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# 唔使再怕 AI 術語！100 個常用人工智能詞彙由淺入深手把手教學
- URL: https://www.5news.com.hk/ultimate-ai-100-vocabulary-guide-hong-kong/
- Published: 2026-05-17T06:57:43.000Z
- Updated: 2026-05-18T14:07:38.000Z
- Description: 呢篇文章係為香港讀者量身打造嘅 AI 知識庫，收錄咗 100 個由淺入深嘅人工智能術語。內容唔單止涵蓋基本概念，仲包括咗實用嘅 Prompt Engineering 教學同埋最新嘅 AI 發展趨勢。透過系統化嘅表格整理同埋手把手嘅應用指南，等大家可以喺工作同生活入美，更理性、更有效地運用 AI 工具，提升個人競爭力。
- Author: 5News編輯部
- Tags: #Artificial Intelligence, A.I., 全部

## 100 個 AI 術語全解析：從入門到專業嘅應用指南

隨住人工智能（AI）發展到 2026 年，呢項技術已經滲透入我哋生活嘅每一個角落。由日常同手機助手對話，到工作上利用 AI 生成報告，AI 已經唔再係科幻小說嘅情節，而係實實在在嘅生產力工具。不過，對於好多香港人嚟講，AI 領域入面充斥住大量英文縮寫同專業術語，好容易令人覺得混亂。

呢篇文章嘅目的，係要幫大家建立一個清晰嘅知識架構。我哋會由最基本嘅名詞開始，一直深入到專業層面嘅技術概念。無論你係想喺茶餘飯後有話題，定係想喺職場上更上一層樓，呢份清單都會係你好好嘅參考工具。

