AI 基礎知識入門 | 新生醫專圖書館

一張圖看懂 AI 家族關係

很多人會混淆 AI 的各種名詞。其實它們是「包含」的關係，就像俄羅斯娃娃一樣：

人工智慧 (AI)

最外層的大圈圈。只要是讓機器展現出類似人類智慧的技術（如：下棋、辨識貓狗），都算 AI。

機器學習 (Machine Learning)

AI 的子集。不是讓人類寫死規則，而是讓機器透過大量的「數據」自己找出規則。

深度學習 (Deep Learning)

機器學習的一種。使用「類神經網絡」模仿人腦運作，能處理更複雜的影像和聲音。

生成式 AI (Generative AI)

這就是現在最紅的！它不只是「辨識」現有東西，而是能「創造」出全新的文字、圖片或影片。

必懂關鍵術語 (Glossary)

LLM (大型語言模型)

Large Language Model。想像它是一個讀過網路上幾乎所有文章的「超級大腦」。ChatGPT、Claude、Gemini 都是 LLM 的一種。它們的核心能力是「預測下一個字」。

Prompt (提示詞)

你輸入給 AI 的指令。Prompt 寫得越好（包含角色、背景、任務、限制），AI 給出的答案就越精準。這就是為什麼現在流行「提示詞工程」。

Hallucination (幻覺)

AI 會「一本正經地胡說八道」。因為它只是在預測機率最高的字，並不真的理解事實。所以在學術引用時，務必查核來源。

Token (標記)

AI 計算文字的單位。一個 Token 不等於一個字。通常 1000 個 Tokens 約等於 750 個英文字，或 400-500 個中文字。

生成式 AI 是怎麼運作的？

你可以把 ChatGPT 想像成一個超級厲害的「文字接龍」高手。當你問它問題時，它並不是在搜尋資料庫，而是在計算：

輸入：「床前明月...」
AI 腦中預測機率：
👉 光 (95%)
👉 亮 (2%)
👉 輝 (1%)
輸出：「光」 -> 然後再把「光」加進去，繼續預測下一個字。

這就是為什麼它有時候會寫出很有創意，但完全不符合史實的內容（幻覺），因為它在意的是「語句通順」，而不是「事實正確」。

1. 不要把 AI 當成搜尋引擎：它更像是你的「副駕駛」或「實習生」，適合幫你發想點子、潤飾文章、整理重點。

2. 事實查核 (Fact Check)：對於醫療、法律、歷史等專業問題，AI 的回答僅供參考，必須回到圖書館資料庫或權威網站確認。

3. 保護隱私：不要將病歷資料、個資或未發表的機密研究輸入到公開的 AI 對話框中。