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AI 能力評測基準 (ACE) 認證考試

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AI 能力評測基準 (ACE) 認證考試 @ 香港AI學院

AI 能力評測基準 (ACE) 標準介紹

由 ExtranAI (ExTran AI Global Academy) 發布

ACE 標準是一套具備全球視野、模組化的框架與考試體系，旨在評估、認證並提升個人在人工智能時代的準備度。該標準於 2025 年開發，由康奈爾大學（Cornell University）首席 AI 官項目的跨學科學生團隊，聯同來自澳大利亞、新加坡、香港和澳門等亞太創新中心的頂尖 AI 工程師與從業者共同打造。

ACE 不僅體現了學術嚴謹性，更兼顧了區域關聯性。該計劃匯聚了常春藤盟校校友、英美資深AI專家小組以及聯合國大學全球 AI 網絡（United Nations University Global AI Network）多位成員的專業智慧，確保其與多邊發展目標及合乎倫理的 AI 治理保持一致。

 

1. 全球對接與戰略目標 (Global Alignment and Strategic Purpose)

ACE 不僅是一項考試，更是推動包容性 AI 轉型的戰略工具。它支持並對接以下國際標準與報告：

  • 聯合國可持續發展目標 (SDGs)： 特別是 SDG 4（優質教育）、SDG 8（體面工作）和 SDG 10（減少不平等）。
  • 聯合國全球數字契約 (UN Global Digital Compact)： 促進數字包容、負責任的 AI 採用及跨部門的能力建設。
  • 歐盟《人工智能法案》(EU AI Act, 2025)： 特別是關於 AI 素養的第 4 條 (Article 4)，確保個人具備負責任地與 AI 互動所需的理解與技能。
  • 勞動力策略與全球基準：
    • AI Singapore 的 AI 準備度指數： 為 ACE 的分級能力模型提供參考。
    • Coursera 全球技能報告： 對標各經濟體的 AI 與數據科學能力。
    • PwC 未來工作報告： 指導 ACE 與新興職位及行業需求保持一致。
    • 白宮 CEA 關於 AI 與美國勞動力的報告： 影響 ACE 對技能重塑與經濟流動性的關注。
    • 歐盟委員會 AI 人才與素養政策： 塑造 ACE 針對技術與非技術用戶的包容性設計。
    • 英國議會 POSTnote 697： 強調解決國家 AI 人才缺口需要可擴展的框架。

 

2. 設計原則與架構 (Design Principles and Architecture)

ACE 建立在以下核心原則之上：

  • 模組化 (Modularity)： 提供可堆疊的「微證書 (micro-credentials)」，涵蓋 AI 素養、數據流暢度、倫理推理及戰略部署等領域。
  • 情境相關性 (Contextual Relevance)： 評估針對不同角色（學生、政策制定者、工程師或高管）量身定制，並反映特定行業的 AI 應用。
  • 文化敏感度 (Cultural Sensitivity)： ACE 融入了亞洲領導價值觀，如「和諧」、「留面子」及「有組織的異議」，確保學習與評估過程中的心理安全感。
  • 可擴展性與可攜性 (Scalability and Portability)： 專為跨境認可而設計，可供尋求可信 AI 認證的政府、大學及企業採用。

 

3. 評估領域 (Evaluation Domains)

ACE 透過四個核心維度來評估能力，每個領域均對標全球標準並進行了本地化調整：

  1. AI 素養 (AI Literacy)： 理解基礎概念、風險及社會影響。
  2. 技術流暢度 (Technical Fluency)： 解讀、應用或協作開發 AI 系統的能力。
  3. 戰略準備度 (Strategic Readiness)： 將 AI 與組織目標、治理及倫理標準相結合的能力。
  4. 協作智能 (Collaborative Intelligence)： 跨職能團隊合作、人機互動及包容性創新的技能。

四大核心試卷：從技術到底層倫理
有別於傳統僅側重編程的考試，ACE 考試（AI Standard Examination）透過四份核心試卷（Papers）提供全方位的評估：

  1. AI Essentials（AI 基礎）：涵蓋機器學習、深度學習及 Transformer 模型（如 BERT、GPT）架構。
  2. Generative AI（生成式 AI）：深入前沿領域，包括提示工程（Prompt Engineering）、Vibe Coding、Agentic AI 及 MCP 框架應用。
  3. AI Applications（AI 應用）：聚焦 AI 在營銷、金融、HR 等商業職能中的戰略落地與價值轉化。
  4. AI Ethics & Governance（AI 倫理與治理）：探討算法偏見、隱私合規及負責任的 AI 決策。

 

4. 未來願景 (Future Vision)

ACE 不僅僅是一次測試，它是「AI 時代的信任語言」。其目標包括：

  • 成為全球認證標準： 彌合教育、就業與治理之間的差距。
  • 促進跨境人才流動： 特別是針對新興經濟體及數字資源匱乏的人群。
  • 支持各地 AI 戰略： 為勞動力規劃、政策設計及機構能力建設提供可擴展的工具。
  • 培養 AI 公民意識 (AI Citizenship)： 賦能個人以合乎倫理、批判性及創造性的方式參與 AI 時代。

 

總結： ACE 標準代表了邁向 AI 準備度全面普及化的大膽一步。它是一個供政府、教育者、雇主及全球機構使用的工具，用以識別、發展並認證那些具包容性、面向未來且具備倫理基礎的 AI 人才。



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更多詳情請瀏覽：

「環球AI能力評測基準考試」（AI Capability Evaluation Standard，簡稱 ACE）: https://extranai.com/ace/standard.php

ExTran AI Global Academy（環球 AI 學院）:  https://extranai.com/ai_academy/standard.php




