Αρχική

Ιστολόγιο

Αποκωδικοποίηση Όρων AI: Ένας απλός οδηγός για το τι έχει σημασία (και τι όχι)

Αποκωδικοποίηση Όρων AI: Ένας απλός οδηγός για το τι έχει σημασία (και τι όχι)

Γραμμένο από

Ντάρια Ολιέσκο

Δημοσιεύθηκε στις

13 Αυγ 2025

Χρόνος ανάγνωσης

3 - 5 λεπτά ανάγνωσης

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι παντού. Αλλά ας είμαστε ρεαλιστές — πολλά από τα «όροι της τεχνητής νοημοσύνης» εκεί έξω είναι απλώς λέξεις-κλειδιά που ρίχνονται σε παρουσιάσεις και σελίδες προϊόντων. Αν έχετε ποτέ αισθανθεί πίεση από συντομογραφίες όπως AGI, LLM ή A2A, δεν είστε ο μόνος.

Αυτός ο οδηγός τα εξηγεί όλα με απλή γλώσσα. Χωρίς τεχνικές ορολογίες. Χωρίς περιττά λόγια. Μόνο τα βασικά που πραγματικά μετράνε το 2025 και μετά.

Είτε εργάζεστε στον τομέα προσωπικού, στην πληροφορική, στη διαφήμιση, στις λειτουργίες, είτε απλά προσπαθείτε να φανείτε έξυπνοι στην επόμενη συνάντησή σας, αυτό είναι το σύντομο μάθημά σας. Αποθηκεύστε το. Μοιραστείτε το. Κάντε το σελιδοδείκτη. Ας αποκωδικοποιήσουμε όροι της τεχνητής νοημοσύνης μαζί — και μάθετε πώς να το χρησιμοποιείτε για να ολοκληρώνετε πραγματικά τη δουλειά.

Γιατί οι όροι της τεχνητής νοημοσύνης έχουν σημασία το 2025

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πλέον ένα πείραμα τεχνολογίας. Είναι η μηχανή πίσω από τα εργαλεία προγραμματισμού σας, τις διαδικασίες πρόσληψης, τους ταμπλό ανάλυσης, και τις ειδοποιήσεις μέσω Slack. Παρ' όλα αυτά, οι περισσότεροι άνθρωποι δεν μιλούν ακόμα τη γλώσσα.

Ιδού γιατί η γνώση του όροι της τεχνητής νοημοσύνης έχει σημασία:

Θα ξεχωρίσετε τον υπερβολικό ενθουσιασμό από την πραγματική αξία.
Θα πάρετε εξυπνότερες αποφάσεις όταν αξιολογείτε προμηθευτές.
Θα κατανοήσετε επιτέλους πώς λειτουργούν τα εργαλεία σας.
Θα συνεργάζεστε καλύτερα με προγραμματιστές και ομάδες τεχνολογίας.

Πραγματικό παράδειγμα:

Μια ομάδα HR αγόρασε έναν «τεχνητό συνομιλητή» για να αυτοματοποιήσει την πρόσληψη. Αποδείχθηκε ότι ήταν μια επαυξημένη φόρμα επικοινωνίας χωρίς NLP, χωρίς αυτοματισμό και χωρίς ενσωμάτωση. Γιατί; Δεν κατανόησαν τους όρους.

Οι μόνοι όροι της τεχνητής νοημοσύνης που πραγματικά χρειάζεται να γνωρίζετε

Ας ξεκινήσουμε με τις βασικές έννοιες που θα συναντήσετε περισσότερο.

Πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης

Ένα σύστημα που αντιλαμβάνεται, αποφασίζει και ενεργεί για έναν στόχο. Δεν χρειάζεται χειροκίνητη εισαγωγή για να κινηθεί — παίρνει την πρωτοβουλία. Σκεφτείτε το ως έναν ακούραστο ψηφιακό βοηθό.

Πράκτορας με Πρωτοβουλία

Μία ΤΝ που μπορεί να θέτει δικούς της στόχους και να ενεργεί χωρίς συνεχή εντολές. Μαθαίνει ενώ προχωρά, βελτιστοποιώντας τα αποτελέσματα με το χρόνο. Παράδειγμα: προγραμματίζει αλλαγές και επιλύει συγκρούσεις αυτόνομα.

