各种生成式AI的消息大幅占据科技新闻篇幅，不论公司运营发展近况，或是所推出的AI模型与服务，可说是瞬息万变，令人目不暇给，所有人都在急忙追赶AI快速发展的脚步，各种AI名词层出不穷，在来不及解读其意义、具体运行原理的状况之下，过没多久又有更多新的突破出现。
目前来看，单是百花齐放的生成式AI模型，或CoPilot这类与特定软件、云计算服务结合的AI小助手，还算是众人能够粗浅理解的程度，但谈到高端商业应用，可能就令人感到困惑，大家不知该从何处着手，对于厂商提供的解决方案，也充满疑问。
比如说，有厂商推出AI Foundry服务，他们通过集合多种AI基础模型的全方位解决方案，想提供企业使用，协助他们自行创建生成式AI模型。有厂商鼓吹企业应兴建AI Factory，他们希望将传统数据中心“提升”，成为具有加速运算能力的数据中心，并且兴建新形态数据中心：AI Factory，这类AI工厂生产出来的产品就是AI。
Factory和Foundry应该是不同层次的业务形态，用这问ChatGPT，它表示，Foundry专注提供生产服务、可帮其他公司代工，并不处理产品的设计与销售，相对较开放；Factory偏向自有产品的生产和制造，属于内用、封闭、公司自营。但这类用语还是很抽象，一般人们不易了解具体内涵，以及对于各行各业的意义。或许对于高科技制造业而言，可能更能了解AI厂商提出这些名词的用意吧。
另一个让我很疑惑的用词，是AI Agent（AI代理）。过去我们多多少少都接触过对话机器人（chatbot），也大致知道机器人流程自动化（RPA），而所谓的AI代理，依照坊间的定义，似乎是某种更具有自主能力的智慧应用程序，也有企业发展多重AI代理系统（Multi-Agent AI System），顾名思义，是集合、包含多个AI代理一起工作、执行任务。
而随着AI代理相关消息越来越多，有厂商将这类应用称为代理型AI（Agentic AI），我们也看到有人介绍AI代理工作流程（AI Agentic Workflow），并将这类处理流程命名为Agentic AI Workflow、Agentic Workflows in AI，相关词汇名称似乎尚未完全统一。
若我们将时间提前至去年至今年上半，单是生成式AI（Generative AI）的英文简称就有好几种，像是GenAI最常用，GAI也有人用，而另一个更早被提出的“通用人工智能（Artificial General Intelligence）”也重新受到各界重视，全名可缩写为AGI，由于GAI与AGI乍看只差在字母排列，可能也让许多人们感到困惑，不了解为何AI有这么多种称呼，难以确定它们的是相互对立或部分重叠。
若回归最终用户的角度而言，使用方式与概念最容易理解与接受的，莫过于“Copilot”这类AI辅助操作或互动模式，一般人可通过许多渠道进行体验。
举例来说，通过浏览器连到生成式AI服务网站，像是https://chatgpt.com，或https://gemini.google.com，向AI进行提问与对话；连到网络搜索引擎，像是Bing、Google，均可通过页面上的按钮连至Microsoft Copilot，或是个人AI助理Gemini，进行对话。
除此之外，还可以通过浏览器插件程序集成使用生成式AI，例如，我会用DeepL进行网页文章内容的即时翻译，只需选取需要翻译的文章段落，通过鼠标右键打开菜单选择Translate with DeepL，就能马增至到AI翻译的结果，有时也会对照Chrome浏览器的整页翻译功能，看看何种译法较适合该文脉络。
在整理采访内容时，生成式AI除了帮忙将录音频转成逐字稿，当我细部查看采访对象的谈话内容时，遇到似是而非、不确定讲者所言专业词汇的正确名称时，也能通过在生成式AI输入一些前后文的内容，请它们推断或猜测可能的名称，能在既有搜索引擎输入关键字逐笔查询结果的做法之外，提供更聚焦在问题的解答选择。
关于AI的使用模式与信任程度，每个人可能都需要时间摸索，而关于最终用户体验的探讨与描述，其实也是AI能否扩大普及率的关键，主导权并非只是掌握AI模型的科技公司，或是提供AI服务的企业与机构，虽然用户目前只能被动参与，但相关的讨论不应停留在AI专家的层级，希望未来我们能找到与创造更容易让人理解的AI描述方式，“词穷”问题不断发生，恐增沟通困难度。
