在人工智慧 (AI) 浪潮席捲全球的今天，你是否常常被各種新潮的 AI 名詞搞得一頭霧水？從大型語言模型 (LLM) 到 AI 生成內容 (AIGC)，再到似乎無所不能的 AI 代理 (AI Agent)，這些術語不僅僅是技術圈的行話，更已深入影響我們的日常生活與工作模式。
為了讓你不再對 AI 世界感到陌生，本文將為你深入淺出地解析 2025 年最常見的 10 個 AI 關鍵詞，幫助你快速掌握 AI 的核心概念。
本文段落：
- 1. 人工智慧 (Artificial Intelligence, AI)
- 2. 機器學習 (Machine Learning, ML)
- 3. 深度學習 (Deep Learning, DL)
- 4. 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)
- 5. 大型語言模型 (Large Language Model, LLM)
- 6. AI 生成內容 (AI-Generated Content, AIGC) / 生成式 AI (Generative AI)
- 7. 提示工程 (Prompt Engineering)
- 8. 微調 (Fine-tuning)
- 9. AI 代理 (AI Agent) 與 代理式 AI (Agentic AI)
- 10. 檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
▎1. 人工智慧 (Artificial Intelligence, AI)
作為一切討論的基礎，人工智慧 (AI) 是指讓電腦系統能夠模仿、學習、甚至超越人類智慧的廣泛技術領域。其目標是讓機器能夠感知環境、進行推理、學習、並根據所學做出決策與行動。
現今的 AI 已不再是科幻電影的場景，從智慧型手機的語音助理、推薦演算法，到醫療影像的判讀、金融市場的預測，AI 的應用無所不在。
AI 大致可分為兩種類型：
- 弱 AI (Narrow AI): 也稱為窄域人工智慧，專為特定任務設計，沒有真正的理解力或意識。
常見例子：
- AlphaGo：專精於圍棋對弈
- Siri、Google Assistant：負責語音指令與簡易對話
- ChatGPT、Gemini、Claude 等：屬於「生成式 AI」，擅長語言理解與生成，能對話、寫文、翻譯、寫程式，但都只在文字任務中運作，不具備通用智能
這類 AI 是目前幾乎所有 AI 應用的主流類型，也是我們日常最常接觸到的 AI。
- 強 AI (General AI, AGI): 又稱通用人工智慧，指具備與人類同等智慧，能理解、學習並應用其智慧來解決任何問題的 AI。這是 AI 發展的終極目標，但目前仍處於理論與研發階段。
▎2. 機器學習 (Machine Learning, ML)
機器學習 (ML) 是目前大多數 AI 的核心技術，簡單來說，就是讓電腦透過大量數據自我學習、找出規律，進而進行預測或分類。
舉例來說：
- 給電腦看上萬張貓的照片，它就能「學會」怎麼辨認貓
- 分析一堆房價與地點的資料，就能預測下一間房的售價
大部分我們現在看到的 AI 應用（像是語音辨識、自動翻譯、推薦演算法、廣告投放系統）背後其實都是在用機器學習。像 ChatGPT、Gemini 這種生成式 AI，也是在機器學習的基礎上，再進一步用「深度學習」與「大量語言資料」進行訓練。
▎3. 深度學習 (Deep Learning, DL)
深度學習（DL）是機器學習的一種進階形式，是一種更為複雜的機器學習技術，它模仿人腦神經網路的架構，讓 AI 在處理圖像、語音、語言等複雜任務時表現得更好，能夠從巨量資料中學習到更細微、更抽象的特徵。
舉例來說：
- 看貓照片學會辨認貓 → 是機器學習
- 看影片自動產出影片摘要 → 就需要深度學習這種更強的模型來完成
正是深度學習的突破，才造就了近年來 AI 的飛躍式發展，尤其在影像辨識、語音辨識和自然語言處理等領域取得了驚人的成果，像 ChatGPT、Gemini、Midjourney 等生成式 AI，就是在深度學習的基礎上訓練出來的。
▎4. 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)
自然語言處理 (NLP) 是 AI 的一個重要分支，專門研究如何讓電腦能夠理解、解釋和運用人類的自然語言（我們日常說寫的語言），它是 LLM 誕生前最核心的語言處理方法，是實現 LLM 和 AI Agent 與人類順暢溝通的基礎技術。
NLP 的具體應用包含：
- 情感分析： 分析評論或社群媒體貼文中的情緒是正面、負面還是中性
- 機器翻譯： 例如 Google 翻譯
- 文本摘要： 自動生成長篇文章的重點摘要
- 語音辨識： 將語音轉換成文字
現在的 ChatGPT、Claude、Gemini 等，其實就是建立在 NLP 的理論基礎上，再透過機器學習與深度學習放大了效果。可以說，NLP 是讓 AI「聽懂我們說什麼」的核心，而 LLM 則是「讓 AI 說出有邏輯的話」的進階版本。
▎5. 大型語言模型 (Large Language Model, LLM)
大型語言模型 (LLM) 無疑是近年來最火紅的 AI 名詞。它是一種經過海量文本資料訓練的深度學習模型，專門用來理解和生成人類語言，像我們熟知的 ChatGPT、Claude、Gemini 等，都是 LLM 家族的代表。
