人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已成為各國政府增強國家競爭力以及促進經濟增長之關鍵戰略資源，如何有效將其導入於施政領域，乃公部門當前重要課題。根據2024年公務人員保障暨培訓委員會調查，高達50%受訪公務人員仍缺乏相應AI知能，顯見當前AI培訓仍有所不足。基此，本研究動機即在於探討我國公務人員AI能力素養培訓政策，探析培訓政策與實際需求間之落差；故本研究研究設計以「創新擴散理論」（DOI）為理論基礎，結合本研究所提公務人員AI能力素養三大層面架構進行對應，採用「深度訪談法」，選定2022年為研究時間起點，並以臺南市政府公務人員為研究對象；透過訪談12名臺南市政府所屬機關公務人員，探究現職公務人員對於生成式AI的使用需求及實務經驗，分析影響其使用生成式AI工具意願的主要因素，以及對於當前公部門AI能力素養培訓政策的看法。
本研究發現，（1）公務人員將AI定位為「輔助工具」與「協作夥伴」，強調其對於執行業務之實際效益，並能透過人機協作模式來達成互補價值；（2）公務人員對於生成式AI的使用意願則取決於正向推力與負向阻力之動態平衡結果，雖AI技術具備相對優勢及相容性，惟AI技術不確定性所生之複雜性，以及與公部門規範及價值觀之不相容性，仍為影響使用的阻力；（3）培訓政策方面，現行培訓課程與實際需求間存在落差，包含：知識層面缺乏對於風險認知判斷能力之建構、應用層面缺乏公務情境實際操作，以及態度層面忽略內部世代落差之影響。
依上述，本研究分別從培訓課程及公務實務兩個面向，提出相關建議。針對培訓課程面，以公務人員AI能力素養三大層面為基礎，本研究建議：（1）知識層面：應建構以「風險」為核心的課程；（2）應用層面：應開設「實務導向」的實作工作坊；（3）態度層面：應採用「分眾化」課程規劃策略，並建立內部經驗分享平台；針對公務實務面，本研究則建議：（1）訂定內部行政規則指引、（2）研發專屬小型AI模型。最後，本研究貢獻於學術方面，拓展創新擴散理論於公部門領域中之應用，並有效強化公務人員科技採用行為的理論適用性。

Artificial intelligence (AI) has become a strategic resource for governments to enhance competitiveness and economic growth. However, its integration into public administration remains challenging, particularly due to insufficient AI literacy among civil servants. A 2024 survey by the Civil Service Protection and Training Commission shows that nearly half of civil servants lack basic AI knowledge, revealing a gap between policy goals and administrative capacity.
This study examines AI literacy training policies in Taiwan and identifies discrepancies between current programs and practical needs. Using Rogers’ Diffusion of Innovation (DOI) theory and a three-dimensional AI literacy framework (knowledge, application, and attitude), qualitative data were collected through interviews with 12 civil servants from the Tainan City Government.
Findings indicate that generative AI is perceived as a supportive and collaborative tool. Adoption intention is shaped by facilitating factors (relative advantage and compatibility) and barriers (complexity, uncertainty, and regulatory concerns). Training gaps are identified in risk awareness, practical application, and generational differences. This study proposes targeted improvements to better align training programs with practical administrative needs.

