за него ответственность независимо от того, каким инструментом был подготовлен черновик.
Что EU AI Act говорит о грамотности в области ИИ?
Статья 4 EU AI Act требует от поставщиков и организаций, применяющих системы ИИ, принимать меры для повышения грамотности в области ИИ у своих сотрудников и других лиц, которые обеспечивают работу и использование систем ИИ от их имени. Согласно тексту, опубликованному справочной службой Еврокомиссии по EU AI Act, при этом следует учитывать «их технические знания, опыт, образование и подготовку, а также контекст, в котором будут использоваться системы ИИ», а само обязательство «не требует от поставщиков или организаций, применяющих системы ИИ, гарантировать какой-либо определённый уровень грамотности в области ИИ у каждого отдельного человека». Этот раздел содержит общую информацию, а не юридическую консультацию.
В ответах Европейской комиссии на вопросы о грамотности в области ИИ указано, что это обязательство действует с 2 февраля 2025 года. Там поясняется, что под персоналом понимаются сотрудники, а к другим лицам могут относиться подрядчики, поставщики услуг или клиенты, работающие в рамках деятельности организации. Также сказано, что сертификат не нужен и что организации могут вести внутренний учёт обучения или других разъяснительных мероприятий.
Для обычных команд в этих рекомендациях важны два пункта. Во-первых, Комиссия указывает, что просто полагаться на инструкции по использованию системы ИИ или просить сотрудников прочитать их может быть неэффективно. Во-вторых, она рассматривает компанию, сотрудники которой используют ChatGPT, например, для написания рекламных текстов или перевода, и говорит, что их следует информировать о конкретных рисках, таких как галлюцинации. Если ваша организация подпадает под действие закона, обычное использование чат-ботов тоже нужно учитывать. Уточните у квалифицированного консультанта, как закон применяется к вашей организации.
Предложенный Комиссией минимум — обеспечить общее понимание ИИ в организации, определить, выступаете ли вы поставщиком или внедряющей стороной, учесть риски используемых систем и адаптировать меры к знаниям людей и условиям применения, включая правовые и этические аспекты.
Как разработать систему компетенций в области ИИ для небольшой команды?
Сделайте документ достаточно кратким, чтобы его было легко поддерживать в актуальном состоянии. Для компании из 30 человек правила могут уместиться на двух страницах, если в них указано, кто что использует, для каких задач и что должна знать каждая группа.
Перечислите инструменты и варианты применения
Запишите все одобренные инструменты ИИ и задачи, для которых они используются сейчас, включая известные вам случаи неофициального использования.
Группируйте людей по контексту
Разделите сотрудников, которые готовят внутренние заметки, и тех, кто отвечает клиентам или работает с персональными данными. Их потребности различаются.
Определите, что должна понимать каждая группа
Для каждой группы перечислите наиболее важные для её задач возможные сбои и правила обращения с информацией.
Выберите практическую проверку
Выберите для каждой группы одно короткое задание, которое покажет, применяет ли человек эти знания на практике, например замечает ли намеренно допущенную ошибку.
Ведите простой учёт
Фиксируйте, кто, когда и какое обучение или практическое задание прошёл, чтобы у вас были записи, если их когда-нибудь запросят.
Пересматривайте при изменении инструментов
Пересматривайте систему правил при появлении нового инструмента, функции или сценария использования, а не только в установленную дату.
Что должно входить в обучение основам грамотного использования ИИ?
Оно должно включать короткие объяснения, связанные с инструментами, которыми люди действительно пользуются, примеры из их работы и хотя бы одно задание, где нужно найти и исправить ошибку. Видео о том, как работают нейросети, может быть интересным, но редко меняет то, как человек готовит ответ клиенту в напряжённый рабочий день.
Tosheo.ai создаётся для такого обучения в командах численностью от 5 до 200 человек. Разработка ещё не началась, поэтому речь идёт о запланированных возможностях: 5-минутная входная проверка, затем уроки по должностным ролям продолжительностью от 10 до 15 минут, каждый из которых завершается практическим заданием в реальном инструменте ИИ с оценкой по доступным учащемуся критериям. Планируется, что руководители будут видеть прогресс и прохождение обучения, а не полную историю переписки; эти данные также могут служить внутренним подтверждением обучения. Это не продукт для обеспечения соответствия требованиям, и он не подтверждает выполнение организацией каких-либо юридических обязательств.
Когда обучение грамотности в области ИИ не решает проблему?
Если сотрудникам не объяснили, каким инструментом можно пользоваться и какую информацию вводить нельзя, начинать с обучения — неверный порядок действий. Сначала письменно определите границы, затем стройте обучение с их учётом. Этот шаг описан в руководстве по политике использования ИИ для малого бизнеса.
Если ваша организация поставляет или использует систему ИИ высокого риска в соответствии с законом об ИИ, Комиссия отмечает, что могут потребоваться дополнительные меры помимо общей грамотности и что полагаться на инструкции по использованию недостаточно. Продукт для обучения общим навыкам не покрывает эти обязательства; вам нужны профильная консультация и обучение работе с конкретной системой. Кроме того, уроки на других языках не входят в запланированный объём запуска Tosheo.ai.
Источники и границы рассмотрения
Европейская комиссия, «Грамотность в области ИИ — вопросы и ответы», 27 July 2026 ↗