## AI 術語全表：從入門到專業（100 個詞彙）

以下我哋將 100 個常用詞彙，按學習門檻由淺入深排列，方便大家循序漸進咁理解。

| **序號** | **英文術語 (全寫/縮寫)**                                  | **常用中文譯名** | **詳細解釋與應用場景**                             | **難度等級** |
| ------ | ------------------------------------------------- | ---------- | ----------------------------------------- | -------- |
| 1      | AI (Artificial Intelligence)                      | 人工智能       | 電腦模擬人類智慧嘅技術，可以執行學習、推理同自我糾正等任務。            | 入門       |
| 2      | Chatbot                                           | 聊天機器人      | 一種可以透過文字或語音同人類進行對話嘅電腦程式。                  | 入門       |
| 3      | GPT (Generative Pre-trained Transformer)          | 生成式預訓練轉換器  | 由 OpenAI 開發嘅語言模型系列，係目前好多生成式 AI 嘅基礎。       | 入門       |
| 4      | Prompt                                            | 提示詞        | 用嚟指令 AI 執行特定任務嘅文字或指令。                     | 入門       |
| 5      | Generative AI                                     | 生成式 AI     | 可以創造新內容（如文字、圖像、音訊）嘅 AI 技術。                | 入門       |
| 6      | Hallucination                                     | 幻覺         | 指 AI 生成一啲睇落好合理但其實係錯誤或者虛構資訊嘅現象。            | 入門       |
| 7      | Training Data                                     | 訓練數據       | 用嚟教育 AI 模型嘅資料庫，數據愈多，模型通常愈聰明。              | 入門       |
| 8      | NLP (Natural Language Processing)                 | 自然語言處理     | 令電腦可以理解、解釋同生成人類語言嘅技術。                     | 入門       |
| 9      | Algorithm                                         | 演算法        | 電腦執行任務或解決問題嘅一套指令或規則。                      | 入門       |
| 10     | Machine Learning                                  | 機器學習       | 透過數據同經驗自動改進表現嘅 AI 分支，唔使明確編程。              | 入門       |
| 11     | Deep Learning                                     | 深度學習       | 模仿人類大腦神經網絡結構嘅高級機器學習方法。                    | 中級       |
| 12     | Neural Network                                    | 神經網絡       | 受到生物神經系統啟發，由互相連接嘅節點組成嘅運算模型。               | 中級       |
| 13     | LLM (Large Language Model)                        | 大型語言模型     | 經過海量文本訓練，具備強大理解同生成能力嘅 AI 模型。              | 中級       |
| 14     | Token                                             | 標記 / 符號    | AI 處理文字嘅基本單位，通常幾個英文字母或一個中文字為一個 Token。     | 中級       |
| 15     | Context Window                                    | 上下文窗口      | AI 模型喺單次對話入面可以「記得」嘅最大資訊量。                 | 中級       |
| 16     | Fine-tuning                                       | 微調         | 喺現成嘅模型基礎上，用特定數據再訓練，令佢更適合某種用途。             | 中級       |
| 17     | Zero-shot Learning                                | 零樣本學習      | AI 喺無見過特定示例嘅情況下，直接執行新任務嘅能力。               | 中級       |
| 18     | Few-shot Learning                                 | 少樣本學習      | 提供少量例子畀 AI，等佢學識點樣處理特定任務。                  | 中級       |
| 19     | Multimodal                                        | 多模態        | 可以同時處理唔同類型輸入（如文字、圖片、影片）嘅模型。               | 中級       |
| 20     | RAG (Retrieval-Augmented Generation)              | 檢索增強生成     | 結合外部資料庫嚟增加 AI 回應準確性嘅技術，減少幻覺。              | 中級       |
| 21     | Parameter                                         | 參數         | 模型內部用嚟儲存學習知識嘅數值，通常愈多參數代表模型愈複雜。            | 進階       |
| 22     | Transformer                                       | 轉換器架構      | 現代 AI 模型（如 GPT）核心嘅深度學習架構，擅長處理序列數據。        | 進階       |
| 23     | Inference                                         | 推論         | 訓練完成後，模型實際應用喺新數據上嚟產生結果嘅過程。                | 進階       |
| 24     | Weights                                           | 權重         | 神經網絡入面調整信號強度嘅參數，決定資訊嘅重要性。                 | 進階       |
| 25     | Backpropagation                                   | 反向傳播       | 訓練神經網絡時，根據誤差嚟調整權重嘅核心演算法。                  | 進階       |
| 26     | Overfitting                                       | 過擬合        | 模型太過專注於訓練數據嘅細節，導致處理新數據時表現唔好。              | 進階       |
| 27     | Underfitting                                      | 欠擬合        | 模型太簡單，無辦法捕捉到數據入面嘅基本規律。                    | 進階       |
| 28     | RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) | 人類反饋強化學習   | 透過人類評分嚟優化 AI 模型，令佢嘅回應更符合人類價值觀。            | 進階       |
| 29     | Diffusion Model                                   | 擴散模型       | 常見於生成圖像嘅 AI 技術，透過去除雜訊嚟創造畫面。               | 進階       |
| 30     | Latent Space                                      | 潛在空間       | AI 將複雜數據轉化為數學向量後嘅隱藏表示空間。                  | 專業       |
| 31     | AGI (Artificial General Intelligence)             | 通用人工智能     | 具備同人類同等或超越人類，可以處理任何智力任務嘅 AI。              | 入門       |
| 32     | ASI (Artificial Superintelligence)                | 超人工智能      | 智力遠超所有人類總和嘅假想 AI 階段。                      | 入門       |