李開復、王詠剛，2017，《人工智慧來了》，台北市，天下文化。
吳宥忠，2023，《AI：改變未來的驅力》，新北市，智慧型立体學習・創見文化。
胡昭民、吳燦銘，2021，《人工智慧：8堂一點就通的基礎活用課》，新北市，博碩文化。
張志勇、廖文華、石貴平、王勝石、游國忠，2021，《人工智慧：素養及未來趨勢》，台北市，全華圖書。
黃瑞琴，2021，《質性教育研究方法》，新北市，心理出版社。
榮欽科技，2024，《人工智慧入門與應用實作：全面瞭解AI技術與ChatGPT的多重應用》，新北市，博碩文化。
潘淑滿，2022，《質性研究:理論與應用》，新北市，心理出版社。
謝邦昌、蘇志雄，2020，《人工智慧導論》，新竹縣，方集出版社。
丁玉珍、林子倫，2020，〈人工智慧提升政府公共治理的應用潛力探討〉，《檔案半年刊》，19(2)，24-41。
余孝先，2020，〈公部門發展人工智慧的機會與挑戰〉，《國土及公共治理季刊》，8(3)，2-7。
林勤富，2025，〈歐盟《人工智慧法》之制度設計、規範內涵與治理侷限〉，《中研院法學期刊》，(36)，1-119。
郭戎晉，2023，〈國際趨勢下之人工智慧監管可能模式與臺灣推動課題〉，《全國律師》，27(6)，18-36。
郭戎晉，2025，〈人工智慧全面監管時代來臨？－剖析歐盟人工智慧法之光與影〉，《資訊社會研究》，(48)，119-156。
張世賢，2023，〈規劃需利用人工智慧：評析「美國規劃學會」的觀點〉，《科技整合月刊》，8(11)，29-34。
張東文，2022，〈淺談人工智慧的倫理議題〉，《明新學報》，45(1)，26-42。
張瑞濱、賀力行，2023，〈從訓練需求評估論公務人員訓練進修之策略〉，《人力資源管理學報》，3(1)，81-111。
張濱璿、陳敦源、廖洲棚、黃心怡、王千文、張瀠心、陳郁函，2024，〈人工智慧風潮下公共服務制度設計策略與法規調適作為之研究〉，《行政暨政策學報》，(78)，95-126。
黃心怡、曾冠球、廖洲棚、陳敦源，2021，〈當人工智慧進入政府:公共行政理論對AI運用的反思〉，《文官制度》，13(2)，91-114。
廖洲棚、郭秋田，2022，〈運用數位學習科技精進公務人力訓練接受度之前瞻與挑戰：以公務人員升官等訓練為例〉，《文官制度》，14(2)，17-49。
廖興中，2024，〈人工智慧在公共行政的機會與挑戰〉，《文官制度》，16(2)，1-19。
林稟恒，2022，〈以創新擴散觀點探討影響我國地方政府推行MyData之因素〉，國立政治大學公共行政學系碩士論文。
黃政元，2011，〈自然人憑證政策行銷與創新擴散之研究—以宜蘭縣為例〉，佛光大學公共事務學系碩士在職專班碩士論文。
羅際芬，2024，〈人工智慧於我國政府服務之應用分析－以2018-2022政府服務獎為例〉，國立臺灣大學社會科學院政治學系碩士論文。
李長晏，2024，〈AI科技在地方公共服務之應用與挑戰〉，2024AI世代地方政府創新治理國際學術研討會，11月22日，台北市：台大校友會館。
丁玉珍，2025，〈AI應用於勞動業務創新轉型〉，國家人力資源論壇：https://www.exam.gov.tw/NHRF/News_EpaperContent.aspx?n=3778&s=49777&type=D78770E01F7001AC，檢索日期：2025年7月2日。
王若樸，2025，〈國科會揭2026年度科技發展布局、AI基本法草案進展及影響〉，iThome：https://www.ithome.com.tw/news/167005，檢索日期：2025年7月10日。
公共政策網路參與平臺，2024，〈國家科學及技術委員會公告：預告制定「人工智慧基本法」草案〉，公共政策網路參與平臺：https://join.gov.tw/policies/detail/4c714d85-ab9f-4b17-8335-f13b31148dc4，檢索日期：2025年2月19日。
公共政策網路參與平臺，2024，〈113年度「沙崙智慧綠能科學城技術整合及營運計畫」(4/4)(113年度辦理情形)〉，公共政策網路參與平臺：https://join.gov.tw/acts/detail/568e74b5-b994-4689-895a-323a4a34875e，檢索日期：2025年10月2日。
公務人力發展學院，2024，〈人事總處新聞稿消息：鄭副院長出席AI共識營，打造智慧政府新格局〉，行政院人事行政總處：https://www.dgpa.gov.tw/information?uid=2&pid=12151，檢索日期：2025年3月25日。
公務人力發展學院，2025，〈公務人力發展學院辦理「公務人員AI知能訓練」相關課程資料〉，公務人力發展學院：https://www.hrd.gov.tw/1122/2142/47563/56380/56388/post，檢索日期：2025年7月15日。