ACE AI認證考試 常見問題 FAQ

什麼是 AI 能力評測基準（ACE）認證考試？

AI 能力評測基準（ACE）是一套由新加坡 ExtranAI 於 2025 年推出的環球 AI 認證考試，旨在評估、認證並提升個人與機構在 AI 時代的準備度 。ACE 由康奈爾大學首席 AI 官項目跨學科團隊，聯合同時來自香港、澳門、新加坡、澳洲等亞太創新 hub 的 AI 工程師與從業者共同開發，兼具學術嚴謹度與區域相關性 。

ACE 認證考試評測哪些核心能力？

ACE 標準聚焦四大核心能力維度：AI 素養（理解 AI 基本概念與應用背景）、技術流暢度（掌握 AI 工具與技術實踐）、策略準備度（策劃與執行 AI 導向策略方案）、協作智慧（促進人機協作與跨領域合作）。這四大範疇由淺入深，涵蓋從概念理解到戰略部署的全方位 AI 能力 。

ACE 考試包含哪些試卷？

ACE 考試結構嚴謹，共四份核心試卷（Papers）：卷一 AI 基礎（AI Essentials）涵蓋機器學習、監督與非監督學習、深度學習及 Transformer；卷二生成式 AI（Generative AI）；卷三 AI 應用（AI Applications）聚焦商業轉型；卷四 AI 倫理與治理（AI Ethics & Governance）。

ACE 認證適合哪些人報考？

ACE 適合 AI 初學者、進修 AI 技能的人士、希望為履歷加分的在職人士、內容創作者、數位行銷專業人士，以及需要建立 AI 能力标准的企業團隊。無論是想入門 AI 或系統化整理已有 AI 知識，都能透過 ACE 建立清晰的能力證明 。

ACE 認證考試可以幫助我什麼？

ACE 認證考試可用來檢視自己對 AI 的理解程度，並將學習成果轉化為可展示的專業認證。對個人而言，這有助於提升求職、轉職、內部晉升及專案合作時的可信度；對企業而言，則有助於作為內部 AI 能力培訓與評估的參考。

ACE 認證考試內容會考什麼？

ACE 認證考試圍繞 AI 基礎概念、實際應用、工具使用、工作流程理解，以及與 AI 發展相關的能力評測方向設計。建議考生先掌握生成式 AI 的基本原理、常見應用場景與日常工作中的實用操作，再進一步熟悉考試要求。

沒有 AI 基礎可以報考 ACE 嗎？

可以。ACE 採用模組化設計，讓不同基礎的學員按自身程度循序學習與評測。卷一 AI 基礎涵蓋機器學習基本原理，從基礎開始逐步進階，即使沒有深入程式背景也能由淺入深掌握考試重點 。

ACE 認證考試對企業培訓有什麼價值？

對企業來說，ACE 認證考試可作為員工 AI 基礎能力評估、內部培訓成果檢視，以及人才發展規劃的參考工具。它有助於企業更有系統地推動 AI 轉型，並協助團隊建立一致的 AI 認知與應用能力。

ACE 認證考試有沒有分不同級別？

ACE 認證考試採用模組化設計，讓不同基礎的學員都可以按自身程度循序學習與評測。這種安排有助於學員先掌握基礎，再逐步進階到更完整的 AI 能力評估。

ACE 認證對求職或晉升有什麼幫助？

ACE 認證可用作個人 AI 能力證明，提升履歷辨識度，有助於求職、轉職、內部晉升或接案合作時展示專業實力。對企業培訓而言，亦可作為員工 AI 能力標準化的參考工具，協助追蹤培訓成效與加快團隊 AI 轉型 。

企業可以怎樣安排員工考 ACE？

企業可將 ACE 納入內部 AI 培訓計劃，先以基礎課程建立共同知識，再安排學員進行能力評測。ACE 的四大核心能力維度有助企業系統化評估員工 AI 素養、技術流暢度、策略準備度與協作智慧，更有效追蹤培訓成效 。

ACE 考試內容是否偏重理論還是實務？

ACE 考試同時兼顧理論與實務，除了 AI 基礎概念外，也重視實際應用、工具操作與工作情境中的判斷能力。這樣的設計更適合希望把 AI 真正用在工作上的學員。

完成 ACE 認證後有什麼用途？

完成 ACE 認證後，可以用作個人 AI 能力證明，提升履歷辨識度，也有助於在求職、轉職、內部晉升或接案合作時展示專業實力 (例如 AI Jobs HK - AI招聘平台是完全使用 ACE 分數的框架作為企業招聘AI人才的指標)。對企業培訓而言，亦可作為員工 AI 能力標準化的參考。

ACE 認證考試適合香港學員嗎？

適合。ACE 標準強調全球視野，同時兼顧亞太地區的實際應用情境，對香港學員而言具有相當高的本地化參考價值。無論是教育、商業還是內容創作相關行業，都能從中受益。

準備 ACE 認證考試需要先學什麼？

建議先學習 AI 基礎概念、生成式 AI 常見用法、常用 AI 工具，以及如何將 AI 應用於日常工作流程。建立「概念理解＋工具操作＋情境應用」三個層面的學習框架，再逐步掌握四份試卷涵蓋的機器學習、倫理治理與商業應用內容 。 「香港AI學院」亦有連接 ACE 認證考試相關AI課程。

ACE 與一般 AI 課程有什麼不同？

一般 AI 課程主要著重教學內容，ACE 則更著重能力驗證與標準化評估。課程偏向學習過程，ACE 偏向結果證明，採用模組化設計透過四份專業試卷進行多維度能力評估，涵蓋基礎理論、技術架構到倫理治理 。