A2A (Πράκτορας προς Πράκτορα)

Ένα πρωτόκολλο επικοινωνίας που επιτρέπει ανεξάρτητους πράκτορες ΤΝ να συνεργάζονται. Η ΤΝ προγραμματισμού σας θα μπορούσε να 'μιλήσει' σε μια ΤΝ μισθοδοσίας για να συγχρονίσει ώρες, υπερωρίες και συμμόρφωση.

AGI vs ANI

AGI

(Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη)

Μία ακόμα υποθετική μορφή τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να μαθαίνει και να συνάγει όπως ένας άνθρωπος. Δεν υπάρχει ακόμα, αλλά κυριαρχεί στις επικεφαλίδες.

ANI

(Στενή Τεχνητή Νοημοσύνη)

Πραγματική ΤΝ που ειδικεύεται σε μία εργασία — όπως ο προγραμματισμός, η αναγνώριση προσώπων ή η μετάφραση. Αυτή είναι η ΤΝ που χρησιμοποιείτε σήμερα.

Τεχνητοί Συνομιλητές: Πέρα από Μικρές Συζητήσεις

Οι σύγχρονοι συνομιλητές ΤΝ μπορούν:

Να απαντούν σε ερωτήσεις HR
Να χειρίζονται αιτήματα άδειας
Να παρέχουν οδηγίες προσανατολισμού
Να λειτουργούν ως 24/7 υποστηρικτικοί πράκτορες

Εργαλεία όπως το ChatGPT, Claude, Gemini και κατά παραγγελία bots εκπαιδευμένα σε εσωτερικά έγγραφα μπορούν να είναι εξαιρετικά χρήσιμα.

Αυτοματοποίηση vs Οργάνωση

Αυτοματοποίηση ΤΝ

Χειρίζεται συγκεκριμένες, επαναλαμβανόμενες εργασίες — όπως την επισήμανση εισιτηρίων, την ανάθεση βαρδιών ή την αποστολή ειδοποιήσεων.

Οργάνωση ΤΝ

Συνδέει συστήματα και εργασίες σε ροές από άκρο σε άκρο. Σκεφτείτε: την υποδοχή ενός νέου υπαλλήλου, την ρύθμιση του προτύπου αλλαγών του, τον συγχρονισμό μισθοδοσίας και την αποστολή εγγράφων συμμόρφωσης.

Μοντέλα ΤΝ & Οικογένειες

Μοντέλο ΤΝ

Ο βασικός αλγόριθμος που έχει εκπαιδευτεί να αντιστοιχεί την είσοδο στην έξοδο. Τα GPT-4o, Claude 3 και Gemini 1.5 είναι παραδείγματα.

Οικογένεια Μοντέλων

Μια ομάδα συναφών μοντέλων που εκπαιδεύονται στο ίδιο πλαίσιο αρχιτεκτονικής αλλά βελτιστοποιούνται για διαφορετικές εργασίες. Τα GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o ανήκουν όλα στην οικογένεια GPT.

Ευθυγράμμιση, Προσοχή & Προκατάληψη

Ευθυγράμμιση

Εξασφαλίζει ότι η συμπεριφορά της ΤΝ ταιριάζει με τις ανθρώπινες αξίες. Κακή ευθυγράμμιση = απρόβλεπτες ενέργειες.

Προσοχή

Πώς τα μοντέλα "εστιάζουν" στα πιο σημαντικά δεδομένα για να παράγουν απαντήσεις. Βασικό για τα μοντέλα μετασχηματιστών.

Προκατάληψη

Εάν τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι προκατειλημμένα, το αποτέλεσμα της ΤΝ θα είναι επίσης. Αυτό έχει σημασία για το HR, τη συμμόρφωση και τη λήψη αποφάσεων.

Ενσωμάτωση ΤΝ

Χρησιμοποιήστε πλατφόρμες όπως:

Zapier για να προγράψετε ενέργειες μεταξύ εφαρμογών
API για να ενσωματώσετε χαρακτηριστικά ΤΝ
Εργαλεία χωρίς κώδικα για να δημιουργήσετε έξυπνους αυτοματισμούς χωρίς αναμονή προγραμματιστή

Παράδειγμα: Χρησιμοποιήστε το ChatGPT για να δημιουργήσετε αναφορές βαρδιών στο Shifton βασισμένες σε δεδομένα παρακολούθησης χρόνου.

