你可能已經聽過很多AI術語，也大概知道其中一些是什麼意思……但其實不太清楚。以下是20多個最常見AI術語的「講給五歲小孩聽」版定義，這些內容來自我的個人理解、大量研究，以及我那些最懂AI朋友們的回饋。
如果你已經都懂了，沒關係，這篇文章不是為你寫的。對其他人來說，下次開會時如果被滿天飛的AI術語搞得頭昏眼花，記得把這份清單放在手邊。隨著新流行語不斷出現，我會持續更新這份清單。
模型（Model）
就像小孩一樣，模型透過接觸大量關於人們在不同情境下如何反應或行為的範例來「學習」。隨著看到越來越多的例子，它開始能夠辨識模式、理解語言，並產生連貫的回應。
AI模型有許多不同類型。有些專注於語言處理——像是ChatGPT o3、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Meta Llama 4、Grok 3、DeepSeek和Mistral——這些被稱為大型語言模型（LLMs）。其他的則是為影片而設計，像是Google Veo 3、OpenAI Sora和Runway Gen-4。有些模型專門產生語音，例如ElevenLabs、Cartesia和Suno。還有更傳統的AI模型類型，例如分類模型（用於詐騙偵測等任務）、排序模型（用於搜尋引擎、社群媒體動態牆和廣告）、以及迴歸模型（用來進行數值預測）。
LLM（大型語言模型）
LLM是基於文字的模型，設計來理解和產生人類可讀的文字。這就是為什麼名稱裡有「語言」這個詞。
最近，大多數LLM實際上已經演化成「多模態」模型，不僅能處理和產生文字，還能在單一對話介面中處理影像、音訊和其他類型的內容。例如，所有ChatGPT LLM模型都原生支援文字、影像，甚至語音。這始於GPT-4o，其中「o」代表「omni」（全方位的意思，表示它接受文字、音訊和影像的任何組合輸入）。這裡有一個關於LLM實際運作原理的絕佳入門介紹，還有Andrej Karpathy的這個熱門深度解析：
Transformer
Transformer架構由Google研究人員在2017年開發，是讓現代AI（特別是LLM）成為可能的演算法突破。
Transformer引入了一種叫做「注意力」的機制，模型不再只能逐字、依序地閱讀文字，而是能夠同時關注所有的字詞。這幫助模型理解字詞之間的關係，使其在捕捉意義、脈絡和細微差異方面比早期技術好得多。Transformer架構的另一個重大優勢是它具有高度可平行化特性——它可以同時處理序列的許多部分。這讓我們能夠透過擴大資料和運算能力來訓練更大、更聰明的模型。這個突破就是我們為什麼突然從基本聊天機器人進化到複雜AI助理的原因。今天幾乎所有主要的AI模型，包括ChatGPT和Claude，都是建立在Transformer架構之上。
最常見AI術語的「講給五歲小孩聽」版定義
訓練/預訓練（Training/Pre-training）
訓練是AI模型透過分析大量資料來學習的過程。這些資料可能包括網際網路的大部分內容、所有已出版的書籍、音訊錄音、電影、電玩遊戲等。訓練最先進的模型可能需要數週或數月，需要處理數TB的資料，成本高達數億美元。
對於LLM來說，核心訓練方法叫做「下一個標記預測」。模型會看到數十億個文字序列，其中最後一個「標記」（token，大致相當於一個詞，見下方token的定義）被隱藏起來，它要學習預測接下來應該出現什麼詞。在訓練過程中，模型會調整數百萬個稱為「權重」的內部設定。這類似於人腦中的神經元如何根據經驗強化或弱化它們的連結。當模型做出正確的預測時，這些權重會被強化。當它做出錯誤的預測時，權重就會被調整。隨著時間推移，這個過程幫助模型提升對事實、文法、推理以及語言在不同情境下如何運作的理解。這裡有一個快速的視覺化解釋。如果你對下一個標記預測能否產生新穎見解和超級智慧AI系統持懷疑態度，這裡有Ilya Sutskever（OpenAI共同創辦人）解釋為什麼它具有看似簡單卻強大的威力：
監督式學習（Supervised learning）
監督式學習是指模型在「有標籤」的資料上訓練——也就是提供了正確答案。例如，模型可能會收到數千封標記為「垃圾郵件」或「非垃圾郵件」的電子郵件，從中學習辨識區分垃圾郵件與非垃圾郵件的模式。訓練完成後，模型就能對從未見過的新郵件進行分類。
大多數現代語言模型，包括ChatGPT，使用一種叫做「自監督學習」的子類型。模型不依賴人工標記的資料，而是建立自己的標籤，通常是透過隱藏句子的最後一個標記/詞並學習預測它。這讓它能夠從大量原始文字中學習，而不需要人工標註。