| 33     | Turing Test                                       | 圖靈測試       | 判斷一部機器係咪具備人類智慧嘅傳統測試方法。                    | 入門       |
| 34     | Ethical AI                                        | 道德人工智能     | 確保 AI 開發同使用符合道德倫理、公平且無偏見嘅實踐。              | 入門       |
| 35     | Explainable AI (XAI)                              | 可解釋人工智能    | 研發可以向人類解釋其決策邏輯嘅 AI 系統。                    | 中級       |
| 36     | Bias                                              | 偏見         | AI 模型因為訓練數據不均而產生嘅歧視性或不公正傾向。               | 入門       |
| 37     | Data Mining                                       | 數據挖掘       | 由大量數據入面搵出模式、趨勢或關聯嘅過程。                     | 中級       |
| 38     | Big Data                                          | 大數據        | 無法用傳統方式處理嘅海量、高速同多樣化嘅資訊資產。                 | 入門       |
| 39     | Computer Vision                                   | 電腦視覺       | 令 AI 可以睇得明、理解圖片同影片內容嘅技術。                  | 中級       |
| 40     | Speech Recognition                                | 語音識別       | 將人類說話轉化為文字嘅技術（STT）。                       | 入門       |
| 41     | Text-to-Speech (TTS)                              | 語音合成       | 將文字轉化為自然人聲嘅技術。                            | 入門       |
| 42     | Sentiment Analysis                                | 情感分析       | 辨識文本入面表達嘅情緒（如正面、負面、中性）嘅技術。                | 中級       |
| 43     | Robot                                             | 機器人        | 可以自動執行物理任務嘅機器，通常結合 AI 嚟提升靈活性。             | 入門       |
| 44     | Autonomous                                        | 自助 / 自動駕駛  | 無需人類干預，系統可以自行操作（如無人車）。                    | 入門       |
| 45     | Copilot                                           | 副駕駛 / 助手   | 輔助人類完成任務（如寫 Code、寫文案）嘅 AI 嵌入式工具。          | 入門       |
| 46     | API (Application Programming Interface)           | 應用程式介面     | 畀唔同軟件（如你嘅網站同 ChatGPT）互相溝通嘅橋樑。             | 中級       |
| 47     | Vector Database                                   | 向量資料庫      | 專門儲存同檢索 AI 向量數據嘅資料庫，常用於 RAG。              | 進階       |
| 48     | Embedding                                         | 嵌入         | 將文字或圖片轉化為電腦可以理解嘅數字列表（向量）。                 | 進階       |
| 49     | Supervised Learning                               | 監督式學習      | 使用已經標記好答案嘅數據嚟訓練 AI。                       | 中級       |
| 50     | Unsupervised Learning                             | 非監督式學習     | 讓 AI 自己喺無標記嘅數據入面搵出隱藏嘅模式。                  | 中級       |
| 51     | Reinforcement Learning                            | 強化學習       | 透過「獎勵」同「懲罰」機制，令 AI 學識喺特定環境做出最優決策。         | 中級       |
| 52     | GANs (Generative Adversarial Networks)            | 生成對抗網絡     | 由兩個神經網絡互相競爭，一個負責生成，一個負責辨偽。                | 進階       |
| 53     | Edge AI                                           | 邊緣人工智能     | 喺本地設備（如手機、感應器）而非雲端運行 AI 運算。               | 中級       |
| 54     | Cloud AI                                          | 雲端人工智能     | 透過遠端伺服器提供嘅 AI 運算服務（如 Azure AI, AWS）。      | 入門       |
| 55     | GPU (Graphics Processing Unit)                    | 圖形處理器      | AI 運算嘅核心硬件，因其並行計算能力強而優於 CPU。              | 入門       |
| 56     | TPU (Tensor Processing Unit)                      | 張量處理器      | Google 專門為機器學習設計嘅定制硬件。                    | 進階       |
| 57     | NPU (Neural Processing Unit)                      | 神經網絡處理器    | 專門為加速 AI 運算而設計嘅處理器，現常見於手機。                | 中級       |
| 58     | Quantization                                      | 量化         | 減少模型參數嘅精度（如由 16bit 變 8bit）嚟降低運算需求。        | 進階       |
| 59     | Open Source AI                                    | 開源人工智能     | 原始碼同模型權重對公眾開放嘅 AI（如 Meta 嘅 Llama）。        | 中級       |
| 60     | Closed Source AI                                  | 閉源人工智能     | 模型細節唔對外開放，只透過 API 提供服務（如 OpenAI 嘅 GPT-4）。 | 中級       |
| 61     | Prompt Engineering                                | 提示工程       | 優化提示詞嘅技巧，旨在引導 AI 產生最準確、最有價值嘅結果。           | 中級       |
| 62     | Negative Prompt                                   | 負面提示詞      | 話畀 AI 聽「唔好」生成啲咩（常用於 AI 繪圖）。               | 中級       |
| 63     | Temperature                                       | 溫度參數       | 控制 AI 生成內容嘅隨機性。數值愈高愈有創意，愈低愈保守。            | 中級       |
| 64     | Top-p Sampling                                    | 核採樣        | 另一種控制生成多樣性嘅參數，限制 AI 只喺最高機率嘅詞入面揀。          | 進階       |
| 65     | Modality                                          | 模態         | 數據嘅類型，如文字、影像、聲音。                          | 中級       |
| 66     | Chain-of-Thought (CoT)                            | 思維鏈        | 引導 AI 一步一步思考，從而解決複雜邏輯問題嘅技巧。               | 中級       |
