科技行业充满了专业术语。在此，IT领导者们探讨了那些经常被误用、滥用或误解的热门术语。

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每隔一年左右，世界就会出现新的技术术语需要理解和准确运用。

智能手机、云端、增强现实、元宇宙、容器化和机器人等技术词汇在过去二十年中已经成为了日常用语。

有时，一个新术语很容易理解且定义清晰，"智能手机"就是一个典型例子。你很难找到一个不认可它是微型计算机的人或把智能手机和翻盖手机或旋转拨号手机混淆的人。

其他术语则较难理解。需要证明吗？请向科技领域以外的一些同事询问，让他们定义一个数字孪生或描述虚拟现实和元宇宙之间的区别，祝你好运。

公平地说，科技界并没有让事情变得简单。技术术语通常并不直观（是谁想出了"云"这个术语？），而且有些术语即使在技术人员之间也有不同的定义。

这些动态导致了许多术语被误用、滥用和误解，尤其是在商业环境中——许多专业人士担心被时代抛下，因此他们谈论最新最热门的技术，即使自己并不理解也要表明自己跟上了潮流。

一些技术人员也是如此。

结果，人们滥用技术术语，无法正确使用术语并过度使用术语——这往往会导致术语失去其意义，破坏沟通、协作，有时还会破坏业务与信息技术的一致性。

CIO.com定期对技术领导者进行调研，让他们列出最常听到被误用的术语。以下是他们对于当今最常被误用的流行词的看法。

1、数字化转型

"数字化转型"连续多年位居榜首，多年来被提及的次数超过任何其他术语。这对IT领域乃至整个商业界的任何人来说都不足为奇，因为几乎任何变化（无论大小）似乎都被贴上了变革性的标签。

BTE Partners的首席信息官兼首席信息安全官Sue Bergamo（苏·贝尔加莫）表示："对于数字化转型，它有太多含义，主要是一种营销手段——而且是一种非常巧妙的手段。几乎所有供应商都用这个词来营销产品，这个词确实在技术行业制造了大量炒作。这些词背后没有实质内容，它几乎可以代表任何需要推销的东西。"

其他人对这个无处不在的口号也有类似的看法。

FICO的首席信息官兼首席客户官Mike Trkay（迈克·特凯）说："每个人都在谈论数字化转型，但很多时候他们只是用它来描述将纸质流程数字化，而不是从根本上改变企业的运营方式——这才是转型部分。"

他认为这种误解是个问题。

他说："当企业领导者谈论数字化转型时，他们只是将其视为技术的变革。如果他们不抓住机会真正审视这些流程，思考如何运营业务以及如何变得更加高效、推动业务达成更好成果并创造更多商业价值，那就失去了一次机会。"

2、AI、机器学习以及广义上的智能

在第二位的是所有与人工智能相关的术语：AI、机器学习以及几乎所有与数字智能相关的内容。技术领导者表示，人们对于这些术语的实际含义普遍感到困惑，许多人现在用"AI"来指代任何与自动化流程或基础算法相关的技术。

使用这个术语来错误地涵盖如此广泛的算法技术似乎削弱了真正AI的变革力量。

Bergamo（贝尔加莫）说："我最喜欢的被滥用的流行词绝对是'AI'。AI无处不在，每个人都想参与其中。AI已经存在多年，终于开始获得其应得的赞誉。我高度怀疑世界真的会被机器人接管，但有一点是确定的：真正的AI能够执行如此多有意义的任务，帮助每个人把事情做得更好一点。"

3、负责任的AI

还有一些与AI相关的术语也进入了这份名单。

其中之一是"负责任的AI"。Trkay（特凯）表示，这个词往往被理解得过于狭隘，这个错误可能会反过来困扰组织。

Trkay（特凯）说："太多人将负责任的AI这一概念局限于数据保护，而负责任的AI还有许多其他关键参数——可解释的AI、可审计的AI、合乎伦理的AI。当我听到人们谈论负责任的AI时，他们通常只谈论数据安全保护和数据泄露风险防控。别误会我的意思，这些是很重要的。但如果我们不解决算法偏见、AI幻觉或模型可解释性、流程可审计性等问题，那我们就会面临一些真正的风险。"

4、AI智能体与AI自主智能体

Sutherland的首席信息官兼首席数字官Doug Gilbert（道格·吉尔伯特）表示，许多人将"AI智能体"和"AI自主智能体"这些术语视为其他形式的AI已被这些技术取代一样。

Gilbert（吉尔伯特）说："有人问我，如果我要做AI自主智能体，为什么还要做生成式AI？'"并指出他经常发现自己需要对这些东西各自的含义进行现实检验。

凤凰城大学的首席信息官Jamie Smith（杰米·史密斯）对此表示赞同。

Smith（史密斯）说："一个新兴的被误解或滥用的流行词是'智能体'或'自主智能体'，它似乎最常与虚拟聊天助手或任何执行动作或任务的AI混淆。真正智能体系统的核心在于自主性和目标导向行为的概念。智能体系统随着信任度的提升而获得自主性，并通过被赋予优化的目标来改善结果。没有这些特征，它们就不是真正的智能体，仅仅是AI助手。"

5、AI幻觉

Gilbert（吉尔伯特）在"幻觉"一词上看到了类似的趋势，即它经常被错误地应用于与AI相关的所有问题。

他说："AI应用过程中的任何错误都被简单归因于AI幻觉，而不是承认这可能是数据或模型的问题或是提示词表述不准确，又或是数据存在偏见。"

