Słownik pojęć AIHub24

Słownik pojęć AI bez marketingowego szumu

Krótkie, ludzkie definicje pojęć, które trzeba rozumieć, zanim ktoś sprzeda ci kolejną „rewolucję”.

Wyjaśniamy RAG RAG pozwala modelowi najpierw znaleźć potrzebne informacje, a dopiero potem wygenerować odpowiedź na ich podstawie. Wyjaśniamy Model językowy Model językowy przewiduje, uzupełnia i tworzy tekst, a także analizuje polecenia, streszcza, tłumaczy i pomaga w pracy z informacją. Wyjaśniamy LLM LLM to skrót od large language model. W praktyce oznacza model zdolny do generowania, analizowania i przekształcania języka na dużą skalę. Wyjaśniamy Generatywna AI Generatywna AI nie tylko klasyfikuje dane, ale produkuje nowe wyniki na podstawie wzorców, poleceń i kontekstu. Wyjaśniamy Prompt Prompt to instrukcja, pytanie albo zestaw ograniczeń, które użytkownik przekazuje modelowi. Wyjaśniamy Prompt engineering Prompt engineering polega na dobieraniu instrukcji, kontekstu, przykładów i ograniczeń do konkretnego zadania. Wyjaśniamy Token Token to fragment tekstu, na którym operuje model. Może być całym słowem, częścią słowa albo znakiem. Wyjaśniamy Okno kontekstu Okno kontekstu określa, ile tekstu, danych i historii rozmowy model może przetwarzać naraz. Wyjaśniamy Halucynacje AI Halucynacja pojawia się wtedy, gdy model generuje brzmiącą wiarygodnie odpowiedź, ale podaje nieprawdę, zmyślone źródło albo błędny szczegół. Wyjaśniamy Multimodalność Model multimodalny może analizować więcej niż sam tekst: zdjęcie, wykres, dokument, nagranie albo obraz z kamery. Wyjaśniamy Embedding Embedding zamienia treść na wektor, dzięki czemu system może porównywać podobieństwo znaczeń, a nie tylko identyczne słowa. Wyjaśniamy Wektorowa baza danych Wektorowa baza danych pomaga znaleźć treści semantycznie podobne do pytania użytkownika. Wyjaśniamy Retrieval Retrieval wybiera fragmenty dokumentów, rekordy albo wyniki, które mają trafić do kontekstu modelu. Wyjaśniamy Inference Inference to użycie modelu po treningu: użytkownik wysyła pytanie, a model oblicza odpowiedź. Wyjaśniamy Trening modelu Trening polega na dostosowaniu parametrów modelu do wzorców znalezionych w ogromnych zbiorach danych. Wyjaśniamy Fine-tuning Fine-tuning pozwala zmienić zachowanie modelu przez dodatkowe uczenie na wybranych przykładach. Wyjaśniamy Model open source Modele open source dają większą kontrolę nad wdrożeniem, kosztami i prywatnością, choć wymagają kompetencji technicznych. Wyjaśniamy Model zamknięty Modele zamknięte są zwykle wygodne, mocne i szybko aktualizowane, ale dają mniejszą kontrolę nad tym, co dzieje się pod spodem. Wyjaśniamy Agent AI Agent AI to model połączony z narzędziami, pamięcią albo dostępem do systemów. Ma wykonać zadanie, nie tylko opisać, jak można je wykonać. Wyjaśniamy Chatbot AI Chatbot AI pozwala zadawać pytania, wydawać polecenia i prowadzić rozmowę z systemem w języku naturalnym. Wyjaśniamy Copilot Copilot to AI wbudowana w narzędzie: edytor tekstu, pocztę, arkusz, IDE albo system firmowy. Wyjaśniamy Asystent AI Asystent AI może działać jako chatbot, copilot, narzędzie do researchu albo moduł w systemie firmowym. Wyjaśniamy Workflow AI Workflow AI łączy kilka kroków: dane wejściowe, analizę, generowanie, weryfikację