公務人員保障暨培訓委員會，2023，〈公務人員高普初考及相當等級特種考試基礎訓練課程架構及配當表(112年高普考起適用)(1121023修正)〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/News_Content.aspx?n=3262&s=40940，檢索日期：2025年7月15日。
公務人員保障暨培訓委員會，2024，〈公務人員高普初考及相當等級特種考試基礎訓練課程架構及配當表(113年高普考起適用)(1131011修正)〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/News_Content.aspx?n=3262&s=42031，檢索日期：2025年7月15日。
公務人員保障暨培訓委員會，2025，〈業務概況〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/cp.aspx?n=292，檢索日期：2025年5月24日。
公務人員保障暨培訓委員會培訓發展處，2025，〈邁向「人工智慧之島」 公務人員AI素養培訓更上層樓〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/News_Content.aspx?n=3929&s=42581，檢索日期：2025年7月15日。
司法院資訊處，2025，〈「法庭中文語音辨識系統」正式上線，辨識正確率超過9成，開庭不再等筆錄〉，司法院：https://www.judicial.gov.tw/tw/cp-1887-819990-872a1-1.html，檢索日期：2025年7月3日。
自由時報，2024，〈高市「智慧運輸系統」大數據建功 助大型活動及AI交通監控〉，自由時報：https://market.ltn.com.tw/article/15899，檢索日期：2025年8月14日。
朱宸佐，2025，〈全球視野下的臺灣Al基本法〉，財團法人海峽交流基金會：https://www.sef.org.tw/article-1-204-16078，檢索日期：2025年7月10日。
行政院教育科學文化處，2023，〈行政院及所屬機關(構)使用生成式AI參考指引〉，行政院：https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/40c1a925-121d-4b6b-8f40-7e9e1a5401f2，檢索日期：2025年2月19日。
行政院綜合業務處，2025，〈公部門AI人才培育加速智慧政府創新應用〉，行政院：https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/61189dd2-7b61-4565-87f7-7990fa5995b9，檢索日期：2025年7月16日。
行政院新聞傳播處，2025，〈卓揆：成立「AI公務人才發展辦公室」 全面推動公部門AI人才培育〉，行政院：https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/ab26097c-bd8a-4eec-a896-28a501c7c936，檢索日期：2025年7月16日。
行政院人事行政總處，2024，〈行政院人事行政總處「人工智慧納入公務人員每人每年必須完成課程」書面報告〉，立法院議事暨公報資訊網：https://ppg.ly.gov.tw/ppg/SittingAttachment/download/2024092715/21112670120204001007.pdf，檢索日期：2025年3月25日。
行政院人事行政總處，2024，〈行政院人事行政總處業務概況報告〉，立法院議事暨公報資訊網：https://ppg.ly.gov.tw/ppg/SittingAttachment/download/2024092715/0402061179202510002.pdf，檢索日期：2025年3月25日。
行政院人事行政總處，2024，〈行政院人事行政總處 就「政府機關導入AI提升效能」專題報告〉，立法院議事暨公報資訊網：https://ppg.ly.gov.tw/ppg/SittingAttachment/download/2024101199/00300121234111100002.pdf，檢索日期：2025年7月16日。
行政院人事行政總處，2025，〈人事總處新聞稿消息：人事行政總處推動公部門AI人才培育，以AI人才加速智慧政府AI創新應用〉，行政院人事行政總處：https://www.dgpa.gov.tw/information?uid=2&pid=12540，檢索日期：2025年7月16日。
交通部中央氣象署，2025，〈颱風預警，早知道！〉，交通部中央氣象署：https://www.cwa.gov.tw/V8/C/S/APCSW.html，檢索日期：2025年7月3日。
交通部中央氣象署，2025，〈從預報到預警！ AI如何掌握颱風發展趨勢〉，交通部中央氣象署：https://www.cwa.gov.tw/V8/C/S/APCSW.html，檢索日期：2025年7月3日。