| 67     | Knowledge Cutoff                                  | 知識截止日期     | 模型訓練數據停止更新嘅時間點。                           | 入門       |
| 68     | Real-time Search                                  | 即時搜索       | AI 具備瀏覽網頁獲取最新資訊嘅能力。                       | 入門       |
| 69     | Agent                                             | 智能體        | 唔單止會答問題，仲可以自主執行任務（如幫你訂機票）嘅 AI 系統。         | 中級       |
| 70     | AutoGPT                                           | 自動 GPT     | 一種可以自我迭代，不斷產生任務嚟達到目標嘅實驗性 AI 應用。           | 進階       |
| 71     | Deepfake                                          | 深偽技術       | 利用 AI 篡改或偽造影片同音訊，令某人講出或做出佢無做過嘅事。          | 入門       |
| 72     | Turing Complete                                   | 圖靈完備       | 指一個系統可以模擬任何圖靈機，具備解決任何可計算問題嘅潛力。            | 專業       |
| 73     | Loss Function                                     | 損失函數       | 衡量 AI 預測結果同真實結果之間差距嘅數學公式。                 | 進階       |
| 74     | Optimization                                      | 優化         | 調整模型令損失函數達到最小值嘅過程。                        | 進階       |
| 75     | Gradient Descent                                  | 梯度下降       | 最常用嘅優化演算法，沿住斜率向下搵模型嘅最優解。                  | 進階       |
| 76     | Attention Mechanism                               | 注意力機制      | 令模型可以專注喺輸入序列入面最重要嘅部分。                     | 進階       |
| 77     | Self-Attention                                    | 自注意力       | 模型喺處理一個字嘅時候，會參考句子入面其他字嘅相關性。               | 專業       |
| 78     | Normalization                                     | 正規化        | 將數據調整到一個標準範圍，幫助模型更快、更穩定地學習。               | 進階       |
| 79     | Hyperparameter                                    | 超參數        | 喺訓練開始前人工設定嘅參數（如學習率）。                      | 進階       |
| 80     | Learning Rate                                     | 學習率        | 決定模型每次調整權重嘅步幅大小。                          | 進階       |
| 81     | Batch Size                                        | 批次大小       | 一次訓練入面同時處理嘅數據樣本數量。                        | 中級       |
| 82     | Epoch                                             | 訓練輪次       | 完整遍歷一次所有訓練數據嘅過程。                          | 中級       |
| 83     | Pre-training                                      | 預訓練        | 喺大規模通用數據上進行嘅初步訓練。                         | 中級       |
| 84     | Foundation Model                                  | 基礎模型       | 喺廣泛數據上訓練，可以適配多種下游任務嘅大型模型。                 | 中級       |
| 85     | Synthetic Data                                    | 合成數據       | 由 AI 自己生成，用嚟訓練其他 AI 嘅人工數據。                | 進階       |
| 86     | Data Labeling                                     | 數據標注       | 畀數據加上標籤（如標明呢張相係貓），以便模型學習。                 | 入門       |
| 87     | Turing Trap                                       | 圖靈陷阱       | 描述人類過度依賴模仿人類嘅 AI，而忽略咗 AI 其實係機器嘅現象。        | 入門       |
| 88     | AI Alignment                                      | AI 對齊      | 確保 AI 嘅目標同行為同人類嘅利益與價值觀一致。                 | 中級       |
| 89     | Singularity                                       | 奇點         | 指 AI 超越人類智慧，導致人類文明發生不可逆轉變化嘅時刻。            | 入門       |
| 90     | OCR (Optical Character Recognition)               | 光學字符識別     | 將圖片入面嘅文字轉化為可編輯文本嘅技術。                      | 入門       |
| 91     | Recommendation System                             | 推薦系統       | 根據用戶行為預測其喜好（如 YouTube 推薦）。                | 入門       |
| 92     | Predictive Analytics                              | 預測分析       | 利用歷史數據同 AI 預測未來可能發生嘅事件。                   | 中級       |
| 93     | Swarm Intelligence                                | 群體智能       | 模仿昆蟲等群體行為，由多個簡單個體協作完成複雜任務。                | 進階       |
| 94     | Knowledge Graph                                   | 知識圖譜       | 結構化咁表示現實世界實體及其關係嘅網狀資料庫。                   | 進階       |
| 95     | Semantic Search                                   | 語義搜索       | 理解用戶搜索意圖，而唔單止係關鍵字匹配嘅搜索技術。                 | 中級       |
| 96     | Zero-knowledge Proof                              | 零知識證明      | 喺 AI 入面保護隱私嘅技術，證明某事為真而唔使洩露具體內容。           | 專業       |
| 97     | Federated Learning                                | 聯邦學習       | 分散式訓練技術，數據保留喺本地，只交換模型更新嚟保護隱私。             | 進階       |
| 98     | Model Collapse                                    | 模型崩潰       | 當 AI 長期用 AI 生成嘅數據訓練，導致模型表現退化嘅現象。          | 進階       |
| 99     | AI Literacy                                       | AI 素養      | 個人理解、評價同有效運用 AI 技術嘅能力。                    | 入門       |
| 100    | Human-in-the-loop (HITL)                          | 人機協作       | 喺 AI 決策過程中加入人類干預同監督嘅設計模式。                 | 中級       |