Προχωρημένοι Όροι ΤΝ που Θα Βλέπετε Περισσότερο

LLM (Μεγάλο Μοντέλο Γλώσσας)

Η κινητήρια δύναμη πίσω από τους συνομιλητές, την παραγωγή περιεχομένου και τις έξυπνες απαντήσεις. Τα LLM εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων κειμένου και μπορούν να εκτελέσουν ποικιλία γλωσσικών εργασιών.

Δημοφιλή LLM:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (ανοιχτού κώδικα)

RAG (Γενιά Εμπλουτισμένη με Ανάκτηση)

Συνδυάζει ένα μοντέλο γλώσσας με μια μηχανή αναζήτησης ή βάση εγγράφων για να παράγει απαντήσεις σε πραγματικό χρόνο, με συνείδηση του περιεχομένου. Χρήσιμο για πράκτορες υποστήριξης ΤΝ και βάσεις γνώσεων.

Μάθηση Χωρίς Παραδείγματα / Με Λίγα Παραδείγματα

Χωρίς Παραδείγματα: Η ΤΝ κάνει κάτι χωρίς παραδείγματα.
Με Λίγα Παραδείγματα: Η ΤΝ χρησιμοποιεί λίγα παραδείγματα στην προτροπή για να μάθει πώς να εκτελεί μια εργασία.

Αυτές οι δεξιότητες επιτρέπουν στην ΤΝ να προσαρμόζεται γρήγορα — εξαιρετική για την ανάλυση νέων τάσεων στα εισιτήρια υποστήριξης ή σε σχολιασμούς προσωπικού.

Πολυτροπική ΤΝ

Μοντέλα που κατανοούν κείμενο, εικόνες, ήχο ή βίντεο όλα ταυτόχρονα. Ιδανικά για την ερμηνεία οπτικών προγραμμάτων, φωνητικών εντολών και εισαγωγής σε φόρμες μαζί.

Βάσεις Δεδομένων Διανυσμάτων

Αποθηκεύει πληροφορίες σε μορφή που η ΤΝ μπορεί να κατανοήσει και να αναζητήσει σημασιολογικά (κατά νόημα, όχι κατά λέξη-κλειδί). Τροφοδοτεί την αναζήτηση εγγράφων, τους συνομιλητές και την προσωποποίηση.

Δημοφιλή εργαλεία:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Πλήρες Γλωσσάρι 40+ Όρων ΤΝ (Απλά Εξήγηση)

