85% 使用者不再相信 AI 第一個答案：Anthropic 研究揭「AI 流暢度」新競爭力
生成式 AI 正以驚人速度滲透進日常工作，從寫報告、寫程式，到製作簡報，越來越多人習慣把 AI 當成助手。但真正決定人們能否從 AI 中獲益的，可能不是使用頻率，而是另一項更關鍵的能力：AI 流暢度（AI fluency）。
AI 公司 Anthropic 最新發布的《AI Fluency Index》研究顯示，人們與 AI 協作時展現的行為模式，將直接影響 AI 是否能發揮真正價值。研究更揭示一個值得警惕的現象：當 AI 輸出看起來越完美，人們反而越少質疑它。
什麼是 AI 流暢度？關鍵不在使用，而在協作
根據 Anthropic 定義，AI 流暢度指的是人類與 AI 有效協作的能力，也就是把 AI 當成思考夥伴，而不是完全委託其完成工作的一次性工具。
為了量化這種能力，Anthropic 與學者共同建立「4D AI Fluency Framework」，定義 24 種代表良好協作的行為，包括：明確描述需求、提供範例、持續迭代結果、質疑 AI 推理。
研究團隊分析了 2026 年 1 月一週內 9,830 筆 Claude 對話紀錄，建立 AI Fluency Index，試圖理解人們如何與 AI 合作。
逾 85% 使用者會反覆修改！AI 不再只是「問一次就好」
研究發現，AI 流暢度最常見的行為是「迭代與改進」：高達 85.7% 的對話包含反覆優化成果，而非直接接受第一個答案。這代表多數人沒有把 AI 當作輸入提示後就接受任何結果的自動販賣機，而是視其為人類與機器合作的過程。
其次是「在提問前釐清目標」（51.1%）與「提供理想成果範例」（41.1%），代表越來越多人理解 AI 輸出品質高度依賴輸入品質。然而，真正涉及批判思考的行為比例明顯偏低，例如只有 20.3% 的使用者會指出 AI 遺漏的背景資訊，僅 15.8% 會質疑 AI 推理，而查證事實的比例更只有 8.7%。
不過，會進行迭代行為的用戶表現出更成熟的 AI 使用模式：他們質疑 AI 推理的機率提高 5.6 倍，發現內容缺失的機率提高 4 倍。
最大風險：AI 產出看起來越好，人們越容易相信
然而，研究同時揭露一個關鍵問題。當 AI 生成完整成果，例如文件、程式或應用時，人們反而更少質疑。數據顯示，在 AI 生成完整成果時：質疑推理的行為下降 3.1%、發現缺失下降 5.2%、查證事實下降 3.7%。
Anthropic 指出，當 AI 輸出看起來完整，人們容易把它視為最終答案，而不是需要驗證的草稿。研究人員將這種現象稱為「描述與委託」和「辨識能力」之間的拉鋸：使用者確實變得更擅長告訴 AI 要做什麼、要產出什麼內容，但卻變得更不擅長判斷 AI 做出來的結果是否正確或合理。
3 種方式培養你的 AI 流暢度
Anthropic 進一步指出，目前多數人仍未充分利用三種最重要的 AI 流暢行為。第一，是主動引導 AI。只有約 30% 使用者會明確告訴 AI 如何與自己合作，例如要求解釋推理過程，或指出不確定之處。
第二，是持續迭代對話、保持對話連貫性。AI 流暢的用戶會把第一個回答當成起點，而不是終點。Anthropic 指出，最具有流暢度的用戶反而最常針對 AI 成果進行優化和改進。第三，是培養質疑看似完美答案的判斷力
《Forbes》將 AI 素養和 AI 流暢度進行對比，指出兩者差異在於，前者代表存在一個門檻，而流暢度代表這是一個透過刻意努力和練習而逐步發展的連續光譜。報導認為，優化 AI 產出結果的能力、提前掌握對話節奏的能力都很重要，但更關鍵的是培養辨識 AI 輸出結果的能力。