《AI》：From Access to Governance: Generative AI Literacy for Extension Professionals and Small Businesses, and a Governance-Aware Design Framework
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生成式人工智能（GenAI）通过用户友好型界面已广泛普及，这类界面几乎无需专业技术技能，但乡村社区和中小企业（SMEs）仍面临接入门槛低无法解决的能力差距。本综述考察了美国赠地大学合作推广体系及其他公共机构如何提供GenAI素养教育——这一实践领域自2022年
生成式人工智能（GenAI）通过用户友好型界面已广泛普及，这类界面几乎无需专业技术技能，但乡村社区和中小企业（SMEs）仍面临接入门槛低无法解决的能力差距。本综述考察了美国赠地大学合作推广体系及其他公共机构如何提供GenAI素养教育——这一实践领域自2022年末以来迅速增长，但尚未被系统性梳理。基于对2022至2026年间已发表研究、机构项目文件及灰色文献的结构化叙事综述，本研究绘制了当前推广及公共部门GenAI教育的全景图。研究人员将现有项目归纳为四种交付模式：单次研讨会、多期系列课程、一对一技术咨询和异步在线模块，混合配置则结合上述多种模式。综述进而识别出贯穿各项目的六大挑战：脚手架支撑需求、个体接受度与组织准备度之间的治理鸿沟、成本敏感性与工具激增、数字素养悖论、持续性公平排斥，以及推广体系自身的能力缺口。基于这些发现，研究人员推荐一个围绕四个问题组织的治理感知设计框架：教什么、怎么教、谁来教、如何评估。该框架将治理能力视为核心内容而非可选附加项，并为各州推广体系、资助方和政策制定者提供一个可调整的结构。综述最后提出一个聚焦纵向追踪、组织层面和公平导向的研究议程。
以下是对论文主体部分的专业学术总结：
1. 引言
生成式人工智能（GenAI）与传统企业技术不同，其通过消费级应用如ChatGPT直接面向用户，采用会话式自然语言界面，使得个人无需技术部门参与即可在数分钟内开始使用。非技术用户在接触GenAI工具时面临至少三类独特差距：提示工程（prompting），即获得可靠输出需要迭代式结构化交互，这比界面所暗示的更不直观；验证（verification），因为系统可能生成流畅但不准确的文本，用户需养成核查主张和来源的习惯；治理（governance），涉及哪些信息可以输入第三方系统、企业内部谁可以使用这些工具以及应保留何种记录。每一类差距都是学习问题而非接入问题，因此使技术更易获取并不能解决其中任何一个。乡村社区和中小企业（SMEs）面临的条件使独立学习更加困难，包括缺乏信息技术（IT）或合规人员、时间限制、订阅成本压力以及商业培训集中于大都市地区等。合作推广体系（Cooperative Extension System）在全美大部分县设有办公室，提供基于研究的、无商业利益的知识转化服务，使其成为GenAI素养工作的可行交付基础设施。本综述做出三项贡献：首次综合梳理通过合作推广及公共机构提供的GenAI教育项目；识别出六个跨项目反复出现的挑战；提出一个将治理纳入核心内容的治理感知设计框架。
2. 背景：乡村与小企业情境下的AI能力鸿沟
2.1 从数字鸿沟到AI鸿沟 数字不平等研究经历了三个层次的分析：物理接入、技能和使用模式、以及成果转化。GenAI降低了已有连接和设备的用户的第一层障碍，但鸿沟并未消失而是向上移动。关键差异现在在于用户能否有效进行提示、批判性评估生成内容、将这些工具整合到既有工作流程中并管理相关风险。这意味着干预措施必须从提供设备转向建立判断力、习惯和组织实践，这些发展较慢、更难衡量，且需要持续的教育接触而非一次性活动。