宋碧龍，2025，〈立院審AI基本法 決議要求數發部7/15提版本〉，大紀元：https://www.epochtimes.com/b5/25/6/11/n14529368.htm，檢索日期：2025年7月10日。
吳廣莉，2025，〈AI創新應用支援行政執行決策〉，國家人力資源論壇：https://www.exam.gov.tw/NHRF/News_EpaperContent.aspx?n=3778&s=49778&type=D78770E01F7001AC，檢索日期：2025年7月2日。
余弦妙，2025，〈AI基本法該快還是該慢？〉，經濟日報：https://money.udn.com/money/story/7307/8809435，檢索日期：2025年7月10日。
余弦妙、歐芯萌，2025，〈AI基本法14版本大亂鬥 仍具有三大分歧〉，經濟日報：https://money.udn.com/money/story/7307/8801098，檢索日期：2025年7月10日。
林欣漢，2024，〈政府機關導入AI提升效能 人事總處、數發部皆提5大策略〉，自由時報：https://news.ltn.com.tw/news/Taipei/breakingnews/4829039，檢索日期：2025年2月19日。
林宗漢、柯維然，2024，〈生成式AI的產業應用與發展趨勢〉，數位發展部：https://moda.gov.tw/press/multimedia/blog/10273，檢索日期：2025年6月21日。
林妍溱，2023，〈OpenAI違反GDPR，被義大利政府判罰1,500萬歐元〉，iThome：https://www.ithome.com.tw/news/166702，檢索日期：2025年6月30日。
林東良，2025，〈空拍+水砲機器人聯手！台南消防局打造智慧救災新模式〉，ETtoday新聞雲：https://www.ettoday.net/news/20250903/3026824.htm，檢索日期：2025年10月2日。
胡志誠，2025，〈AI世代下的數位審計創新應用〉，國家人力資源論壇：https://www.exam.gov.tw/NHRF/News_EpaperContent.aspx?n=3778&s=49779&type=D78770E01F7001AC，檢索日期：2025年7月2日。
柳欣宇、黃英哲，2018，〈AI不中立？─探討AI偏見帶來的影響〉，科技大觀園：https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=e127c0b0-9bc2-470d-ab47-404d877e64cf，檢索日期：2025年6月27日。
施汝憬，2023，〈生成式AI的隱私保護風險〉，工商時報：https://www.ctee.com.tw/news/20230420700894-431307，檢索日期：2025年6月30日。
研究小編，2024，〈ChatGPT是什麼？AI浪潮的最大推手，一文搞懂ChatGPT原理與發展瓶頸〉，豐雲學堂：https://www.sinotrade.com.tw/richclub/industry/ChatGPT%E6%98%AF%E4%BB%80%E9%BA%BC-AI%E6%B5%AA%E6%BD%AE%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%8E%A8%E6%89%8B-%E4%B8%80%E6%96%87%E6%90%9E%E6%87%82ChatGPT%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%88%87%E7%99%BC%E5%B1%95%E7%93%B6%E9%A0%B8-63e48363d1dc473584747a71，檢索日期：2025年5月27日。
桃園市政府新聞處，2023，〈桃市府「靜桃計畫」執行稽查逾千件 張市長：從源頭杜絕噪音車輛、還靜於民〉，桃園市政府：https://www.tycg.gov.tw/NewsPage_Content.aspx?n=10&s=983957，檢索日期：2025年8月14日。
許慧瑩，2019，〈AI偏差歧見的另類難題–使用者對AI風險評估工具的差異性互動〉，中研院法律所資訊法中心：https://infolaw.iias.sinica.edu.tw/?p=2261，檢索日期：2025年6月27日。
馬瑞璿，2025，〈AI基本法誰管？藍綠立委意見不同 但主張設置專門單位擬定國家AI策略〉，經濟日報：https://money.udn.com/money/story/5613/8738780，檢索日期：2025年7月10日。
國家文官學院，2024，〈113年高普考基礎訓練開訓 引進「普朗姆特煉星術」AI實作課程〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/News_Content.aspx?n=3929&sms=12392&s=42300，檢索日期：2025年5月24日。