LLM 的核心能力在於其強大的語言理解、摘要、翻譯、問答與創作能力，它們不僅能與人流暢對話，更能撰寫文章、創作詩詞、編寫程式碼，徹底改變了我們與資訊互動的方式。
▎6. AI 生成內容 (AI-Generated Content, AIGC) / 生成式 AI (Generative AI)
AI 生成內容 (AIGC) 或 生成式 AI (Generative AI) 簡稱 （Gen AI）是指利用 AI 技術來創造全新、原創內容的領域，這不僅僅是分析現有資料，而是「生成」新的東西。AIGC 是LLM 等技術的直接應用產物。
其應用範圍涵蓋：
- 文本生成： 新聞稿、行銷文案、電子郵件、劇本等
- 圖像生成： 根據文字描述生成逼真的圖片或藝術作品 (例如 Midjourney、Veo3、Sora 等)
- 音樂生成： 創作不同風格的樂曲
- 影片生成： 將文字或圖片轉換為動態影片
- 程式碼生成： 自動編寫或補全程式碼
AIGC 正在顛覆內容創作產業，為各行各業帶來前所未有的效率與可能性。
▎7. 提示工程 (Prompt Engineering)
Prompt Engineering 指的是「寫給 AI 的提示語設計技巧」，用來提升 AI 回應的品質與邏輯性，是幫助生成式人工智慧（生成式AI），特別是大型語言模型（LLM），產生更精確、符合需求輸出的設計方法。
就像你要讓 AI 畫出符合品牌風格的圖、寫出 SEO 文章等，它的核心在於設計、優化你給 AI 的「提示（prompt）」，也就是輸入的問題或指令，藉此引導模型產生預期結果，而無需對模型本身進行修改。
▎8. 微調 (Fine-tuning)
Fine-tuning 是讓 AI 更懂你的關鍵技術，它的做法是：將大型語言模型（LLM）再拿來訓練專屬的資料集，調整模型內部參數（權重），讓它在特定任務或產業上表現得更精準。
舉例來說，一家金融公司可以將 ChatGPT 微調成「懂台灣證券法規與產品」的版本，變成企業內部專用 AI 助理，它不只會回答法律問題，還能根據過往 FAQ、客戶對話，提供更符合內規的建議與回覆。
這類微調需要工程端介入、API 操作與資料格式處理（如 JSONL），但一旦建置完成，就能讓模型內建特定知識與風格，無需每次都重新說明背景，比單純的 Prompt 設計更穩定、專業與可擴充。
▎9. AI 代理 (AI Agent) 與 代理式 AI (Agentic AI)
AI 代理 (AI Agent) 是 AI 發展的下一個重要階段，它不僅僅是被動回應你的指令，而是一個能夠「自主」感知環境、進行思考、規劃、並採取行動以達成特定目標的智慧體。
你可以將 AI Agent 想像成你的「數位員工」或「超級助理」，你只需要設定一個目標（例如：「幫我規劃下週去東京的五天四夜自由行，包含機票、住宿和每日行程」），AI Agent 就能夠自主上網搜尋航班與飯店資訊、比較價格、閱讀評論、規劃最順暢的交通路線，並最終生成一份完整的行程表給你。
代理式 AI (Agentic AI) 是 AI Agent 的升級版，它強調 AI 的「自主性」與「推理能力」，雖然兩者概念高度相關，但 Agentic AI 通常指的是一個更宏觀、更複雜的系統。
- AI Agent 通常指專注於執行特定任務的「單一」智慧體
- Agentic AI 則可能是一個由「多個」AI Agent 協同合作的系統。在這個系統中，不同的 AI Agent 扮演不同角色，共同完成一個更宏大的目標。
例如：在一個行銷團隊裡，一個 Agentic AI 系統可能包含：一個寫文案產圖的 Agent、一個投放廣告的 Agent、一個數據分析的 Agent，以及一個寄信回報的 Agent，它們彼此合作，實現行銷鏈的完全自動化。
簡單來說，Agentic AI 是 AI Agent 發展的進階型態，更強調系統的協作與整體的智慧。
▎10. 檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
你問 ChatGPT：「台灣最適合旅遊的月份是哪時？」如果它是單靠記憶生成，答案可能不夠即時；但如果它會先去查最新旅遊資料再回答，那就是用了 RAG 技術，它結合了 LLM 強大的生成能力和外部知識庫的即時性與準確性。
我們知道 LLM 的知識有其「訓練資料截止日期」，且有時會產生「幻覺」(Hallucination)，也就是一本正經地胡說八道，而 RAG 技術就是為了解決這個問題。
在生成答案之前，RAG 模型會先從一個可信的外部資料庫（例如：公司的內部文件、最新的新聞資料庫）中「檢索」相關資訊，然後再利用這些「新鮮」的資訊來「增強」其生成的內容，從而大幅提升答案的準確性和時效性。
對於需要高度準確性和即時資訊的企業應用來說，RAG 是一個關鍵的技術。
從基礎的 AI、ML、DL，到當紅的 LLM、AIGC，再到未來趨勢的 AI Agent 和 Agentic AI，以及背後關鍵的 NLP、RAG 等技術，這10 個名詞構建了當今 AI 世界的輪廓。理解它們不僅能幫助你跟上時代的腳步，更能讓你洞悉未來科技發展的脈動。
👉 立即預約了解 Instag AI 代理人 + CDP 解決方案！歡迎與我們聯繫，一起探索更多可能性！點我預約了解