AI術語詞典：初學者完全指南（2025年版）

向ChatGPT提問、欣賞AI繪製的圖像、精心設計提示詞——這已經是我們的日常。但當LLM、Token、幻覺這些術語出現時，是否感到困惑？本文將為您整理2025年理解AI所需的核心術語，簡單明瞭，一看就懂。

基礎概念：理解AI的骨架

AI（人工智慧）

模仿人類智能進行學習、推理和解決問題的電腦系統。從下棋程式到自動駕駛汽車，再到ChatGPT，都屬於AI的範疇。AI大致分為「弱AI」（只能執行特定任務）和「強AI」（具備人類水平的通用智能）。我們目前使用的幾乎都是弱AI。

機器學習（Machine Learning）

AI的核心技術，無需明確編程，讓系統從數據中自動學習模式。例如，給它看數千張貓的照片，它就能自己學會「貓長這樣」。傳統編程是「如果這樣就那樣」地逐一指示，機器學習則是「從範例中自己找規律」。

深度學習（Deep Learning）

機器學習的一種，使用模仿人腦神經網絡結構的「人工神經網絡」。「深度」指的是神經網絡的層數很深。圖像識別、語音識別、自然語言處理等複雜任務都靠它來完成，是當前AI發展的核心動力。

神經網絡（Neural Network）

模仿人腦神經元連接方式的計算結構。由輸入層、隱藏層、輸出層組成，各層的「節點」相互連接傳遞資訊。隱藏層越多，能學習的模式就越複雜，這就是深度學習的「深度」所在。

生成式AI術語：對話與創作

LLM（大型語言模型）

用海量文本數據訓練的超大規模AI模型。ChatGPT的GPT-4、Google的Gemini、Anthropic的Claude都是代表。擁有數千億個「參數」，能理解上下文並生成自然的文本。LLM的出現，開啟了用自然語言與AI對話的時代。

GPT（生成式預訓練轉換器）

OpenAI開發的LLM系列名稱。「Generative」表示生成文本，「Pre-trained」表示已用大量數據預先訓練，「Transformer」是所使用的神經網絡架構名稱。從GPT-3.5到GPT-4、GPT-4o，版本不斷演進。ChatGPT就是將GPT打造成對話介面的服務。

Transformer（轉換器）

Google於2017年發表的神經網絡架構，目前幾乎所有LLM都以此為基礎。核心是「注意力機制」，能識別句子中各詞之間的關聯。例如在「我吃了蘋果」中，它會學到「吃」與「蘋果」強烈相關。這是革命性的突破。

提示詞（Prompt）

給AI的指令或問題。從「幫我寫封郵件」到「用1920年代紐約風格畫一幅畫」，所有告訴AI要做什麼的輸入都是提示詞。同樣的AI，提示詞寫法不同，結果品質差異可以很大。

提示詞工程（Prompt Engineering）

為了從AI獲得理想結果而優化提示詞的技術。比起單純說「幫我總結」，「用三個重點條列總結」效果更好。技巧包括角色設定（「你是專業編輯」）、提供範例、分步驟指示等。這是區分普通用戶和高級用戶的關鍵技能。

Token（令牌）

AI處理文本的基本單位。英文大約一個單詞等於1-2個token，中文大約一個字等於1-2個token。AI服務的定價通常按token計算，輸入和輸出都會計入。理解token有助於控制成本和了解上下文限制。

幻覺（Hallucination）

AI信心滿滿地生成虛假資訊的現象。例如引用不存在的論文，或描述從未發生的事件。這是因為LLM的工作方式是預測「合理的下一個詞」，而非檢索已驗證的事實。所以核查AI輸出內容是必須的。

最新趨勢術語：AI的未來

AGI（通用人工智慧）

能像人類一樣在各領域靈活思考和學習的AI。當前的AI只在特定任務上表現出色，是「弱AI」。AGI則能在新情境中自主適應和解決問題。OpenAI、Google等主要公司都以AGI為目標，但何時能實現，專家們看法分歧。

多模態（Multimodal）

能同時理解和處理文本、圖像、音訊、視訊等多種數據形式的AI能力。GPT-4o能看圖說明，Gemini能分析視訊。就像人類同時使用眼睛、耳朵和嘴巴，多模態AI能綜合理解各種資訊。

RAG（檢索增強生成）

彌補LLM局限的技術。AI在回答前先搜索外部資料庫或文件作為參考。例如搜索公司內部文件來提供準確的政策說明，或參考最新新聞來回答問題。能有效減少幻覺並反映最新資訊。

微調（Fine-tuning）

將已訓練好的AI模型針對特定目的進行額外訓練。用醫療、法律、金融等專業領域的數據微調後，該模型在相關領域能生成更準確的回答。比從頭訓練模型所需的數據和成本少得多，是打造專業AI的高效方法。

PRISM Insight：從術語到實戰

了解AI術語只是起點。真正的價值在於運用這些知識有效使用AI。掌握提示詞工程，同樣的ChatGPT能發揮更大效用；理解幻覺現象，就會養成驗證AI輸出的習慣。AI是工具，工具用得好不好，取決於你對它的理解程度。

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