迎接AI名詞眾說紛紜的時代

各種生成式AI的消息大幅佔據科技新聞篇幅，不論公司營運發展近況，或是所推出的AI模型與服務，可說是瞬息萬變，令人目不暇給，所有人都在急忙追趕AI快速發展的腳步，各種AI名詞層出不窮，在來不及解讀其意義、具體運作原理的狀況之下，過沒多久又有更多新的突破出現。

目前來看，單是百花齊放的生成式AI模型，或CoPilot這類與特定軟體、雲端服務結合的AI小助手，還算是眾人能夠粗淺理解的程度，但談到進階商業應用，可能就令人感到困惑，大家不知該從何處著手，對於廠商提供的解決方案，也充滿疑問。

比如說，有廠商推出AI Foundry服務，他們透過集合多種AI基礎模型的全方位解決方案，想提供企業使用，協助他們自行建立生成式AI模型。有廠商鼓吹企業應興建AI Factory，他們希望將傳統資料中心「提升」，成為具有加速運算能力的資料中心，並且興建新型態資料中心：AI Factory，這類AI工廠生產出來的產品就是AI。

Factory和Foundry應該是不同層次的業務型態，用這問ChatGPT，它表示，Foundry專注提供生產服務、可幫其他公司代工，並不處理產品的設計與銷售，相對較開放；Factory偏向自有產品的生產和製造，屬於內用、封閉、公司自營。但這類用語還是很抽象，一般民眾不易了解具體內涵，以及對於各行各業的意義。或許對於高科技製造業而言，可能更能了解AI廠商提出這些名詞的用意吧。

另一個讓我很疑惑的用詞，是AI Agent（AI代理）。過去我們多多少少都接觸過對話機器人（chatbot），也大致知道機器人流程自動化（RPA），而所謂的AI代理，依照坊間的定義，似乎是某種更具有自主能力的智慧型應用程式，也有業者發展多重AI代理系統（Multi-Agent AI System），顧名思義，是集合、包含多個AI代理一起工作、執行任務。

而隨著AI代理相關消息越來越多，有廠商將這類應用稱為代理型AI（Agentic AI），我們也看到有人介紹AI代理工作流程（AI Agentic Workflow），並將這類處理流程命名為Agentic AI Workflow、Agentic Workflows in AI，相關詞彙名稱似乎尚未完全統一。

若我們將時間提前至去年至今年上半，單是生成式AI（Generative AI）的英文簡稱就有好幾種，像是GenAI最常用，GAI也有人用，而另一個更早被提出的「通用人工智慧（Artificial General Intelligence）」也重新受到各界重視，全名可縮寫為AGI，由於GAI與AGI乍看只差在字母排列，可能也讓許多民眾感到困惑，不了解為何AI有這麼多種稱呼，難以確定它們的是相互對立或部分重疊。

若回歸終端使用者的角度而言，使用方式與概念最容易理解與接受的，莫過於「Copilot」這類AI輔助操作或互動模式，一般人可透過許多管道進行體驗。

舉例來說，透過瀏覽器連到生成式AI服務網站，像是https://chatgpt.com，或https://gemini.google.com，向AI進行提問與對話；連到網路搜尋引擎，像是Bing、Google，均可透過頁面上的按鈕連至Microsoft Copilot，或是個人AI助理 Gemini，進行對話。

除此之外，還可以透過瀏覽器外掛程式整合使用生成式AI，例如，我會用DeepL進行網頁文章內容的即時翻譯，只需選取需要翻譯的文章段落，透過滑鼠右鍵開啟選單選擇Translate with DeepL，就能馬上看到AI翻譯的結果，有時也會對照Chrome瀏覽器的整頁翻譯功能，看看何種譯法較適合該文脈絡。

在整理採訪內容時，生成式AI除了幫忙將錄音檔轉成逐字稿，當我細部檢視採訪對象的談話內容時，遇到似是而非、不確定講者所言專業詞彙的正確名稱時，也能透過在生成式AI輸入一些前後文的內容，請它們推斷或猜測可能的名稱，能在既有搜尋引擎輸入關鍵字逐筆查詢結果的作法之外，提供更聚焦在問題的解答選擇。

關於AI的使用模式與信任程度，每個人可能都需要時間摸索，而關於終端使用者體驗的探討與描述，其實也是AI能否擴大普及率的關鍵，主導權並非只是掌握AI模型的科技公司，或是提供AI服務的企業與機構，雖然使用者目前只能被動參與，但相關的討論不應停留在AI專家的層級，希望未來我們能找到與創造更容易讓人理解的AI描述方式，「詞窮」問題不斷發生，恐增溝通困難度。