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AI圈到底有多少黑話,是為了裝逼?

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你有沒有發(fā)現(xiàn):

現(xiàn)在刷到任何一個(gè) AI 相關(guān)的視頻,永遠(yuǎn)都能聽到:Agent、Prompt、Copilot、MCP、Skills、OpenClaw。

自媒體博主說,發(fā)布會(huì)廠商說,產(chǎn)品介紹頁也這么說。


就比如下面這段話,請(qǐng)問它在表達(dá)什么:

在 Agentic Workflow 下,通過 Multi-Agent Orchestration 實(shí)現(xiàn) RAG 增強(qiáng)的 CoT Reasoning,結(jié)合 Fine-tuned 的 SLM 在有限 Context Window 內(nèi)完成 Tool Use,最終交付一個(gè)端到端的 AI Native 應(yīng)用。

看懂了嗎?

沒看懂是對(duì)的。


我給大家拆一下關(guān)鍵詞:

Agentic Workflow,讓 AI 自己安排干活的流程;

RAG,干活之前先翻翻筆記;

CoT Reasoning,一步步想清楚再動(dòng)手;

Context Window,AI 一次能記住多少內(nèi)容的上限;

Tool Use,需要的時(shí)候自己找工具來用。

連起來翻譯一下:讓幾個(gè) AI 排好隊(duì),一個(gè)接一個(gè)干活,干之前先查查資料,想清楚再動(dòng)手,最后做出來一個(gè)軟件。

去掉那些英文,這話其實(shí)不復(fù)雜。

那為啥這些詞總會(huì)出現(xiàn)。。。

這些詞是真讓人更理解產(chǎn)品了?還是說恰恰相反,把大家擋在了門外?


咱們公眾號(hào)就能給出答案。

編輯部每次取標(biāo)題,有條不成文的規(guī)矩:最好別帶 AI 和那些術(shù)語。

因?yàn)樗鼈円怀霈F(xiàn),流量就崩,必崩。


不是說咱差友對(duì) AI 不感興趣。

我們?cè)囘^很多標(biāo)題不帶“AI”的 AI 文章,閱讀量不錯(cuò),轉(zhuǎn)發(fā)不錯(cuò),說明大家還是關(guān)注的。

但為什么標(biāo)題一帶 AI 就不行了呢?

因?yàn)?AI 這倆字母現(xiàn)在自帶一層心理壓力,有它的文章肯定一堆生詞,閱讀壓力太大了。

網(wǎng)上那些用大白話科普 AI 術(shù)語的視頻數(shù)據(jù)都很好,反過來也說明,確實(shí)有相當(dāng)一部分人不太懂這些詞


但今天想跟大家說的不只是這些詞到底啥意思。

差評(píng)君想聊的是:

AI 圈的術(shù)語為什么源源不斷地出現(xiàn)在你面前?到底誰在造這些詞?哪些詞你真的需要學(xué),哪些其實(shí)理都不用理?

要回答這個(gè)問題,得先搞清楚這些詞都是怎么來的。

有些詞,確實(shí)是繞不開的基礎(chǔ)行話。

比如 Token。

這個(gè)詞怎么翻譯,國(guó)內(nèi)也就前段時(shí)間才剛定為“詞元”,在此之前,各種翻譯都有,甚至還有玩梗的“偷啃”、“新智元”、“機(jī)器之薪”。

但日常大家還是主說 Token,早說習(xí)慣了。


Prompt 也差不多,因?yàn)閺恼撐牡浇坛痰疆a(chǎn)品界面寫的全是 Prompt,你想不用都難。


這些詞就像每個(gè)行業(yè)都有的基礎(chǔ)術(shù)語,醫(yī)生說 CT,攝影師說 ISO,你學(xué)一次就夠了,不會(huì)給你制造任何障礙。


而且說句公道話,在專業(yè)人士之間,術(shù)語是必需品。

比如說“RAG”,比“讓 AI 干活之前先翻筆記”高效得多,因?yàn)?3 個(gè)字母壓縮了一整套“檢索、結(jié)果喂給模型、生成回答”的技術(shù)細(xì)節(jié)。

