AI 詞彙表
用白話解釋常見的 AI 名詞，繁體中文、台灣用語，新手也看得懂。共 141 個詞。
幻覺Hallucination
AI 一本正經地生成看似合理、實際錯誤或捏造的內容。重要資訊務必查證。延伸閱讀：AI 為什麼會說錯。
開源模型Open-source Model
開放權重、可自行下載部署的 AI 模型，如 Llama、DeepSeek、Qwen。可自架、重隱私、控成本。延伸閱讀：開源 AI 模型崛起。
提示注入Prompt Injection
一種攻擊：在內容裡藏惡意指令，誘導 AI 做出不該做的事。用 AI 處理外部內容時要當心。
安全護欄Guardrails
加在 AI 系統上的規則與防護，限制它不產出有害、違規或不該說的內容。
基準測試Benchmark
用標準化題庫評比不同 AI 模型表現的方法（如 MMLU）。看模型強不強常會參考。
深偽Deepfake
用 AI 偽造的逼真影像、影片或聲音。便利之餘也被用於詐騙與假訊息，需提高辨識意識。
SEO / AEO / GEO
SEO＝搜尋引擎最佳化；AEO＝答案引擎最佳化（被直接當答案）；GEO＝生成引擎最佳化（被 ChatGPT、Perplexity 等 AI 引用）。
偏誤Bias
AI 因訓練資料或設計，對特定族群或觀點產生系統性的不公平傾向，是 AI 倫理的重要議題。
可解釋性Explainability
能說明 AI「為什麼這樣判斷」的程度。在醫療、金融、法律等高風險場景特別重要。
AI 浮水印Watermark
在 AI 生成內容中嵌入不易察覺的標記，用來辨識「這是 AI 生成的」，對抗假訊息與深偽。
紅隊測試Red Teaming
刻意用各種方式攻擊、誘導 AI 出錯或說出不該說的話，藉此找出漏洞、強化安全。
越獄Jailbreak
用巧妙的提示繞過 AI 的安全限制，讓它做出原本被禁止的事。是 AI 安全的攻防重點。
主權 AISovereign AI
國家自主掌握模型、算力與資料的 AI 發展策略，強調在地語言、資料落地與不受制於人。
個人識別資訊PII
Personally Identifiable Information，姓名、電話、身分證號等能識別個人的資料，丟給 AI 前應去識別化。
AI 法規AI Regulation
各國對 AI 開發與使用訂的規範（如歐盟 AI Act），涵蓋透明度、風險分級、個資與問責。
守門模型Guard Model
專門負責檢查輸入輸出是否安全、合規的輔助模型，替主模型把關，攔下不當內容。
測試污染Benchmark Contamination
模型在訓練時「看過」測試題，導致評測分數虛高、不代表真實能力。看跑分要留意這個陷阱。
AI 灌水內容AI Slop
用 AI 大量產出、低品質、沒有價值的內容。Google 與讀者都反感，也是內容創作者要避免的反面教材。
內容溯源Content Provenance
標記內容來源與是否由 AI 生成的技術(如 C2PA)，幫助辨別真偽、對抗假訊息與深偽。
模型崩壞Model Collapse
用 AI 生成的資料反覆訓練 AI，品質會逐代退化的現象。網路上 AI 內容越多，「乾淨的人類資料」越珍貴。
AI 素養AI Literacy
會用 AI、懂它的限制、能判斷輸出可不可信的綜合能力。已被多國列入教育重點，是新時代的基本功。
影子 AIShadow AI
員工未經公司許可私下使用 AI 工具處理工作。資料外洩的常見破口，企業與其禁止不如訂規範。
套殼應用AI Wrapper
在別人的模型 API 外包一層介面就當產品賣的應用。褒貶皆有——做得好是體驗創新，做不好只是貼皮。