國家文官學院，2025，〈考試錄取人員基礎訓練〉，國家文官學院：https://www.nacs.gov.tw/cp.aspx?n=3246，檢索日期：2025年5月24日。
國家文官學院，2025，〈考試錄取人員基礎訓練課程教材〉，國家文官學院：https://www.nacs.gov.tw/News.aspx?n=732&sms=12027，檢索日期：2025年7月15日。
國家科學及技術委員會，2023，〈行政院及所屬機關(構)使用生成式AI參考指引〉，https://www.nstc.gov.tw/folksonomy/list/c79bf57b-dc94-4aff-8d14-3262b5559cfc?l=ch，檢索日期：2025年7月10日。
國家科學及技術委員會，2024，〈人工智慧基本法草案預告 促進創新兼顧人權與風險〉，國家科學及技術委員會：https://www.nstc.gov.tw/folksonomy/detail/87e76bcd-a19f-4aa3-9707-ca8927dcb663?l=ch，檢索日期：2025年2月19日。
國家實驗研究院，2025，〈計算機與人工智慧—圖靈的貢獻〉，國家實驗研究院：https://www.narlabs.org.tw/xcscience/cont?xsmsid=0I148638629329404252&qcat=0I164512522332344267&sid=0I171715205517160772，檢索日期：2025年3月18日。
國教署、親子天下，2018，〈【課程與教學協作電子報第九期】本期焦點－面向未來的能力－素養導向教學教戰手冊〉，教育部全球資訊網：https://www.edu.tw/News_Content.aspx?n=4F8ED5441E33EA7B&s=889634EC31790FC8，檢索日期：2025年8月19日。
張文熙，2025，〈人工智慧於稅務領域的應用與發展〉，國家人力資源論壇：https://www.exam.gov.tw/NHRF/News_EpaperContent.aspx?n=3778&s=49776&type=D78770E01F7001AC，檢索日期：2025年7月2日。
經理人月刊，2024，〈主管熱情擁抱AI，員工卻冷了！退縮原因曝光：怕被認為作弊、能力不足、懶惰⋯⋯〉，數位時代：https://www.bnext.com.tw/article/82290/hidol_2025a，檢索日期：2025年2月19日。
詹峻揚，2016，〈人工智慧三大關鍵技術〉，數位時代：https://www.bnext.com.tw/article/41534/3-key-techniques-of-ai，檢索日期：2025年6月21日。
新北市政府環境保護局清潔維護科，2025，〈新北AI科技執法升級　動態辨識亂丟垃圾行為準確率達九成〉，新北市政府環境保護局：https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=12229，檢索日期：2025年8月14日。
廖紹伶，2025，〈【歐盟資料治理演化論】從 GDPR 到 AI 法，歐盟怎麼一步步強化數位主權？〉，科技報橘：https://techorange.com/2025/06/20/data-governance-eu/，檢索日期：2025年6月30日。
廖興中，2021，〈公務人員數位治理職能培訓之研究-以公務人員保障暨培訓委員會法定訓練對象為例〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/News_Content.aspx?n=3934&s=37344，檢索日期：2025年8月13日。
廖興中，2024，〈一般公務同仁數位職能核心地圖及課程初探研析〉，數位治理研究中心：https://www.teg.org.tw/researches/68，檢索日期：2025年8月13日。
銓敘部，2025，〈113年銓敘統計年報全書〉，銓敘部：https://www.mocs.gov.tw/pages/detail.aspx?Node=2084&Page=13898&Index=1，檢索日期：2025年8月13日。
臺中市政府地方稅務局，2025，〈台中首創地方稅AI智慧客服再升級 數位看板虛擬服務員「沈稅一哥」正式登場!〉，財政部稅務入口網：https://www.etax.nat.gov.tw/etwmain/announcement/news/0J9MN9N，檢索日期：2025年8月14日。
臺南市政府工務局工程企劃科，2020，〈臺南市政府導入AI道路巡查 提升道路修復快速便捷及準確〉，臺南市政府工務局：https://publicworks.tainan.gov.tw/News_Content.aspx?n=15875&s=7711504，檢索日期：2025年8月14日。