Πράκτορας ΤΝ — Ένα σύστημα που μπορεί να παίρνει αποφάσεις και να ενεργεί για στόχους χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη.
Πράκτορας με Πρωτοβουλία — ΤΝ που θέτει δικούς της στόχους και αναλαμβάνει πρωτοβουλία βάσει του περιβάλλοντός της.
A2A (Πράκτορας προς Πράκτορα) — Ένα πρωτόκολλο για πράκτορες ΤΝ να επικοινωνούν και να συνεργάζονται.
ΑΓΙ (Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη) — Μια υποθετική ΤΝ με ανθρώπινο επίπεδο μάθησης και λογικής.
ΑΝΙ (Στενή Τεχνητή Νοημοσύνη) — Πραγματική ΤΝ που διαπρέπει σε μια συγκεκριμένη εργασία.
Μοντέλο ΤΝ — Μια εκπαιδευμένη συνάρτηση που μετατρέπει την είσοδο σε έξυπνη έξοδο.
Οικογένεια Μοντέλων — Μια ομάδα συναφών μοντέλων ΤΝ φτιαγμένων από την ίδια αρχιτεκτονική.
LLM (Μεγάλο Μοντέλο Γλώσσας) — Ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί σε δεδομένα γλώσσας μεγάλης κλίμακας για να κατανοεί και να δημιουργεί κείμενο παρόμοιο με ανθρώπων.
Πολυτροπική ΤΝ — ΤΝ που μπορεί να κατανοεί και να εργάζεται με πολλαπλούς τύπους εισόδου (κείμενο, εικόνα, φωνή).
Βάση Δεδομένων Διανυσμάτων — Ένας τύπος βάσης δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αποθήκευση και αναζήτηση δεδομένων βάσει νοήματος, όχι μόνο λέξεων-κλειδιών.
Διανυσματικές Παραστάσεις — Αριθμητικές παραστάσεις κειμένου/δεδομένων που βοηθούν την ΤΝ να κατανοεί σχέσεις και νόημα.
RAG (Γενιά Εμπλουτισμένη με Ανάκτηση) — Συνδυάζει την αναζήτηση σε πραγματικό χρόνο με τη δημιουργία για πιο ακριβείς απαντήσεις.
Μηχανική Προτροπή — Δημιουργία καλύτερων εισόδων για το επιθυμητό αποτέλεσμα από την ΤΝ.
Μάθηση Χωρίς Παραδείγματα — Η ΤΝ εκτελεί μια εργασία χωρίς να την έχει ξαναδεί.
Μάθηση Με Λίγα Παραδείγματα — Η ΤΝ μαθαίνει μια νέα εργασία με λίγα μόνο παραδείγματα.
Λεπτομερής Ρύθμιση — Προσαρμογή ενός γενικού μοντέλου σε μια συγκεκριμένη εργασία ή σύνολο δεδομένων.
Προκατάρτιση — Η αρχική φάση εκπαίδευσης ενός μοντέλου ΤΝ σε ένα ευρύ σύνολο δεδομένων.
Παραισθήσεις — Όταν η ΤΝ παράγει με σιγουριά ψευδείς ή λάθος πληροφορίες.
Προκατάληψη — Συστηματική αδικία στη συμπεριφορά της ΤΝ λόγω προκατειλημμένων δεδομένων εκπαίδευσης.
Ευθυγράμμιση — Η διασφάλιση ότι τα αποτελέσματα ΤΝ ταιριάζουν με τους ανθρώπινους στόχους, αξίες και ηθική.
Συνταγματική ΤΝ — Εκπαίδευση μοντέλων με ενσωματωμένες ηθικές αρχές.
Εξηγησιμότητα — Η ικανότητα να κατανοείς γιατί η ΤΝ πήρε μια συγκεκριμένη απόφαση.
Μαύρο Κουτί — Ένα μοντέλο ή σύστημα του οποίου οι εσωτερικές διεργασίες δεν είναι διαφανείς ή κατανοητές.
Αιτιολόγηση Μελέτης Κίνησης — Μια τεχνική όπου η ΤΝ εξηγεί τα βήματά της πριν καταλήξει σε ένα συμπέρασμα.
RLHF (Ενίσχυση Μάθησης από Ανθρώπινη Ανατροφοδότηση) — Μια μέθοδος εκπαίδευσης όπου οι προτιμήσεις των ανθρώπων καθοδηγούν τη διαδικασία μάθησης.
Συνθετικά Δεδομένα — Τεχνητά δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ή τη δοκιμή μοντέλων.
Ανοιχτά Βάρη — Όταν οι παράμετροι ενός μοντέλου είναι διαθέσιμες δημόσια (ανοιχτού κώδικα).
Κλειστό Μοντέλο — Ένα ιδιόκτητο μοντέλο ΤΝ του οποίου τα εσωτερικά δεν είναι προσβάσιμα.
Μονάδα — Η μικρότερη μονάδα κειμένου που χρησιμοποιούν τα μοντέλα ΤΝ (συχνά μια λέξη ή μέρος μιας λέξης).
Λανθάνωση — Η χρονική καθυστέρηση μεταξύ εισόδου χρήστη και απάντησης ΤΝ.
Συμπερασματολογία — Η πράξη χρήσης ενός εκπαιδευμένου μοντέλου για την παραγωγή εξόδου.
Γείωση — Σύνδεση των εξόδων της ΤΝ με πραγματικές, επαληθεύσιμες πληροφορίες.
Αυτόνομη ΤΝ — Η ΤΝ που μπορεί να λειτουργεί ανεξάρτητα σε μεγάλες ακολουθίες χωρίς παρέμβαση.
Συγκριτική Αξιολόγηση — Δοκιμή της απόδοσης της ΤΝ χρησιμοποιώντας τυποποιημένα σύνολα δεδομένων και εργασιών.
Περιορισμοί — Περιορισμοί ή όρια που τίθενται στην ΤΝ για να αποτραπεί η κακή χρήση ή το σφάλμα.
Ρυθμιστικά Κουμπιά — Ρυθμιζόμενες ρυθμίσεις που αλλάζουν τον τρόπο συμπεριφοράς ενός μοντέλου ΤΝ.
Κλιμακώσιμη Ικανότητα — Πόσο καλά λειτουργεί ένα σύστημα ΤΝ όσο αυξάνεται η ζήτηση χρηστών.
Υπερεφαρμογή — Όταν ένα μοντέλο αποδίδει πολύ καλά στα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά όχι στον πραγματικό κόσμο.
Γενίκευση — Η ικανότητα της ΤΝ να αποδίδει καλά σε άγνωστα δεδομένα.
Νο.γλικ.υπο.γλ (Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας) — Το πεδίο της ΤΝ που εστιάζει στην κατανόηση και δημιουργία ανθρώπινης γλώσσας.
Επισήμανση Δεδομένων — Επισήμανση ακατέργαστων δεδομένων (εικόνες, κείμενο κ.λπ.) για να μάθει η ΤΝ τι βλέπει.
Αυτο-επικουρούμενη Μάθηση — Εκπαίδευση της ΤΝ να ανακαλύπτει μοτίβα από μη επισημασμένα δεδομένα.
Συνοδηγός ΤΝ — Ένας τύπος βοηθητικής ΤΝ που ενισχύει παρά να αντικαθιστά ανθρώπινους εργαζόμενους.
Ορχήστρωση — Σύνδεση εργαλείων με τεχνολογία ΤΝ σε έξυπνες, αυτοματοποιημένες ροές εργασιών.

