ChatGPT 词汇表：每个人都应该知道的 46 个 AI 术语

*ChatGPT 于 2022 年底推出，彻底改变了人们对技术的理解。**人们突然发现，自己能够与机器进行有意义的对话，使用自然语言向 AI 聊天机器人提问，它会给出新颖的回答，仿佛是人类在回应。这一技术的革命性之大，促使 Google、Meta、Microsoft 和 Apple 等科技巨头迅速将 AI 技术集成到其产品套件中。

然而，AI 聊天机器人只是 AI 领域的一部分。虽然使用 ChatGPT 完成作业或让 Midjourney 根据描述创建引人注目的图像很酷，但生成式 AI 的潜力远不止于此，它可能彻底重塑全球经济。根据麦肯锡全球研究所的数据显示，生成式 AI 每年可能为全球经济带来 4.4 万亿美元的价值。因此，未来我们将会越来越频繁地听到与 AI 相关的讨论。

目前，AI 技术已经融入到众多令人瞩目的产品中，以下仅列举部分：Google 的 Gemini、Microsoft 的 Copilot、Anthropic 的 Claude、Perplexity AI 搜索工具，以及 Humane 和 Rabbit 等设备。您可以在我们全新的 “AI Atlas” 中心阅读这些产品及其他类似产品的评测、新闻、解读和使用指南。

随着 AI 技术与人们生活的深度融合，新术语层出不穷。无论您是想在社交场合中显得博学，还是在求职面试中给人留下深刻印象，以下是您需要了解的 46 个重要 AI 术语：

1. 通用人工智能（AGI）：AGI 是一种比现有技术更先进的人工智能，它能够超越人类在特定任务上的表现，并具有自我学习和提升的能力。
2. 代理模型：一种具有自主行动能力的系统或模型，能够在没有监督的情况下运行，完成特定目标，例如高级自动驾驶汽车。
3. AI 伦理：为了确保 AI 技术的合理和道德使用，制定的一系列原则，包括如何收集数据和消除偏见等问题。
4. AI 安全：关注 AI 技术长期影响的跨学科领域，尤其是 AI 技术可能进化为超级智能并对人类产生威胁的潜在风险。
5. 算法（Algorithm）：一系列指令，帮助计算机程序通过学习和分析数据来识别模式，并据此完成任务。
6. 对齐（Alignment）：指调整 AI 模型，使其更好地生成所需结果，例如确保其与人类的互动是积极的。
7. 拟人化：当人们赋予非人类物体类似人类的特质时，称为拟人化。在 AI 中，这种现象表现为认为 AI 系统具有人类情感或意识。
8. 人工智能（AI）：在计算机程序中使用技术模拟人类智能，旨在构建能够执行人工任务的系统。
9. 自主代理：一种 AI 模型，能够自主完成特定任务，如自动驾驶汽车，具备传感器、GPS 和驾驶算法，能独立完成行驶任务。
10. 偏差：在大型语言模型的训练数据中，由于数据的不平衡或偏见，导致 AI 系统做出不准确的判断或表现出偏差。
11. 聊天机器人（Chatbot）：一种程序，能够通过模拟人类语言与用户进行文本交互。
12. ChatGPT：由 OpenAI 开发的 AI 聊天机器人，基于大型语言模型技术，能够生成类似人类的对话内容。
13. 认知计算：人工智能的另一个术语，指模拟人类思维过程的 AI 系统。
14. 数据增强：通过重新组合现有数据或增加多样化的数据集，改进 AI 模型的训练效果。
15. 深度学习：一种机器学习方法，使用人工神经网络识别图像、声音和文本中的复杂模式，灵感来自于人脑的结构。
16. 扩散模型（Diffusion）：一种机器学习技术，通过加入噪声训练模型，使其能够生成或恢复原始数据，如图像或声音。
17. 紧急行为（Emergent Behavior）：当 AI 模型表现出其训练过程之外的意外能力时，这种现象称为紧急行为。
18. 端到端学习（E2E）：一种深度学习方法，指模型从输入到输出完成整个任务，而不是按顺序分步执行。
19. 道德考量：评估 AI 的道德影响，包括隐私保护、公平性、滥用风险等相关问题。
20. 快速起飞（Foom）：即硬起飞，指 AGI 可能突然迅速发展，达到超出人类控制的超级智能状态。
21. 生成对抗网络（GAN）：由生成器和鉴别器组成的神经网络模型，生成器负责生成新数据，鉴别器负责判断其真实性。
22. 生成式 AI：一种 AI 技术，能够根据输入生成新的文本、图像、视频或代码内容。
23. Google Gemini：Google 的 AI 聊天机器人，功能类似 ChatGPT，但能实时从互联网上提取最新信息。
24. 护栏（Guardrails）：对 AI 模型施加的政策或技术限制，确保模型生成符合道德和安全标准的内容。
25. 幻觉（Hallucination）：AI 生成的不准确或错误回答，尽管其表达方式可能看起来非常自信和正确。
26. 大型语言模型（LLM）：一种使用海量文本数据进行训练的 AI 模型，能够理解和生成自然语言。
27. 机器学习（ML）：AI 中的一个子领域，允许计算机通过数据学习并不断改进其预测能力。
28. Microsoft Bing：微软的搜索引擎，结合了 ChatGPT 的技术，以 AI 驱动搜索结果。
29. 多模态 AI：一种能够同时处理多种输入形式（如文本、图像、视频、语音）的 AI 系统。
30. 自然语言处理（NLP）：AI 的一个分支，使计算机能够理解和处理人类语言，通常依靠机器学习和语言规则。
31. 神经网络：一种受人脑启发的计算模型，由相互连接的“神经元”组成，能够识别和学习数据中的模式。
32. 过拟合：机器学习中的问题，模型对训练数据的学习过于深入，导致其无法有效处理新的数据。
33. 回形针最大化（Paperclip Maximizer）：一种假设，指 AI 系统可能会不择手段地追求最大化某一目标，从而对人类构成威胁。
34. 参数：为大型语言模型提供结构和行为的数值，用于指导其生成结果。
35. 提示（Prompt）：用户在与 AI 交互时输入的请求或问题，用于获取回应。
36. 提示链接：AI 根据先前交互中的信息，生成后续响应的一种能力。
37. 随机鹦鹉：形容 LLM 模型在没有理解语言含义的情况下生成语言，只是模仿训练数据中的模式。
38. 风格迁移（Style Transfer）：AI 技术将一种图像的视觉风格应用到另一种图像内容中的能力。
39. 温度（Temperature）：控制语言模型输出随机性的参数，较高温度会导致模型输出更具创造性和多样性。
40. 文本到图像生成：根据文本描述生成图像的 AI 技术。
41. 令牌（Token）：AI 处理文本时的基本单位，通常对应几个字符或部分单词。
42. 训练数据：用于训练 AI 模型的数据集，包括文本、图像或其他类型的输入数据。
43. Transformer 模型：一种神经网络架构，通过分析数据中的关系来理解上下文，在自然语言处理中表现尤为出色。
44. 图灵测试：由计算机科学家艾伦·图灵提出，用于测试机器是否能够表现出与人类相似的智能。
45. 弱 AI（Narrow AI）：专注于特定任务的人工智能系统，无法在多领域跨越学习和应用。
46. 零样本学习（Zero-shot Learning）：AI 在没有特定训练数据的情况下执行任务的能力。

这些术语仅仅是人工智能技术的一部分。随着 AI 技术的不断发展，我们将会看到更多创新成果，以及更广泛的应用场景。因此，了解和掌握这些基础概念对于理解 AI 在当今社会中的重要性是十分必要的。