非監督式學習（Unsupervised learning）
非監督式學習正好相反：模型收到的資料沒有任何標籤或答案。它的工作是自行發現模式或結構，例如將相似的新聞文章分組在一起，或在資料集中偵測異常模式。這種方法通常用於異常偵測、分群和主題建模等任務，目標是探索和組織資訊，而不是做出特定預測。
後訓練（Post-training）
後訓練是指訓練完成後為了讓模型更有用而採取的所有額外步驟。這包括「微調」和「RLHF」等步驟。
微調（Fine-tuning）
微調是一種後訓練技術，你拿一個已訓練的模型，並在特定資料上進行額外訓練，這些資料是針對你希望模型特別擅長的領域量身定制的。例如，你會在公司的客服對話上微調模型，使其以你品牌的特定風格回應，或在醫學文獻上微調使其更擅長回答醫療保健問題，或在特定年級的教育內容上微調，建立一個能以適齡方式解釋概念的輔導助理。
這種額外訓練會調整模型的內部權重，使其回應專門針對你的特定用例，同時保留它在預訓練期間學到的一般知識。這裡有一個關於微調運作原理的絕佳技術深度解析：
RLHF（人類回饋強化學習）
RLHF是一種後訓練技術，它超越了下一個標記預測和微調，透過教導AI模型以人類希望的方式行事——使它們更安全、更有幫助，並與我們的意圖保持一致。RLHF是用於所謂「對齊」的關鍵方法。
這個過程分兩個階段：首先，人類評估員比較成對的輸出並選擇較好的那個，訓練一個「獎勵模型」來學習預測人類偏好。然後，AI模型透過強化學習來學習——這是一個試錯過程，它從獎勵模型（而非直接從人類）獲得「獎勵」，以產生獎勵模型預測人類會偏好的回應。在第二階段，模型基本上是在試圖「遊戲化」獎勵模型以獲得更高的分數。
最常見AI術語的「講給五歲小孩聽」版定義
提示詞工程（Prompt engineering）
提示詞工程是為AI模型精心設計問題（即「提示詞」）的藝術與科學，以獲得更好、更有用的回應。就像你與人交談時，問題的措辭方式可能導致截然不同的回答。同一個AI模型會根據你如何設計提示詞給出非常不同的回應。
提示詞有兩個類別：
- 對話式提示詞：當你與ChatGPT/Claude/Gemini對話時發送的內容
- 系統/產品提示詞：開發人員在產品中內建的幕後指令，用來塑造AI產品的行為方式
RAG（檢索增強生成）
RAG是一種技術，讓模型在執行時能夠存取它們訓練時沒有的額外資訊。這就像給模型一個開卷考試，而不是讓它憑記憶回答。
當你問「本月的銷售額與上月相比如何？」這樣的問題時，檢索系統能夠搜尋你的資料庫、文件和知識庫來找到相關資訊。然後這些檢索到的資料會作為脈絡加入你的原始提示詞中，建立一個豐富的提示詞，然後模型再處理它。這會產生更好、更準確的答案。「幻覺」的一個常見來源是當你沒有透過RAG給模型回答問題所需的脈絡時。
總體來說，總結一下：
- 預訓練：教導模型一般知識（和語言）
- 微調：讓模型專門執行特定任務
- RLHF：讓模型與人類偏好保持一致
- 提示詞工程：精心設計更好輸入以引導模型產生最有用輸出的技能
- RAG：一種在執行時從外部來源檢索額外相關資訊的技術，為模型提供它未訓練過的最新或特定任務脈絡
最常見AI術語的「講給五歲小孩聽」版定義
評估（Evals）
評估（Evals，evaluations的縮寫）是衡量AI系統在特定任務上表現如何的結構化方法，例如正確性、安全性、有用性或語氣。它們定義了你的AI系統什麼是「好」的表現，並幫助你回答這個問題：這個模型是否在做我想要它做的事？
評估基本上是你AI產品的單元測試或基準測試。它們透過預定義的輸入執行你的模型，並將其回應與預期輸出進行比較。這幫助你量化進展、發現問題，並指引你進行改進。例如，這是一個用來衡量模型回應的毒性和語氣的評估可能的樣子。你的模型輸出會被插入到{text}變數中：評估經常被頂尖產品領導者描述為建立成功AI產品最關鍵但被忽視的技能
推論（Inference）
推論是模型「執行」的時候。當你問ChatGPT一個問題，它產生回應時，那就是在進行推論。
最常見AI術語的「講給五歲小孩聽」版定義
MCP（模型脈絡協定）
MCP是最近發布的開放標準，允許AI模型輕鬆、可靠且安全地與外部工具互動——例如你的行事曆、CRM、Slack或程式碼庫。在此之前，開發人員必須為每個新整合編寫自己的自訂程式碼。
MCP還賦予AI透過這些工具採取行動的能力，例如在Salesforce中更新客戶記錄、在Slack中發送訊息、在你的行事曆中安排會議，甚至將程式碼提交到GitHub。AI協定的定義還處於早期階段，還有其他競爭提案，例如Google的A2A和BeeAI/IBM的ACP。