6、大语言模型

这对Wolters Kluwer的执行副总裁兼首席信息官Mark Sherwood（马克·舍伍德）来说是一个语义问题。

他说："每个人都知道他们是大型的且每年都在变得更大，所以我们直接称它为语言模型，就叫LM，这里使用"大"只是我的一个小执念。

这可能只是Sherwood（舍伍德）的个人执念，但组织在考虑需要多大的语言模型来满足他们的需求时，大模型的定义可能会有越来越重要的商业影响。例如他们是否最好使用小语言模型来处理一些工作，以及谁来设定语言模型被标记为“大”或“小”的参数。

7、零信任

这是Sherwood（舍伍德）指出的另一个有些不准确的技术术语。

他说："这听起来好像什么都不被信任，但实际上并不准确。这不是零信任，更像是特定信任。我们只是选择了信任谁，仍然存在一定程度的信任。"

Bergamo（贝尔加莫）也将"零信任"列为有问题的术语，但原因略有不同，她指出该术语承诺的超出其实际能提供的范围。

她说："零信任是一个概念，它不是一种架构或产品——尽管有支持零信任的产品。每当一家公司实施一个产品，比如多因素身份验证，它实现了零信任概念的一部分，但这并不保证企业整体IT环境是安全的。真正的安全是‘先验证，再信任’的核心原则，这始于分层防御的安全方法，即部署安全产品并落地安全实践，以进一步加固IT环境。"

8、技术债务

"技术债务"这个词持续困扰着IT部门，其程度几乎不亚于实际的技术债务本身。

问题在于，这个词对IT部门内外不同的人来说可能有不同的含义。有些人将其定义为为了速度而有意部署的有问题的代码，并理解团队以后会修复它；另一些人则用这个词来指代遗留系统或维护它们的成本。

Cybellis Consulting创始人、Penske Media前IT副总裁Karen Swift（凯伦·斯威夫特）说："理论上，它代表着延期维护或架构捷径的累积成本。但实际上，它往往掩盖了对核心系统的系统性资金不足或撤资。随着组织从2020年左右开始加速向云和SaaS架构迁移，许多遗留系统被降低优先级，造成了真正的运营和安全风险。'技术债务'是一个比承认系统过时或脆弱更容易接受的措辞，它最常被高管领导和财务团队使用，而不是实际从业者。"

9、创新

让现代商业来误用一个长期存在且定义明确的词吧。

Swift（斯威夫特）说："创新通常被描述为没有明确责任主体、实施规模或可量化结果的实验性活动。当与'AI创新'等短语搭配时尤其如此，后者已成为几乎任何AI相关活动的笼统保护伞。"

10、自动化

Swift（斯威夫特）表示，被错误使用的不仅仅是"创新"，"自动化"这个词也受到类似对待。

她解释道："自动化常被用来描述简单脚本或机器人流程自动化任务，但没有充分关注端到端流程重新设计、变革管理或持续的效率提升。没有重新思考业务流程的自动化，只是加速了现有的低效率。"

11、后量子计算

正如他在“大语言模型”一词上所做的那样，Sherwood（舍伍德）对这个短语的第一个字有一些小问题。

他说："后量子计算——这个术语听起来像是一个突发性事件，就像Y2K（千年虫）事件。后量子计算'让它听起来像是在某一天会发生的事，但实际上它将是一个缓慢的过程。会有后量子计算，但我不知道如何画这条线。是当所有人都可以使用它的时候？还是当一些人可以使用它的时候？我认为这将只是量子计算，它不会突然到来，而是一个渐进的过程，很难定义它何时到来。"

12、业务

这一点切中要害，它关系到IT如何看待自己以及组织中其他部门如何看待IT。

Smith（史密斯）说："虽然这可能不是一个真正的流行语，但最常被滥用的术语之一是‘业务’或把‘客户’和‘业务’这两个术语同义使用。在此阶段将业务和技术视为可分割的实体是完全错误的。将'业务'视为客户，将技术团队视为该客户的顾问，这种思维方式会创造一种抽象，减缓了对真实最终客户/消费者提供数字体验和解决方案的能力。技术和业务在推动创新、效率和成果方面是密不可分的战略合作伙伴，尤其是在AI进步的背景下。"

睿观：别再被忽悠了！IT圈最常被滥用的12个“黑话”大盘点

身在职场，你是不是经常被满天飞的科技流行语搞得晕头转向？“数字化转型”、“赋能业务”、“底层逻辑”……仿佛不带上这些词，都不好意思开会。但问题是，大家真的懂这些词的意思吗？

CIO.com近期对科技高管进行了一项调研，揭开了IT圈最容易被误用、滥用甚至纯属“挂羊头卖狗肉”的12大流行语的遮羞布。

首当其冲的就是蝉联榜首的“数字化转型”。很多公司只是把纸质表格变成了电子表格，就敢自称转型，完全没有触及业务运营模式的根本变革。

紧随其后的是“AI”及其衍生词。现在随便一个自动化脚本或基础算法，都敢往自己脸上贴“人工智能”的金；只要系统出点错，就全甩锅给“AI幻觉”。至于“负责任的AI”，往往被狭隘地等同于数据防泄露，完全无视了算法偏见和模型透明度等更致命的风险。

更有意思的是，像“技术债务”这种词，往往成了高管们为核心系统资金不足找的体面借口；而“零信任”被吹捧成能包治百病的神药，实则只是一个安全理念，并非装个多因素认证就能万事大吉。

最扎心的是“业务”一词的滥用。把业务部门当“客户”，把IT当“乙方”，这种割裂的思维才是阻碍创新的最大毒瘤。

在这个万物皆可包装的时代，少一点虚无缥缈的流行语堆砌，多一点对技术本质的敬畏和对真实业务流程的重构，才是企业数字化的正道。别让你的公司，死在这些华丽的“黑话”里！