i przekazanie wyniku dalej. Wyjaśniamy Automatyzacja pracy Automatyzacja pracy obejmuje streszczanie, klasyfikowanie, generowanie szkiców, uzupełnianie danych i obsługę prostych procesów. Wyjaśniamy API AI API AI umożliwia wysyłanie zapytań do modelu i odbieranie odpowiedzi z poziomu własnego produktu, skryptu albo systemu firmowego. Wyjaśniamy Integracja AI Integracja AI oznacza, że model działa w realnym środowisku pracy, a nie tylko w osobnym oknie czatu. Wyjaśniamy Shadow AI Shadow AI pojawia się, gdy pracownicy korzystają z publicznych narzędzi AI, bo firma nie dała im bezpiecznej alternatywy. Wyjaśniamy Governance AI Governance AI określa, kto może używać narzędzi AI, do czego, na jakich danych i z jaką kontrolą wyniku. Wyjaśniamy Compliance AI Compliance AI dotyczy tego, czy system, dane, decyzje i procedury spełniają wymagania prawne oraz organizacyjne. Wyjaśniamy Audyt AI Audyt AI sprawdza nie tylko model, ale też proces: dane wejściowe, instrukcje, użytkowników, logi, kontrolę i skutki decyzji. Wyjaśniamy AI Act AI Act wprowadza podejście oparte na ryzyku: im większy wpływ systemu AI na ludzi, tym większe obowiązki. Wyjaśniamy Prawa autorskie a AI Spór o prawa autorskie w AI dotyczy m.in. trenowania modeli na cudzych utworach i używania wygenerowanych materiałów. Wyjaśniamy Prompt injection Prompt injection wykorzystuje fakt, że model wykonuje instrukcje zapisane w tekście, dokumentach albo danych wejściowych. Wyjaśniamy Jailbreak AI Jailbreak polega na takim sformułowaniu polecenia, żeby model złamał własne ograniczenia lub polityki bezpieczeństwa. Wyjaśniamy Data leakage Data leakage w AI może oznaczać ujawnienie danych osobowych, tajemnic firmy, fragmentów dokumentów albo poufnych promptów. Wyjaśniamy Bias AI Bias AI oznacza, że system może nierówno traktować grupy, tematy albo przypadki, nawet jeśli nikt jawnie tego nie zaprogramował. Wyjaśniamy Deepfake Deepfake wykorzystuje AI do tworzenia materiałów, które mogą wyglądać lub brzmieć jak autentyczne nagranie. Wyjaśniamy Media syntetyczne Media syntetyczne obejmują realistyczne zdjęcia, głosy, filmy, awatary, muzykę i teksty tworzone przez systemy generatywne. Wyjaśniamy Voice cloning Voice cloning pozwala wygenerować wypowiedź brzmiącą jak konkretna osoba na podstawie próbek jej głosu. Wyjaśniamy Text-to-image Text-to-image pozwala tworzyć ilustracje, grafiki, szkice i obrazy z poleceń wpisanych przez użytkownika. Wyjaśniamy Text-to-video Text-to-video przekształca prompt w ruchomy obraz, często z możliwością określenia sceny, stylu, kamery i nastroju. Wyjaśniamy AI Overviews AI Overviews skracają drogę od pytania do odpowiedzi. Użytkownik może dostać podsumowanie bez klikania w klasyczne wyniki. Wyjaśniamy AI Mode AI Mode przesuwa wyszukiwarkę w stronę rozmowy i syntezy informacji, a nie tylko listy linków. Wyjaśniamy Zero-click search Zero-click search rośnie, gdy wyszukiwarka pokazuje odpowiedź, kalkulator, definicję, panel wiedzy albo podsumowanie AI. Wyjaśniamy Google Discover Discover pokazuje artykuły bez klasycznego zapytania użytkownika, bazując na tematach, historii i sygnałach zainteresowania. Wyjaśniamy E-E-A-T E-E-A-T pomaga oceniać, czy treść wygląda na tworzoną przez kogoś kompetentnego