生成式AI（Gen AI）
生成式AI是指能夠建立新內容的AI系統，例如文字、影像、程式碼、音訊或影片。這與只分析或分類資料的模型相對，例如垃圾郵件偵測、詐騙分析或影像辨識模型。
GPT（生成式預訓練Transformer）
「GPT」捕捉了ChatGPT 4.1、Claude Opus 4、Llama 4和Grok 3等最先進LLM運作方式背後的三個關鍵要素：
- 生成式：模型不僅僅分類或分析——它可以產生新內容。
- 預訓練：它首先透過在大量文字上訓練來學習一般語言模式（如上所述），然後可以針對更具體的任務進行微調。
- Transformer：這指的是突破性架構（如上所述），讓模型能夠理解語言中的脈絡、關係和意義。
這三個想法的結合——生成、大規模預訓練和Transformer架構——就是讓ChatGPT這樣的工具在各種任務中感覺智慧、連貫且驚人有用的原因。
標記（Token）
標記是AI模型理解的文字基本單位。對於LLM來說，這有時是一個詞，但通常只是詞的一部分。影像模型有類似的概念叫「區塊」，語音模型則有「幀」。
例如，「ChatGPT is smart.」可能會被分割成「Chat」、「GPT」、「is」、「smart」和「.」這些標記。即使「ChatGPT」是一個詞，模型也會將它分解成更小的片段，使語言學習更具擴展性、靈活性和效率。這個關於Transformer的解釋也很好地解釋了標記，這裡你可以看到頂尖模型如何將詞彙標記化。
代理（Agent）
代理是設計來代表你採取行動以完成目標的AI系統。與像Claude或ChatGPT這樣接受提示詞並快速回應答案的聊天機器人不同，代理可以規劃、逐步工作，並使用外部工具，通常跨越多個應用程式或服務，來實現你設定的某個結果。
最好將「代理」一詞視為一個光譜，AI系統展現越多以下行為，就越具有「代理性」：
主動行動，而非等待提示；制定自己的計劃，而非接受指令；採取現實世界的行動，例如更新CRM、執行程式碼或在工單上留言——而非只是分享建議。
使用即時資料，例如網路搜尋或客服佇列——而非依賴靜態訓練或你手動上傳檔案
建立自己的回饋循環，觀察自己的輸出並在沒有人類協助的情況下迭代
氛圍編程（Vibe coding）
氛圍編程已經變成使用像Cursor、Windsurf、Bolt、Lovable、v0或Replit等AI工具建立應用程式的意思，透過用簡單的英文（即提示詞）描述你想要什麼，而不是寫程式碼。在許多情況下，你根本不會看程式碼。
AGI（通用人工智慧）
AGI是指AI變得「通用」智慧——不只是擅長編碼、數學或資料分析等狹窄任務，而是能夠良好執行各種任務，以及學習如何處理新問題而不需要專門訓練。
當人們談論達到AGI時，他們通常是指AI在大多數科目上比一般人類更聰明的時間點。有些人認為我們已經達到了這個點。
人工「超級智慧」（ASI）是指AGI之後的下一步——在幾乎每個領域都比最優秀的人類頭腦聰明得多的AI。我們相信還沒有達到這個點，關於從AGI到ASI會是快速還是緩慢起飛還存在爭議。
幻覺（Hallucination）
幻覺是指AI模型產生聽起來很有信心但實際上不正確或完全虛構的回應。這種情況發生是因為模型實際上並不「知道」事實或在資料庫中查找資料。相反，它根據訓練資料中的模式預測最可能的下一個標記/詞來產生回應。當它缺乏正確的資訊時，可能會自信地用聽起來合理但不真實的東西來填補空白。好消息是較新的模型在避免幻覺方面越來越好，而且有經過驗證的策略——例如RAG和提示詞工程——幫助減輕風險。
合成資料（Synthetic data）
要訓練越來越智慧的模型，你需要越來越多的資料。但是當模型已經在整個網際網路、所有已出版的書籍、每個錄音、資料集等上訓練過後，我們如何給它們更多資料？部分答案是「合成」資料。合成資料是人工產生的資料。它遵循與人類產生資料相同的模式和結構，令人驚訝的是，它在幫助模型學習方面同樣有效。當真實資料有限、敏感或完全耗盡時，它很有價值。
根據資料類型的不同，合成資料的產生方式也不同：
- 文字：提示LLM根據真實世界的例子產生虛構的客服聊天、醫療筆記或數學問題。
- 影像：擴散模型和GAN建立逼真的視覺效果，從街景到X光片到產品照片，而不複製實際影像。
- 音訊：語音和聲音模型合成模仿真實錄音的語音、背景噪音或音樂。
- 對人類來說，合成資料通常與真實資料無法區分，例如，一個看起來真實但完全是產生出來的聊天機器人對話記錄。
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