2.2 乡村与城市在采纳能力上的不对称性 乡村中小企业面临多重叠加劣势：宽带质量参差不齐、技术人才集中于大都市劳动力市场、培训供给因人口密度不足而更薄弱。地理隔离还削弱了社会学习，因为技术采纳往往通过观察同行成功使用来进行。公共项目将企业主聚集在同一空间，因此除了教学功能外，还能恢复因地理因素削弱的同伴观察渠道。
2.3 中小企业特有的约束 中小企业缺乏专门的IT和合规职能，所有者通常身兼多职，订阅成本对薄利润影响显著，吸收失败实验的能力有限。技术-组织-环境（TOE）框架指出，一旦技术可获取，组织准备度——特别是技能、管理层支持和治理能力——就成为绑定约束。与大公司相比，中小企业所有者实际上同时处理采购、法律审查、安全评估和内部政策制定等所有职能，这解释了为何个体层面准备充分但组织层面部署仍然停滞。
3. 合作推广体系作为交付基础设施
3.1 合作推广体系的制度逻辑 合作推广体系作为赠地大学的延伸职能建立，其决定性结构特征是地理覆盖范围——在全美大多数县设有办公室。其运行逻辑是知识转化，将大学研究成果转化为从业者可操作的形式。推广工作通过县级办公室和项目团队交付，回应地方识别出的需求和公共服务期望，公共资金是其基础，这与当前AI培训市场中存在销售动机的商业提供商形成对比。
3.2 推广体系为何适合GenAI素养工作 推广体系的地理覆盖使其能够触及商业培训师缺乏经济激励服务的县域企业主。推广体系的信任资本经过一个世纪的地方积累而建立，企业主期望获得基于研究的、非商业性的建议。方法论经验也很重要，推广体系在成人教育、项目设计和评估方面有长期历史。对于拥挤且快速变化的GenAI工具市场，无商业利益的机构可以告诉企业主免费层级是否足够或某个工具是否值得订阅，并且能被相信。
3.3 相对于其他商业支持机构的生态定位 推广体系是多个支持中小企业的机构之一，包括小企业发展中心（SBDC）、商会、经济发展公司和非营利组织等。这些角色互补而非竞争，沿着学习过程分工：推广体系和地方召集组织引入参与者并建立共同基础，SBDC和顾问将一部分参与者带入企业特定应用，学术部门提供双方都无法内部生成的技术准确性，非营利组织则将触角延伸到自我选择本会排除的人群。然而，跨部门合作在实践中面临资金、权限和人员配置方面的反复困难。
4. 现状：GenAI教育项目综述
4.1 综述方法 这是一项结构化叙事综述，采用叙述性综述文章评估量表（SANRA）的六项报告标准并借鉴范围综述的图表化惯例。搜索于2026年8月至9月间进行，涵盖2022至2026年。纳入标准包括：项目针对GenAI而非学科内专业应用的AI或机器学习；由合作推广体系或服务相同受众的公共机构交付；受众为非技术人员；至少有一条公开记录。最终纳入13个项目。
4.2 识别的GenAI项目 项目按受众分为三组。第一组关注提升推广专业人员自身的GenAI能力，包括堪萨斯州立大学推广体系的“揭秘AI”、威斯康星大学麦迪逊分校推广体系的“扩展：AI”同步培训系列、肯塔基大学推广体系与推广基金会合作的四期网络研讨会系列、俄亥俄州立大学推广体系的“构建AI流利度认证”、推广基金会的七场在线工作坊系列，以及佛罗里达大学食品与农业科学研究所推广体系（UF/IFAS Extension）的“推广专业人员AI基础”在线课程。第二组面向社区和青年群体，包括俄勒冈州立大学推广体系的数字素养与GenAI教育、北卡罗来纳农工州立大学合作推广体系由谷歌资助的全州努力，以及犹他州立大学推广体系与迪克西技术学院和软件公司Zonos合作的劳动力GenAI培训系列。第三组服务于企业家和小企业主，包括科罗拉多州立大学推广体系与农村社区援助公司和洛根县经济发展公司合作的二十余场研讨会、佐治亚大学小企业发展中心（SBDC）与瓦尔多斯塔州立大学计算机科学系合作的乡村小企业培训、威斯康星西南部区域规划委员会与威斯康星小企业发展中心合作的“AI助力小企业”系列，以及马里兰大学罗伯特·H·史密斯商学院的异步自定进度在线课程。