臺南市政府經濟發展局產業發展科，2025，〈臺灣啟動大南方新矽谷 沙崙引領臺灣AI時代，打造國際級智慧綠能科技新城〉，臺南市政府：https://www.tainan.gov.tw/News_Content.aspx?n=13371&s=8770827，檢索日期：2025年9月30日。
嘉義縣政府新聞行銷處，2025，〈嘉義縣財稅局全國首創AI智慧分文〉，嘉義縣政府新聞行銷處：https://news.cyhg.gov.tw/News_Content.aspx?n=422&s=244901，檢索日期：2025年8月14日。
劉茵琪，2024，〈AI素養為何重要？培養學生AI素養的4方法〉，翻轉教育：https://flipedu.parenting.com.tw/article/009688〉，檢索日期：2025年3月18日。
劉建忻，2025，〈從繁瑣到智慧：5個機關的AI運用體驗〉，國家人力資源論壇：https://www.exam.gov.tw/NHRF/News_EpaperContent.aspx?n=3778&s=49774&type=D78770E01F7001AC，檢索日期：2025年6月27日。
數位內容部，2025，〈台南市府秀AI應用！健康、交通、產業多點開花，黃偉哲：創新要從實驗室走入市民生活〉，今周刊：https://www.businesstoday.com.tw/article/category/183027/post/202507040035/，檢索日期：2025年9月30日。
數位發展部數位政府司，2025，〈公部門人工智慧應用參考手冊（草案）〉，數位發展部：https://moda.gov.tw/digital-affairs/digital-service/guide/15002，檢索日期：2025年2月19日。
數位發展部數位政府司，2024，〈數位發展部舉辦2024年全國資訊主管聯席會暨公務機關運用AI工作坊 啟動智慧政府新里程〉，數位發展部：https://moda.gov.tw/press/press-releases/14550，檢索日期：2025年3月25日。
賴允政，2024，〈人工智慧對隱私權法的影響〉，科技發展觀測平台：https://outlook.stpi.niar.org.tw/index/news/4b114100937625b30193b4c1a3146586，檢索日期：2025年6月30日。
賴怡樺、林俞君、廖興中，2025，〈公務人力數位職能啟航，驅動AI時代的新數位治理〉，國家人力資源論壇：https://www.exam.gov.tw/NHRF/News_EpaperContent.aspx?n=3778&s=49541&type=7583964E4062DA65，檢索日期：2025年7月15日。
蕭乃沂，2018，〈數位治理人力資本與職能策略研析調查〉，數位治理研究中心：https://www.teg.org.tw/researches/17，檢索日期：2025年8月13日。
蕭乃沂，2024，〈公務人員人工智慧（AI）素養培訓之研究—以公務人員保障暨培訓委員會法定訓練為例〉，公務人員保障暨培訓委員會：https://www.csptc.gov.tw/News_Content.aspx?n=3934&s=42472，檢索日期：2025年8月13日。
蘇文彬，2024，〈結合AI加速政府機關轉型，勞動部提升辦公服務效能的關鍵〉，iThome：https://www.ithome.com.tw/people/165918，檢索日期：2025年2月19日。
蘇文彬，2025，〈GovTech月報第37期：數發部公布AI應用參考手冊草案，助公務機關認識、評估導入AI；英國AI新戰略擬打造20倍算力超級電腦〉，iThome：https://www.ithome.com.tw/news/167096，檢索日期：2025年7月10日。
AI4kids，2019，〈什麼是AI人工智慧？〉，AI4kids：https://ai4kids.ai/blogs/news/what-is-ai-artificial-intelligence，檢索日期：2025年8月22日。
e等公務園+學習平臺，2025，〈人工智慧專區〉，e等公務園+學習平臺：https://elearn.hrd.gov.tw/mooc/explorer.php?g=VTJGc2RHVmtYMTlFSUY5QVp6ODB3dUU0YkJ3RFhDb244eUkzeGx0Rzh0QWZUeEVlbmxiN2VDQTlVK2RzSlBxYg==，檢索日期：2025年7月16日。
Ahn, M. J., & Chen, Y.C. (2022). Digital transformation toward AI-augmented public administration: The perception of government employees and the willingness to use AI in government. Government Information Quarterly, 39(1), 101664.
