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AI术语解码：重要事项简单指南（及不重要的事项）

Glowing AI with technology background circuit design.

作者

达里娅·奥利斯科

发表于

13 8 月 2025

阅读时间

3 - 5 分钟阅读

AI 无处不在。但是让我们实事求是地说——很多“AI 术语”其实只是一些在推介和产品页面中重复出现的流行词。如果你曾被像 AGI、LLM 或 A2A 这样的缩写弄得晕头转向，你并不孤单。

本指南以简单的英文进行解析。没有术语。没有废话。只有真正重要的要点，会在 2025 年及以后真正发挥作用。

无论您是在 HR、IT、市场营销、运营领域，还是仅仅想在下次会议中显得聪明，这就是你的速成课程。保存它。分享它。收藏它。让我们一起解码 AI 术语 ——并学习如何使用它们来真正完成工作。

为什么 AI 术语在 2025 年仍然重要

AI 不再是技术实验。它是你调度工具、招聘流程、分析仪表板和 Slack 警报背后的引擎。然而，大多数人仍然不懂这种语言。

以下是了解 AI 术语 的重要性：

您将 识别炒作 与真实价值。
您将在 评估供应商.
时做出更明智的决策。 您终于了解.
您的工具如何工作。

您将与开发者和技术团队更好地协作。

实实在在的例子：

你真正需要了解的 AI 术语

让我们从你最常遇到的核心概念开始。

AI 代理

一个能感知、决策并采取行动以实现目标的系统。它无需手动输入即可主动进行操作。将其想象为一个不知疲倦的数字助手。

自主 AI

能自设目标并在无须持续指示下采取行动的 AI。它在学习中不断优化结果。示例：自主排班和解决冲突。

A2A （代理对代理）

一种允许独立 AI 代理协作的通信协议。你的日程 AI 可以与薪资 AI 交流以同步工时、加班和合规性。

AGI 与 ANI

AGI

（通用人工智能）

一种仍然假想的 AI 形式，可以像人类一样学习和推理。目前尚不存在，但成为头条新闻的中心。

ANI

（狭义人工智能）

专注于某一任务的现实世界 AI——例如调度、人脸识别或翻译。这是你现在正在使用的 AI。

AI 聊天机器人：不仅仅是闲聊

现代 AI 聊天机器人可以：

回答 HR 问题
处理休假请求
提供入职指导
充当 24/7 全天候支持代理

像 ChatGPT、Claude、Gemini 和基于内部文档训练的定制机器人等工具可极为有用。

自动化与编排

AI 自动化

处理特定的重复性任务——例如标记工单、分配班次或发送警报。

AI 编排

连接系统和任务到端到端流程。想象：一个新员工入职、设置他们的班次模式、同步工资单和发送合规文档。

AI 模型与家族

AI 模型

训练来将输入映射到输出的核心算法。GPT-4o、Claude 3 和 Gemini 1.5 是示例。

模型家族

一组在类似架构上训练的相关模型但针对不同任务进行了优化。GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o 都属于 GPT 家族。

