Z世代用 AI 学习最多，为何 57% 的人仍感到停滞不前？

# Gen Z 是使用 AI 学习最多的一代。可为什么 57% 的人却感到举步维艰？| Fortune 来源：https://fortune.com/2026/10/01/gen-z-ai-learning-struggle-to-apply-survey/ 没有什么比当职场新人更让人感到谦卑的了——你得鼓起勇气，当天第九次去打扰老板，问一句"您有空吗"。如今，越来越多的年轻员工似乎开始向 AI（https://fortune.com/2026/05/19/gen-z-workers-over-reliance-ai-early-career-jobs/) 助手求助，好顾全脸面，回答那些学习过程中的疑问。 但聊天机器人虽然给了你一个提问题的地方——解释陌生概念、讲解表格公式，或者一遍遍练习面试回答——可当真正要去执行它的答案时，AI 可能错得离谱。假设一位新员工向 AI 求助一个计算销售增长的 Excel 公式，他或许直接复制公式就能得到正确答案，却并不理解为什么分母要用去年的销售额。于是当老板要求他更改计算方式或解释结果时，这些年轻员工仍然需要弄懂背后的数学原理。 语言学习平台 Preply 于周四发布的一项新调查（https://preply.com/en/learning-research/progress-report-2026）发现，许多年轻员工在使用 AI 时感到卡壳，难以将学到的知识付诸实践。在受访的 Z 世代中，使用 AI 学习的比例最高，同时表示难以将所学应用到现实生活中的人也最多。对企业而言，这一差距带来了一个现实问题：员工是否正在掌握能在工作中用得上的技能，以及他们需要怎样的支持才能达到这个目标。 Preply 调查了来自九个国家的 5,000 多名职场人士，他们都在过去一年中尝试培养与职业相关的技能。在 Z 世代受访者中，92% 使用 AI 进行学习。然而超过一半（57%）的人表示难以将所学付诸实践，而 X 世代受访者中这一比例仅为 40%。 调查结果并未说明为什么年轻员工遇到的困难更多，也未说明 AI 是否在其中扮演了角色。受访者被问到的是运用所学的各种方式，而不仅仅是 AI。尽管如此，年轻员工更容易感到自己的努力没有换来任何进展。近四分之三（71%）的 Z 世代受访者表示，他们感觉自己一直在忙于学习却毫无进步，而 X 世代受访者中这一比例为 56%。 Preply 首席产品官 Josh Crossick 认为，学习是一个包含获取知识、反复练习以及逐步建立自信的过程。 这并不意味着这项技术没有帮助。Crossick 对*Fortune*表示，人们"学习得比以往任何时候都多，也拥有了比以往任何时候都更强大的工具"。"AI 很强大。AI 能够在这一旅程中提供支持，但它远不是旅程的全部。" 企业培训公司 Skillsoft 人才发展解决方案总经理 Apratim Purakayastha 此前也对*Fortune*表示，AI 练习工具有其局限："但这并不能取代教练辅导。" Crossick 以自己在西班牙生活六年、学习西班牙语的经历为例。他的导师教授语法和词汇，但同时还会演练他在课堂之外可能需要的对话场景——包括带孩子去看医生。 这意味着要练习如何解释一个问题，并随着对话的推进作出回应。说错话并不会让整个交流就此中断，他必须把它圆过去。 "和真人对话时，你是角色扮演中的一员。你必须一直往下走。"Crossick 说。 与真人练习感觉比与机器练习更有风险，而这正是意义所在："你在成功中建立起来的自信，也会随之提升。" ## **学得更多，却感到停滞不前** AI 能让练习材料更容易获取。Rosetta Stone 的语言导师培训师 Todd Hughes 此前对*Fortune*（https://fortune.com/2026/09/12/technology-ai-language-apps-fluency-vs-proficiency-human-interaction/) 表示，他会让 ChatGPT 按照自己的水平生成瑞典语阅读段落，这样他就不用费心寻找合适的文本了。 "对我来说，整个 AI 就像一座巨大的图书馆。"Hughes 说。 但更容易获取练习材料，并不意味着人们就真的觉得自己在进步，在消化所吸收的内容。在对所有 18 至 55 岁职场人士的调查中，76% 的人表示自己花在学习上的时间比两年前更多，而 52% 的人表示，多花的时间并没有总是带来更好的结果。 学习内容涵盖数据科学、AI、商务管理到公开演讲等各个领域。提升当前岗位的工作表现是最常见的学习动力，51% 的人表示雇主承担了部分或全部学习费用。这意味着企业正在投资学习，而员工却并不总是感到自己准备好了将所学带到工作中。 ## **同事依然不可或缺** 在职场中，练习和反馈往往来自与同事的日常交流和互动。同事可以解释团队为什么以某种方式对待客户，质疑某个假设，还能在看到员工的实际表现后给出反馈。 聊天机器人可以回答问题，但读不懂现场的气氛。Hughes 表示，真实的对话依赖于机器可能会错过的信号。"我之所以和你交流，是因为我看到你在点头。你在给我某种积极倾听的信号。你在跟进我说的话，"他说。"我认为 AI 还没到那一步。" 非营利性员工敬业度平台 Sunny Workplace 的行为科学主管 Iain Smith 此前对*Fortune*表示，在同事越来越多通过屏幕交流的职场环境中（https://www.fortune.com/2026/09/02/gen-z-millennial-gen-x-bosses-workplace-communication/），新员工可能会错过非正式学习的机会。 "他们现在旁边坐着的，可能不再是干这行干了 20 年的人，没法学到那些捷径、技巧以及应对压力的土办法，"Smith 说。"他们面对的只是一个 Zoom 会议。" Smith 还提醒不要对不同世代做出一概而论的判断。新员工对职场的实际体验很重要，仅凭一个世代标签，并无法解释他们如何学习或表现。 Crossick 表示，对于投资 AI 的雇主来说，提供技术只是第一步。 Crossick 说，职场环境很复杂，新员工需要有人帮助他们理解"这个体系中的人性一面"——一个可以交流想法、"自己经历过这些、见过事情如何运转"的人。 "工具就只是工具，"他说。"你需要把它与辅导和支持结合起来，还需要理解如何运用这些工具。"