如果 AI 圈只有這些基礎(chǔ)詞,大家倒不至于這么頭疼。

真正讓人頭疼的,是這些原本只在專業(yè)人士之間流通的詞,總會(huì)迅速地、不加解釋地、一波又一波地塞到普通讀者面前。

我們從一個(gè)術(shù)語的源頭說起。

所有 AI 黑話的第一站,都是底層的大模型廠商。

大模型廠商每隔幾個(gè)月就會(huì)推出一些新功能,這些功能也確實(shí)有一定技術(shù)迭代。

比如 Anthropic 的 Skills,就是一種懶加載的指令包,根據(jù)你當(dāng)前在做的事情,決定要不要調(diào)用一套更復(fù)雜的提示詞+資源+腳本來幫你干活。


殼問題是,每家公司都需要用新名字來標(biāo)記“這是我們家的東西”。

Anthropic 總不可能管 Skills 叫“智能提示詞調(diào)度”吧。。。

因?yàn)檫@不夠獨(dú)特,沒法變成它的品牌壁壘。它得有個(gè)專有名詞,得讓人一聽就知道、記住是 Anthropic 的。

所以“Skill”這個(gè)詞來了。

這還沒完,即便是同一種功能,每家廠商做了之后還各取各的名字。

比如在對(duì)話旁邊開一個(gè)面板,讓 AI 幫你寫東西、改作文,OpenAI 和 Google 叫 Canvas,Anthropic 叫 Artifacts。

再比如讓模型回答之前推理一會(huì)再給你答案,Anthropic 叫 extended thinking,Google 叫 thinking,OpenAI 在 GPT-5 之前甚至還包裝成了一條獨(dú)立模型產(chǎn)品線,叫 o 系列。



我真是服了。

這些廠商在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)上的小九九搞起來,是真不管我們用戶死活啊?

不只是大廠在造新的 AI 術(shù)語——

每當(dāng)一種新玩法火了,圍繞它冒出來的第三方工具也會(huì)帶來一波新術(shù)語。

MCP 火了之后,各種 MCP 服務(wù)端和客戶端工具層出不窮。你好不容易搞懂了什么是 MCP,又發(fā)現(xiàn)信息流里多了一堆 Skills、OpenClaw,完了這幾天又出了很多幫你搭建 OpenClaw 的 xxxClaw。。。



這些詞的出現(xiàn),只是第一步。

接下來,它們會(huì)流進(jìn)產(chǎn)品介紹、行業(yè)報(bào)告、融資 PPT,在傳播的路上被反復(fù)吹大。

差評(píng)君管這種詞叫氣球詞:看著挺大,拿針一戳,里面除了空氣就是空氣。

最典型的就是 Agent。

它意思很簡(jiǎn)單:一個(gè)能自己做決定、自己干活的 AI 程序。

但由于具體定義模糊,各家說法也不統(tǒng)一,加上聽起來又挺酷,Agent 迅速被各路營(yíng)銷盯上。


如今,一個(gè) AI 聊天框套個(gè)日歷就叫日程 Agent,一個(gè)自動(dòng)回郵件的腳本叫郵件 Agent,甚至有些就是做了個(gè)比較好看的對(duì)話界面,也管自己叫 Agent。

我尋思我家冰箱接個(gè)小愛同學(xué),是不是也能叫廚房 Agent?


2025 年 3 月,科技媒體 TechCrunch 發(fā)了一篇文章,標(biāo)題叫《No One Knows What the Hell an AI Agent Is》,沒人知道 AI Agent 到底是個(gè)啥。

文章里采訪了 Google 產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān) Ryan Salva,這哥們說已經(jīng)恨透了 Agent 這詞,整個(gè)行業(yè)把它用到了毫無意義的地步。


吳恩達(dá)也說過 Agent 和 Agentic 這些詞原本有明確的技術(shù)含義,但大概一年前開始,營(yíng)銷人員和幾家大公司把它們接管了。


當(dāng)然有些產(chǎn)品可能也是被逼無奈,畢竟所有人都在用,你不用反而顯得產(chǎn)品落后。

試想一下,一個(gè)詞被用了五百次還沒有統(tǒng)一定義,說明它的功能就不是溝通了,是裝飾,是壁紙,貼著好看,撕下來發(fā)現(xiàn)啥也沒有。

廠商造了詞,營(yíng)銷把詞吹大,最后一棒交給了自媒體和網(wǎng)友。

這些詞被從英文博客、發(fā)布會(huì)視頻里原封不動(dòng)地搬進(jìn)你的信息流,沒人翻譯,沒人解釋,到你面前的時(shí)候就是一串生詞。

聽到這你可能會(huì)想:

當(dāng)年計(jì)算機(jī)剛進(jìn)中國(guó)時(shí),不也是一大波英文概念?Computer、Software、Hardware、Browser、Download、Email、Mouse、Virus、Firewall。

