AI术语表：了解 2025 年经典人工智能术语

到2025年，人工智能已几乎无处不在。从商业软件提供商纷纷在平台中集成AI功能，到有人使用ChatGPT进行心理疗愈，这项技术正日益深度融入我们的日常生活。

也因此，过去几年在科技圈内流行的术语和行话，如今已悄然进入大众语境。对于希望紧跟时代步伐的人来说，理解这些词汇变得愈发重要。

为此，我们整理了这份指南，解释一些你可能听过、也可能从未听过的AI术语，希望能为未来不可避免地出现在工作或生活中的AI话题，提供一些实用的背景知识。

人工智能术语详解

AI（人工智能）

AI是“人工智能”的缩写，泛指任何试图模拟人类智能行为的技术。更具体地说，AI指的是能够像人类一样思考、学习和决策的技术系统。

算法
算法是一组预先设定的指令，用于指导人工智能模型或软件如何运行。例如，“抖音算法”指的就是该社交平台如何根据用户行为推荐内容的运作机制。

聊天机器人
聊天机器人是一种由人工智能驱动的软件，旨在通过文字聊天或语音交互的方式，模拟人类对话体验。

数据挖掘（Data mining）

数据挖掘是指从大量用户行为数据中收集信息，并利用这些数据识别模式，从而帮助软件更好地理解用户需求并优化服务。

深度伪造（Deepfake）
深度伪造是指利用人工智能生成的、包含真实人物形象的图像或视频。这类技术极为逼真，也极具风险——到2025年，它已让诈骗手段变得更加隐蔽和难以识别。

生成式人工智能（Generative AI）
生成式AI是指能够“创造”内容的人工智能系统，包括撰写文本、生成图像或制作视频。如今媒体热议的AI大多属于此类，例如ChatGPT、Gemini等工具。

幻觉（Hallucination）
AI幻觉指的是人工智能在回应用户提问时，提供错误、虚构或误导性信息的现象。尽管这类“胡说八道”在当前AI系统中相当普遍，但业界正努力通过技术迭代逐步减少此类问题。

大型语言模型（LLM）
大型语言模型是一种专门在海量文本数据上训练而成的AI模型，能够理解自然语言指令，并生成类似人类表达的回答。

机器学习（Machine Learning）
机器学习是人工智能的一个分支，强调模型通过数据自主学习和改进。具备机器学习能力的程序会随着时间推移不断提升性能，而无需人工频繁干预。

自然语言处理（NLP）
自然语言处理是AI中专注于理解人类语言并生成符合日常对话习惯回应的技术类型。它是实现人机自然交流的核心。

神经网络（Neural network）

神经网络是一种模仿人脑结构的AI计算方式，由多层相互连接的节点（或称“神经元”）构成。这种结构使AI能进行更复杂的“思考”，但也需要庞大的数据集来训练。

提示（Prompt）
在AI语境中，“提示”是你输入给AI模型的文本内容。它可以是一个问题、一句指令，甚至一段包含链接、图片或视频的复合请求。提示的质量往往直接影响AI输出的结果。

识别（Recognition）
在AI领域，“识别”通常指图像识别——即用户上传一张图片或一段视频，AI通过技术手段识别其中的物体、人物或场景等元素。

令牌（Token）
令牌是AI平台用于计量用户输入和输出的基本单位。简单来说，像ChatGPT这样的AI服务会根据用户订阅等级，限制其可用的令牌数量。这些“令牌”有时也被称为“积分”或“消息数”，具体名称因平台而异。

训练数据
训练数据是AI公司用来“教”模型学习的庞大信息集合，涵盖文本、图像、音频等多种形式。数据的质量和规模，直接决定了AI模型的智能水平和发展潜力。

氛围编码（Vibe Coding）
“氛围编码”是一种新兴说法，指的是无需编写传统代码，仅通过自然语言描述就能创建应用程序、网站或软件。得益于AI的强大能力，如今几乎任何人都能“编程”，大大降低了技术门槛。

如果你仍认为人工智能只是短暂的潮流，那恐怕已经落伍了。事实上，这项技术正在成为推动我国经济的核心引擎。与此同时，商业世界在过去几年中全面拥抱AI，各行各业正经历大规模裁员与业务转型。可以说，无论你是为了保住饭碗，还是仅仅想在朋友聚会时不至于听不懂别人在聊什么，掌握这些基本的AI术语都已成为一项必备技能。