i odpowiedzialnego. Wyjaśniamy Dane strukturalne Dane strukturalne opisują artykuły, autorów, organizacje, produkty, definicje albo listy w sposób czytelny dla wyszukiwarek. Wyjaśniamy Schema Schema.org pozwala oznaczać w kodzie, że dana strona jest artykułem, profilem, organizacją, pojęciem albo zbiorem pojęć. Wyjaśniamy DefinedTerm DefinedTerm pozwala oznaczyć hasło słownika jako konkretną encję z nazwą, opisem i adresem strony. Wyjaśniamy Entity SEO Entity SEO porządkuje treści wokół osób, miejsc, organizacji, pojęć i tematów, które da się jednoznacznie opisać. Wyjaśniamy Semantic SEO Semantic SEO skupia się na tym, czy serwis dobrze wyjaśnia temat i jego otoczenie, a nie tylko powtarza frazę. Wyjaśniamy GEO GEO, czyli Generative Engine Optimization, dotyczy tego, jak treści mogą być cytowane, streszczane lub wykorzystywane przez systemy AI. Wyjaśniamy Benchmark AI Benchmark pokazuje, jak model radzi sobie w konkretnym teście, ale nie zawsze mówi, jak sprawdzi się w normalnej pracy. Wyjaśniamy Watermarking AI Watermarking ma pomagać odróżniać materiały syntetyczne od ludzkich albo autentycznych nagrań. Wyjaśniamy Detekcja AI Detekcja AI wykorzystuje analizę wzorców, metadanych, znaków wodnych albo porównanie z modelami generatywnymi. Wyjaśniamy Speech-to-text Speech-to-text rozpoznaje wypowiedzi z nagrania, rozmowy albo wideo i przepisuje je do postaci tekstowej. Wyjaśniamy Gemini Gemini to marka Google obejmująca modele, asystenta i funkcje AI podłączane do usług takich jak wyszukiwarka, Workspace czy Android. Wyjaśniamy Veo Veo reprezentuje kierunek, w którym generatywna AI przechodzi od tekstu i obrazów do coraz bardziej realistycznego wideo. Wyjaśniamy Nano Banana Nano Banana pokazuje praktyczny kierunek rozwoju AI obrazkowej: szybkie poprawianie, przerabianie i tworzenie grafik z poziomu prostego polecenia. Wyjaśniamy Deep Research Deep Research ma pomagać w zadaniach, które wymagają zebrania wielu źródeł, uporządkowania wątków i przygotowania raportu zamiast szybkiej odpowiedzi z czatu. Wyjaśniamy Canvas Canvas przenosi rozmowę z chatbotem w stronę pracy na dokumencie: użytkownik widzi materiał, poprawia fragmenty i może zlecać konkretne zmiany. Wyjaśniamy Gemy Gemy pozwalają przygotować wyspecjalizowanego asystenta z określoną instrukcją, stylem pracy i przeznaczeniem. Wyjaśniamy Google Workspace Google Workspace obejmuje m.in. Gmaila, Dokumenty, Dysk i Meet, a funkcje AI mogą pomagać w pisaniu, streszczaniu i organizacji pracy. Wyjaśniamy Vertex AI Vertex AI jest narzędziem dla firm i zespołów technicznych, które chcą korzystać z modeli AI w kontrolowanym środowisku chmurowym. Wyjaśniamy Uczenie maszynowe Uczenie maszynowe to jeden z fundamentów współczesnej sztucznej inteligencji: model analizuje dane treningowe i na tej podstawie wykonuje zadania na nowych przykładach. Wyjaśniamy Dane wrażliwe Dane wrażliwe w kontekście AI to nie tylko hasła i numery dokumentów, ale też treści poufne, dane klientów, materiały wewnętrzne i informacje objęte regulacjami.

Jak korzystać ze słownika?

To szybka mapa pojęć, które regularnie wracają w tekstach o sztucznej inteligencji. Definicje są krótkie, praktyczne i pisane dla ludzi, nie dla prezentacji sprzedażowych.