Πραγματικές Περιπτώσεις Χρήσης σε Όλες τις Ομάδες

HR:

Η ΤΝ προβλέπει κίνδυνο εξάντλησης
Δημιουργεί σχέδια υποδοχής νέων
Επισημαίνει παραβιάσεις εργατικών νόμων

Ops:

Προβλέπει προβλήματα κάλυψης βαρδιών
Προβλέπει αποθέματα και ζήτηση
Βελτιστοποιεί διαδρομές μεταφοράς

Διαφήμιση:

Περίληψη απόδοσης εκστρατειών
Δημιουργεί παραλλαγές διαφημιστικού αντιγράφου
Προσωποποιεί περιεχόμενο κατά τμήμα χρηστών

Υποστήριξη:

Ταξινόμηση εισιτηρίων ανάλογα με επείγουσα ανάγκη και συναίσθημα
Περίληψη καταγραφών κλήσεων
Προτείνει λύσεις αυτόματα

Πώς να Μείνετε Μπροστά Χωρίς να Γνωρίζετε Όλα

Δεν χρειάζεται να αποστηθίζετε κάθε όρο. Αρκεί να γνωρίζετε αρκετά για να:

Κάνετε τις σωστές ερωτήσεις
Αναγνωρίζετε την υπερβολή στις προτάσεις προμηθευτών
Αυτοματοποιείτε τις ροές εργασιών με αυτοπεποίθηση

Συμβουλές:

Ακολουθήστε λίγα newsletters για την ΤΝ (όπως το Blog του Shifton)
Θέστε ειδοποιήσεις για ενημερώσεις προϊόντων
Δοκιμάστε μικρά — και έπειτα μεγαλώστε αυτό που λειτουργεί

Οριστικά Λόγια: Ας το Κρατήσουμε Πραγματικό

Ναι, υπάρχουν εκατοντάδες όροι της τεχνητής νοημοσύνης που κυκλοφορούν. Αλλά οι περισσότεροι δε θα αλλάξουν την εργάσιμη μέρα σας. Αυτοί όμως θα το κάνουν.

Τώρα που έχετε τη γλώσσα, χρησιμοποιήστε την. Αρχίστε να βελτιώνετε διαδικασίες. Δοκιμάστε εργαλεία. Αυτοματοποιήστε τα βαρετά πράγματα.

Αφήστε την ΤΝ να κάνει την βαριά δουλειά. Εσείς αναλάβετε το ανθρώπινο μέρος.

✅ Κάλεσμα σε Δράση

Ξεκινήστε να Χρησιμοποιείτε την ΤΝ στη Διαχείριση Ανθρώπινου Δυναμικού Σας Σήμερα

Αναζητήστε πώς τα εργαλεία προγραμματισμού, παρακολούθησης χρόνου και αυτοματοποίησης με ΤΝ το Shifton μπορεί να ανεβάσει τη λειτουργία σας σε ανώτερο επίπεδο.

👉 Ανακαλύψτε τις Δυνατότητες ΤΝ του Shifton →