## 手把手教學：如何有效運用 AI 工具

學識咗術語之後，最重要係知點樣將佢哋應用喺生活同工作入面。以下我哋以最常用嘅 **Prompt Engineering (提示工程)** 為例，教大家點樣同 AI 溝通。

### 第一步：設定角色 (Role Setting)

唔好直接問問題，先賦予 AI 一個專業身份。

- **範例：** 「你而家係一名專業嘅會計師，請幫我分析呢份財務報表。」
- **點解要咁做：** 設定角色可以限制 AI 嘅回應風格同知識範圍，減少廢話。

### 第二步：提供上下文 (Context)

畀 AI 多啲背景資料，佢先知你想要咩。

- **範例：** 「我係一間香港中小企嘅老闆，我哋主要做零售。請根據以下數據建議下個月嘅入貨策略。」

### 第三步：明確指令與限制 (Instructions & Constraints)

清楚講明你想要嘅格式同埋唔想要嘅嘢。

- **範例：** 「請用表格列出建議。唔好使用太過深奧嘅學術術語，請使用香港廣東話回應。」

### 第四步：疊代與微調 (Iteration)

如果 AI 第一次答得唔好，唔好放棄，試吓調整你嘅 Prompt。

- **技巧：** 你可以同 AI 講：「你頭先嗰個答案太長，請縮短到 200 字內，並重點標註風險因素。」

## AI 應用嘅注意事項與觀點

雖然 AI 好強大，但作為理性嘅用家，我哋要留意以下幾點：

### 1\. 資訊準確性 (Fact Check)

無論模型幾先進，**Hallucination (幻覺)** 依然存在。對於法律、醫療或重要決策，絕對要進行二次核實。

### 2\. 數據隱私 (Privacy)

除非你使用嘅係企業級、保障私隱嘅版本，否則唔好將公司敏感數據或個人私密資料輸入 AI。好多免費工具會將你嘅輸入用嚟做 **Training Data**。

### 3\. 香港在地化 (Localization)

雖然主流模型已經支持廣東話，但有時會夾雜一啲內地或台灣用語。用家需要根據香港嘅文化同語言習慣進行手動調整。

## 常見問題 (Q&A)

1. **AI 會唔會取代我份工？**AI 唔係直接取代人，而係識用 AI 嘅人會更有競爭力。AI 擅長處理重複、數據密集嘅工作，人類則發揮創意同決策力。
2. **乜嘢係 GPT-4o 或最新模型？**「o」代表 Omni（全能），指模型可以同時處理文字、音訊同影像，係 **Multimodal**（多模態）嘅進步。
3. **點解 AI 有時會講大話？**呢個係 **Hallucination**。AI 係基於機率去預測下一個字，而唔係真係「理解」事實，所以有時會拼湊出錯誤訊息。
4. **學 Prompt 工程係咪一定要英文好？**雖然好多 AI 嘅核心係用英文訓練，但目前對廣東話嘅理解已經好強。用英文寫 Prompt 有時會精確啲，但中文同樣可以達到好效果。
5. **免費版同付費版 AI 有咩分別？**付費版通常提供更高嘅 **Context Window**、更快嘅回應速度同埋更強嘅邏輯推理模型（如 GPT-4 級數）。
6. **AI 生成嘅圖片有無版權？**目前法律仲喺度完善中。喺大多數地區，完全由 AI 生成嘅作品好難獲得版權保護，但人類進行過大量編輯嘅作品則有爭議空間。
7. **咩係 Token？點樣計算？**你可以將 Token 想像成文字嘅重量。大約 1,000 個 Token 等於 750 個英文字。API 收費通常係按 Token 計。
8. **我應該點樣開始學 AI？**由基本嘅聊天機器人（如 ChatGPT 或 Claude）開始，嘗試將日常工作自動化，例如寫電郵或整理筆記。
9. **AI 會唔會有偏見？**會。如果 **Training Data** 帶有社會偏見，AI 生成嘅內容亦可能反映出嚟。呢個係 **Ethical AI** 關注嘅重點。
10. **未來 AI 嘅發展方向係點？**重點會由單純嘅對話轉向 **Agent**（智能體），即係 AI 可以幫你執行實際嘅操作，例如自動幫你規劃行程並完成預訂。

## 總結

AI 技術嘅發展係一個長遠嘅過程，而唔係一時嘅熱潮。掌握呢 100 個術語，只係踏出咗了解 AI 嘅第一步。對於香港嘅讀者嚟講，最重要係保持好奇心，同時維持理性嘅批判思考。AI 係工具，而工具嘅價值，終歸取決於使用者點樣去發揮佢。我哋唔需要追求成為技術專家，但喺呢個 AI 時代，具備基本嘅 **AI Literacy**（AI 素養）已經係生存嘅必備技能。