校准、注意力与偏见

校准

确保 AI 行为与人类价值观相匹配。校准不好 = 无心的行为。

注意力

模型如何“专注”于最重要的数据生成响应。是变压器模型的核心。

偏见

如果训练数据存在偏见，AI 的输出也会如此。这对于 HR、合规性和决策制定尤为重要。

AI 集成

使用以下平台：

Zapier 触发应用之间的操作
API 嵌入 AI 功能
无代码工具 无需开发时间，构建智能自动化

示例：使用 ChatGPT 根据时间跟踪数据在 Shifton 内生成班次报告。

简单解释的 40+ AI 术语完整词汇表

AI 代理 — 可以做出决策并在没有人类微观管理的情况下朝着目标前进的系统。
自主 AI — 根据其环境自设目标并主动采取行动的 AI。
A2A （代理对代理） — 供 AI 代理通信与协作的协议。
AGI（人工通用智能） — 具有与人类同等学习和推理能力的假想 AI。
ANI（人工狭义智能） — 擅长于某一特定任务的现实世界 AI。
AI 模型 — 将输入转换为智能输出的训练函数。
模型家族 — 从相同架构构建的相关 AI 模型组。
LLM（大型语言模型） — 一种在大规模语言数据上训练的模型，以理解和生成类人文本。
多模态 AI — 可以理解并处理多种输入类型（文本、图像、语音）的 AI。
向量数据库 — 一种按意义而不仅是关键词存储和搜索数据的数据库类型。
嵌入 — 帮助 AI 理解关系和意义的文本/数据的数字表示。
RAG（检索增强生成） — 将实时搜索与生成结合以获得更准确的答案。
提示工程 — 制作更好的输入以从 AI 获得期望的输出。
零样本学习 — AI 在未见过情况下执行任务。
少样本学习 — AI 仅用几个示例就学习新任务。
微调 — 将一般模型调整为特定任务或数据集。
预训练 — 在一个广泛的数据集上对 AI 模型进行的初始训练阶段。
幻觉 — 当 AI 自信地产生错误或不正确的信息时。
偏见 — 由于偏颇的训练数据导致 AI 行为的系统不公。
校准 — 确保 AI 输出匹配人类目标、价值观和伦理。
宪法 AI — 使用内置伦理原则训练模型。
可解释性 — 了解 AI 为什么做出某个决定的能力。
黑盒 — 一个其内部工作原理不透明或难以解释的模型或系统。
连锁推理 — 一种 AI 在得出结论前解释其步骤的技术。
RLHF（基于人类反馈的强化学习） — 一种以人类偏好引导学习过程的训练方法。
合成数据 — 用于训练或测试模型的人工生成数据。
开放权重 — 当模型参数向公众（开源）共享时。
封闭模型 — 其内部结构不可访问的专有 AI 模型。
标记 — AI 模型使用的最小文本单位（通常是一个单词或部分单词）。
延迟 — 从用户输入到 AI 响应的时间延迟。
推理 — 应用训练模型生成输出的过程。
扎根 — 将 AI 输出连接到真实、可验证的信息。
自主 AI — 能够在长序列中独立操作且无需干预的 AI。
基准测试 — 使用标准化数据集和任务进行 AI 性能测试。
护栏 — 设定在 AI 上的限制以防止误用或错误。
调试旋钮 — 可调整的设置，改变 AI 模型的行为。
可伸缩性 — AI 系统随用户需求增加时表现的能力。
过拟合 — 模型在训练数据上表现良好，但在真实世界中表现不佳。
泛化 — AI 在看到的数据之外也能表现良好的能力。
NLP（自然语言处理） — 专注于理解和生成人类语言的 AI 领域。
数据标记 — 标记原始数据（图像、文本等），以教 AI 它所看到的内容。
自监督学习 — 训练 AI 从未标记的数据中学习模式。
共驾 AI — 增强而不是取代人类工人的一种助理 AI。
编排 — 将 AI 驱动的工具连接到智能自动化工作流中。

跨团队的真实用例

HR:

AI 预测倦怠风险
生成入职计划
标记劳动法违规

Ops:

预测排班覆盖问题
预测库存和需求
优化送货路线

市场营销:

总结广告活动表现
撰写广告文案变体
根据用户细分个性化内容

支持:

根据紧急性和情感分析分拣工单
总结通话记录
自动建议解决方案

如何在无需了解所有细节的情况下保持领先

你不需要记住所有术语。只要知道足够的来：

提问正确的问题
识别供应商推销中的废话
自信地自动化工作流程

提示:

关注几个 AI 简报（例如 Shifton 博客）
设置产品更新提示
小范围测试——然后扩展已验证有效的方案

最后的话：让我们保持真实

是的， AI 术语 有成百上千

种术语在浮动。但是大多数对你的工作日不会有实质影响。这些术语会。

既然你已经掌握了这些语言，就开始使用它吧。开始改进流程。测试工具。自动化乏味的事务。

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