据《商业内幕》9月9日报道，Anthropic AI素养研究与学习负责人克里斯滕·斯旺森的工作聚焦于提升用户对AI工具的使用效能。然而，其日常教学实践中，相当一部分内容并非传授操作技巧，而是引导用户识别哪些场景不应启用AI。斯旺森直言，其指导工作中至少半数时间用于告知用户何时应避免依赖AI。

斯旺森认为，对AI的娴熟掌握并不体现为面对任务时无条件调用模型。真正的能力标志在于对任务属性的精准判断——区分哪些工作适合自动化处理，哪些需保留人工介入。随着生成式AI渗透至更多业务流程，这种判别能力正演变为一项愈发重要的职场素养，涉及对效率收益、质量风险及人力投入的综合权衡。

她引入了"判断成本"概念，用以描述核查AI产出所需的额外认知负担。在部分场景下，验证模型生成内容所耗费的时间可能超过独立完成任务本身，导致整体工作量不减反增。对于用户已具备高度熟练度的领域，这一成本尤为显著：评估AI成果的精力投入，可能直接侵蚀原本期望节省的时间资源。

斯旺森进一步指出，对AI输出的正确性评估属于高层次的认知活动，本身即消耗大量精力。同时，模型的内在局限亦构成限制因素。当查询涉及训练数据覆盖不足的冷门研究或学者时，AI可能产生事实性偏差（即幻觉），这使得人工核验在特定信息需求下成为不可省略的环节。

在AI工具普及的背景下，斯旺森的观点提示：技术效能的释放，不仅依赖模型能力的演进，更取决于使用者的理性决策框架。对从业者而言，构建清晰的判断标准，明确AI介入的边界，或将成为驾驭生成式工具的核心竞争力之一。