AI 術語懶人包：傳產員工必懂的 AI 名詞與使用注意事項

「這個用 AI 跑一下就好了。」越來越多傳產公司的會議上會聽到這句話。可是打開 AI 工具，畫面上寫著模型、提示詞、上下文，同事又說它會「幻覺」，很多人還沒開始用，就先被名詞嚇退了。

其實你不需要懂技術，只需要知道幾個關鍵詞背後代表什麼意思。懂了，就知道問題出在哪裡，也知道該怎麼調整。以下用大家熟悉的工作現場來比喻，一次整理清楚。

第一組：先認識它是什麼

1. 生成式 AI（Generative AI）

能「產生」新內容的 AI，例如寫信、整理會議紀錄、做表格、生成圖片。過去的系統只能照設定好的規則跑，生成式 AI 則會依你的需求「寫出」一份東西。

2. 大型語言模型（LLM）

生成式 AI 背後的「大腦」。可以想像成一位讀過大量書籍與文件的老師傅，什麼都能聊上幾句，但他從來沒進過你們工廠，不知道你們的料號、客戶和內部規定。這一點是後面很多卡關的根源。

3. 模型與版本

同一個 AI 工具裡可能有好幾個模型可以選，有的反應快、有的想得比較深。就像廠內有不同等級的機台，簡單的事用快的，複雜的分析就換能力強的。工具更新時，回答品質也可能跟著變化。

第二組：怎麼跟它說話

4. 提示詞（Prompt）

你輸入給 AI 的指令，就像開給現場的工單。工單寫「處理一下」，現場只能猜；工單寫清楚品項、數量、交期、規格，結果自然準確。好用的寫法是交代四件事：你是誰、要做什麼、給誰看、要什麼格式。

5. 上下文（Context）

AI 在回答時能參考的所有背景資訊，包含你這次對話前面說過的話、上傳的檔案。就像交接班時的交接單，資訊給得越完整，接手的人越不會出錯。AI 回答很空泛，多半是因為上下文不夠。

6. 對話視窗（新對話）

每一個對話是一張獨立的工作桌。不同主題建議開新對話，避免上一件事的資訊混進來，就像不同訂單的單據不要疊在同一個資料夾裡。

7. 多模態（Multimodal）

AI 不只能讀文字，也能看圖片、讀 PDF、聽語音。例如拍下手寫的點檢表請它轉成表格，或上傳設備說明書請它摘要重點。

第三組：它為什麼會出錯

8. 幻覺（Hallucination）

AI 會把不存在或錯誤的內容，說得非常有自信。就像不懂裝懂的新人，為了不讓你失望，乾脆編一個答案。數字、法規、日期、人名、引用來源，是最容易出現幻覺的地方，一定要自己再核對一次。

9. 知識截止日與連網搜尋

AI 的知識停留在某個時間點，之後發生的事它不一定知道。如果工具有「連網搜尋」功能，它可以去查最新資料；沒有的話，問它最新的價格、法規或新聞，答案就可能過時。

10. Token（字數額度）

AI 計算文字量的單位，可以想成它腦中那塊白板的大小。對話太長、檔案太多，白板寫滿了，前面的內容就會被擦掉，於是出現「它怎麼忘了我一開始說的條件」的狀況。這時候開新對話，把重點重新交代一次，往往比繼續追問更有效。

11. 隨機性

同一個問題問兩次，答案可能不一樣，這是正常的設計，不是故障。需要固定格式的工作，例如每週報表，建議把滿意的提示詞存成範本，每次照著用。

第四組：進階會遇到的名詞

12. 知識庫與 RAG

還記得 AI 沒進過你們工廠嗎？解法就是先給它一本「公司手冊」，請它根據這些資料回答，這種做法稱為 RAG（檢索增強生成）。像 NotebookLM 這類工具，上傳 SOP、規範文件後，它就會依照你給的資料作答，並標示出處，大幅降低亂編的機率。

13. AI 代理（AI Agent）

不只回答問題，還能自己一步步執行任務的 AI，例如自動讀取信件、整理成表格、再寄出提醒。可以想成會自己跑完整套流程的助理，能力更強，也更需要事先設好權限與檢查點。

14. 企業版與個人免費版

很多 AI 工具同時有免費版和企業版，差別不只在功能，更在於資料怎麼被處理。部分免費版的對話內容可能被用來改善服務，企業版通常有較完整的資料保護條款。公司若已導入特定工具，請優先使用公司提供的版本。

使用 AI 一定要提醒自己的五件事

一、機密資料先停看聽

客戶名單、報價單、配方、設計圖面、未公開的營運數字，貼進 AI 之前先想一想：這份資料可以外流嗎？不確定的話，先把公司名稱、金額、人名換成代號再用。

二、個人資料不要貼

同事的身分證字號、電話、地址、薪資、病假原因，都屬於個人資料，不應該丟給 AI 處理。

三、AI 是助手，簽名的是你

AI 產出的內容是草稿，不是定稿。要對外發送的信件、要交給主管的報表、會影響安全的作業說明，都必須經過人工確認。最後負責的人永遠是你，不是 AI。

四、關鍵數字一定回頭核對

規格、數量、日期、法規條文，請回到原始文件或系統再確認一次。這一步只要多花一分鐘，卻能避免一次出貨錯誤。

五、先看公司的 AI 使用規範

每家公司對 AI 的開放程度不同，有的限定工具，有的限定用途。使用前先問清楚，既保護公司，也保護自己。

建置者提醒：如果你負責在公司推動 AI

如果你是負責導入 AI 的主管或專案窗口，除了自己懂之外，還要替同仁把路鋪好：

• 第一，做一份公司版的術語小抄。

把本文的名詞換成你們現場的例子，印出來貼在辦公區或放進內部群組，比上一堂課更有效。

• 第二，先訂規範再開放工具。

明確寫出哪些資料能用、哪些不能用、要用哪一套工具，避免同仁各自使用來路不明的免費服務。

• 第三，準備好提示詞範本。

第一線同仁最常卡在「不知道怎麼問」，給他們三到五個可直接套用的範本，例如會議紀錄整理、異常報告撰寫、客訴回信草稿，上手速度會快很多。

• 第四，設計人工覆核關卡。

凡是對外、涉及金額或安全的產出，流程中一定要有人簽核，不要讓 AI 的草稿直接變成正式文件。

懂名詞，就少一半卡關

AI 不是要取代你的經驗，而是需要你的經驗來帶它。當你知道它是讀很多書但沒進過工廠的老師傅、知道它的白板會寫滿、知道它偶爾會不懂裝懂，你就會自然地給它更完整的工單、更清楚的資料，也會記得回頭核對。

把這 14 個術語收藏起來，下次卡關時回來對照，多半就能找到原因。更多 AI 工具在傳產現場的實作方法，歡迎到【工作整理學部落格 】繼續閱讀。