4.3 交付模式及其权衡 四种交付模式出现在项目中：单次研讨会、多期系列课程、一对一或小组咨询、异步在线模块。比较显示规模和深度之间存在一致的反向关系。单次研讨会覆盖最广但缺乏后续联系；一对一咨询产生最深的应用但无法规模化；异步模块可无限扩展但完成率低；多期系列课程介于中间位置。一些项目采用混合安排，如威斯康星系列搭配小组研讨会和可选个人辅导，科罗拉多项目结合研讨会交付和后续技术咨询。
4.4 当前GenAI项目的缺口 三个缺口突出：受众方面，13个项目中只有4个服务于中小企业所有者，且其中仅1个源自推广体系本身；内容方面，项目描述强调工具熟悉度和生产力应用，伦理或技术局限仅以意识水平出现，只有马里兰课程将治理作为实用技能处理；评估方面，截至2026年9月，所有项目均以产出指标如参与人数和简单反馈报告，结果评估仅见于两个项目。
5. 新兴挑战
5.1 脚手架支撑的必要性 GenAI工具的会话界面暗示有效使用只需提问，但研究表明提示构建并不直观，非专业用户难以迭代获得所需输出。实用含义是具体且可重复使用的工件（如提示指南、工作示例和模板）优于概念性指导。
5.2 治理鸿沟 个体可以在没有任何组织流程的情况下采用这些工具，导致个体接受度远超前于组织准备度。员工使用个人账户处理工作任务，可能使专有或客户信息进入第三方系统。这种张力在中小企业中更为尖锐，因为所有者个人承担所有责任，编写可接受使用政策与即时创收工作竞争。
5.3 成本敏感性与工具激增 免费层级功能有限，多项适度订阅对经营者构成实质性支出，回报难以预先估计。新工具和功能不断涌现，没有技术背景的企业主无法有效评估这些声称。
5.4 数字素养悖论 自然语言界面让用户绕过传统软件技能，但参与者可能在聊天界面生成一份胜任的营销文档后，却无法格式化、保存为可用文件类型或发布到目标渠道。GenAI素养可能超过基线数字素养，使下游步骤成为绑定约束。
5.5 公平与排斥 年龄较大的企业主、数字自信度低的参与者、宽带条件差地区的居民以及不以英语为主要语言的用户面临免费接入无法消除的障碍。依赖自我选择的项目倾向于服务已经倾向技术的参与者，其成功证据可能反映的是谁参加了而非教了什么。
5.6 推广体系自身的能力缺口 推广专业人员面临技能、信心和可用时间方面的能力约束，这与中小企业面临的约束平行且位于学习者缺口的上游。一种实际应对是外包交付，但这使能力流向承包商而非公共系统，且当商业方交付内容时中立性更难保证。
6. 治理感知设计框架
6.1 教什么 提出三层能力：操作层（提示结构、迭代和工具选择）；验证层（识别虚构内容、请求来源、判断可靠性）；治理层（数据边界、处理机密和客户信息、简单书面可接受使用政策和员工期望）。
6.2 怎么教 每个环节应产出可重复使用的工件；任务风险应指导活动结构；混合配置可平衡覆盖面和深度。
6.3 谁来教 单一组织无法持有所有必要能力。佐治亚大学小企业发展中心借助计算机科学教师构建内容，威斯康星案例汇集了召集能力、大学主办的小企业发展中心咨询、联邦资金和合同教学四种资源。
6.4 如何评估 评估应超越出席率，涵盖产出、结果和影响三个层级。提出五个治理准备度指标：书面GenAI使用政策、指定负责人、关于可输入第三方工具数据的规则、用于客户或公众的AI生成内容验证程序、以及面向客户工作中GenAI使用的披露做法。
6.5 与现有框架的关系 该框架建立在五类工作基础上并在每个方面有所偏离：AI素养框架、欧洲数字能力框架、组织AI治理标准（包括国家标准与技术研究院AI风险管理框架及其GenAI配置文件、国际标准化组织/国际电工委员会42001）、欧盟AI法案以及推广体系自身的评估传统。
7. 研究议程 提出六个方向：纵向效果研究、组织采纳研究、跨州和跨交付模式的比较研究、公平导向研究、推广体系自身能力建设研究，以及向美国以外转移的研究。
8. 结论 GenAI已将乡村中小企业的绑定约束从接入转移到能力和治理。接入仍然必要但不再充分，剩余困难涉及技能、判断和组织实践。合作推广体系因其地理覆盖、非商业地位和成人教育经验而处于有利位置。本文提出的框架认为治理必须是核心内容而非可选附加项。教授提示而不教授数据边界和可接受使用，会产生能够使用这些工具的个体，但中小企业仍然无法部署它们。