可那時(shí)的前輩硬是翻譯出來了:電腦、軟件、硬件、瀏覽器、下載、電子郵件、鼠標(biāo)、病毒、防火墻。

翻得又準(zhǔn)又有畫面感,防火墻你細(xì)想其實(shí)非常妙,鼠標(biāo)也是。只有少數(shù)純縮寫(CPU、USB、WiFi)因?yàn)樘烫哳l,才保留了英文。


那為什么到了 AI 這一輪,翻譯突然就跟不上了?全是英語術(shù)語。

一是速度。

以前一個(gè)技術(shù)概念從論文到產(chǎn)品可能要走三年、五年甚至十年,中間有足夠時(shí)間讓業(yè)內(nèi)人士去推敲譯名。

現(xiàn)在呢?

一月一個(gè)新產(chǎn)品,兩月一個(gè)新技術(shù),新詞從論文到產(chǎn)品到你手機(jī)上,快到翻譯根本來不及做。

二是沒必要翻。

翻譯會(huì)出錯(cuò),會(huì)不夠信達(dá)雅(曾有媒體把 Transformer 架構(gòu)翻譯成變壓器)。


更何況,一串英文術(shù)語往那兒一擺,反倒自帶了點(diǎn)專業(yè)光環(huán),既包裝了咱的媒體素養(yǎng),又修飾了你的產(chǎn)品能力。

何樂不為?

我說“Agent”,對(duì)面肅然起敬;我說“智能小助手”,對(duì)面當(dāng)場(chǎng)打開 PDD 搜同款。

于是你在信息流里看到的大多數(shù) AI 術(shù)語,都經(jīng)歷了同一條流水線:廠商造出來,營(yíng)銷吹起來,自媒體原封不動(dòng)搬過來。

一個(gè)英文概念從誕生到傳播到泛濫的周期越來越快,跳過了消化、翻譯,跳過了哪怕一句像樣的中文解釋。沒有信達(dá)雅,沒有本土化,也沒人停下來問這詞到底什么意思,因?yàn)榍胺接殖霈F(xiàn)了新的概念。

這些不被理解的詞,就這樣一個(gè)接一個(gè),一個(gè)推一個(gè),碼在你的信息流里,變成一長(zhǎng)串無人在意其含義的字母。


不過差評(píng)君今天寫這篇,也不是要喊大家別說英文了,那沒意義。

畢竟每個(gè)新興行業(yè)在爆發(fā)期,都會(huì)經(jīng)歷一波術(shù)語膨脹。

2000 年前后互聯(lián)網(wǎng)泡沫,滿世界都在說信息高速公路、門戶網(wǎng)站、眼球經(jīng)濟(jì)。2014 年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)那波,O2O、閉環(huán)、用戶心智滿天飛。再看新能源車圈,各種城市 NOA、全域智駕,本質(zhì)上說的都是輔助駕駛,但每家車企都要造一個(gè)自己的詞。

最后結(jié)果都一樣:有些詞活下來了,變成了你我日常里不需要解釋的常識(shí)。

但也有很多很多,被淘汰掉了。

它們?cè)揪蜎]那么重要。它們只是在新興行業(yè)的熱潮里臨時(shí)被拎出來,拿來湊一次 KPI,撐一下專業(yè)門面,當(dāng)一回發(fā)布會(huì)的噱頭,等一輪融資。

熱潮退了,它們就跟著退了。你看 23 年初爆火的 AutoGPT,現(xiàn)在還有人提嗎?


我覺得吧,這些 AI 黑話與其等它們消失,不如自己判斷哪些詞值得花時(shí)間學(xué)習(xí),哪些詞直接忽略。

如果一個(gè)詞反復(fù)出現(xiàn)在你用的產(chǎn)品界面里,你每天打開它就能看到,那值得花兩分鐘搞懂它,因?yàn)樗娴脑谟绊懩阍趺从眠@個(gè)工具。Token、Prompt、Context,都屬于這種。

但如果一個(gè)詞只在發(fā)布會(huì) PPT 和博主視頻標(biāo)題里出現(xiàn),你平時(shí)根本碰不到它,那大概率就是一陣風(fēng),不用管。

至于那些廠商們自己都解釋不清楚的詞,你不懂真不是你的問題。

它們本就是寫給投資人看的。

撰文:刺猬

編輯:面線 莽山烙鐵頭

美編:煥妍

圖片、資料來源

No One Knows What the Hell an AI Agent Is

小紅書飛天閃客


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