Ayoub, K., & Payne, K. (2016). Strategy in the age of artificial intelligence. Journal of Strategic Studies, 39(6), 793–819.
Barodi, M., & Lalaoui, S. (2025). Civil servants’ readiness for AI adoption: The role of change management in Morocco’s public sector. Problems and Perspectives in Management, 23(1), 63-75.
Cantens, T. (2023). How will the state think with the assistance of ChatGPT? The case of customs as an example of generative artificial intelligence in public administrations (FERDI Working Paper No. 330).
Chiu, T. K. F., Ahmad, Z., Ismailov, M., & Sanusi, I. T. (2024). What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open, 6, 100171.
Christen, M., Burri, T., Kandul, S., & Vörös, P. (2023). Who is controlling whom? Reframing “meaningful human control” of AI systems in security. Ethics and Information Technology, 25(10), 1–7.
Eggers, W. D., & Schatsky, D. (2017). AI-augmented government: Using cognitive technologies to redesign public sector work. Deloitte Insights. Retrieved June 25, 2025, from https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/emerging-technologies/artificial-intelligence-government.html.
Engstrom, D. F., Ho, D. E., Sharkey, C. M., & Cuéllar, M.-F. (2020). Government by algorithm: Artificial intelligence in federal administrative agencies. Administrative Conference of the United States. Retrieved July 3, 2025, from https://www.acus.gov/projects/artificial-intelligence-federal-agencies.
Enslin, S., & Kaul, V. (2025). Past, present, and future: A history lesson in artificial intelligence. Gastrointestinal Endoscopy Clinics of North America, 35(2), 265–278.
Fox, J. (1996). Expert systems and theories of knowledge. In M. A. Boden (Ed.), Artificial intelligence (pp. 157–181). San Diego, CA: Academic Press.
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25.
Lāma, G., & Lastovska, A. (2024). Exploring public sector workforce attitudes toward AI competence and its impact on AI competence self-assessment. SSRN. Retrieved July 16, 2025, from https://ssrn.com/abstract=5127227.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 19(5), 1-16.
Mehr, H. (2017). Artificial intelligence for citizen services and government. Harvard Kennedy School Ash Center. Retrieved June 25, 2025, from https://ash.harvard.edu/wp-content/uploads/2024/02/artificial_intelligence_for_citizen_services.pdf.
Mergel, I., Dickinson, H., Stenvall, J., & Gasco, M. (2024). Implementing AI in the public sector. Public Management Review, ahead-of-print, 1–14.
Mikhaylov, S. J., Esteve, M., & Campion, A. (2018). Artificial intelligence for the public sector: Opportunities and challenges of cross-sector collaboration. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 376(2128), 1–26.
Niari, M. (2024). Policy strategies for training public sector executives to develop artificial intelligence skills. Journal of Politics and Ethics in New Technologies and AI, 3(1), 1–19.
OECD. (2024). G7 toolkit for artificial intelligence in the public sector. Retrieved February 17, 2025, from https://www.oecd.org/en/publications/g7-toolkit-for-artificial-intelligence-in-the-public-sector_421c1244-en.html.
OECD. (2025). Bridging the AI skills gap: Is training keeping up?. Retrieved August 13, 2025, from https://www.oecd.org/en/publications/bridging-the-ai-skills-gap_66d0702e-en.html.
Rogers, E. M. (1983). Diffusion of innovations (3rd ed.). Free Press.
Russell, S. (1996). Machine learning. In M. A. Boden (Ed.), Artificial intelligence (pp. 89–133). San Diego, CA: Academic Press.
Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed.). Pearson.
SAP.(2025). HR’s guide to improving AI literacy and AI readiness across the business. Retrieved August 13, 2025, from https://www.sap.com/uk/documents/2025/01/1283d865-ee7e-0010-bca6-c68f7e60039b.urc.html?campaigncode=crm-ya22-int-1510758&source=socialad-gb-linkedin-lgimg-421166642-x-hcm_idp025-x-x-x&dfa=1.
Taeihagh, A. (2025). Governance of generative AI. Policy and Society, 44(1), 1–22.
Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector—Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615.