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生成式人工智能是人工智能领域的关键分支，它基于算法和模型，能够生成文本、图像、声音、视频、代码等多种内容。与传统人工智能不同，它不仅能处理和分析数据，还能学习并模拟事物的内在规律，根据用户输入生成具有逻辑性和连贯性的新内容，其核心依托多模态模型实现异构数据的生成式输出。
从发展历程来看，生成式人工智能的基础理论早在 20 世纪 50 至 80 年代便已确立，马尔可夫链和隐马尔可夫模型为其奠定了理论根基。2014 年，生成对抗网络（GAN）的提出是关键突破，它通过生成器和判别器的对抗训练，能生成高度真实的图像和数据。此后，随着计算能力提升和海量数据应用，以大语言模型（LLMs）为主的阶段到来。2018 年 OpenAI 发布 GPT 模型，2020 年 GPT – 3 和 DALL – E 的问世，以及 2022 年底 ChatGPT 的正式上线，标志着生成式 AI 进入大规模商业化应用阶段。
如今，生成式人工智能在全球范围内取得了显著进展。截至 2024 年 10 月，中国已备案并上线的生成式人工智能大模型数量超过 200 个，注册用户超过 6 亿。全球生成式 AI 市场规模也已突破 800 亿美元，年增长率达 45% 。
在技术应用方面，生成式人工智能展现出巨大的潜力，在多个行业掀起变革浪潮。
医疗健康领域，生成式人工智能正在重塑诊疗模式，带来诸多突破性进展。在药物研发环节，DeepMind 的 AlphaFold 3 已能预测 98% 的人类蛋白质结构，大大缩短了新药研发周期，从原本的 5 年缩短至 18 个月。CAR – T 细胞疗法借助 AI 模拟免疫反应，成功将脑肿瘤患者的五年生存率从传统疗法的 15% 提高至 40%。这些成果不仅提高了医疗效率，更为患者带来了新的希望。
内容创作领域，生成式人工智能重构了媒体生态。影视制作方面，爱奇艺的 AI 编剧系统 “灵眸” 可生成分镜脚本，大幅降低剧本创作成本，降幅高达 70%。在广告营销领域，Meta 的 AI 工具能根据用户行为生成个性化广告文案，有效提升了广告点击率，提升幅度达 35%。在图文和视频生成方面，MidJourney V6、稿定 AI、Runway Gen – 3、Pika 2.0 等工具不断涌现，为创作者提供了更多灵感和高效的创作方式，极大地丰富了内容创作的形式和可能性。
工业制造领域，生成式 AI 加速了 “数字孪生” 技术的普及。工业元宇宙平台，工程师只需输入参数，AI 就能自动生成工厂布局的 3D 模型，设计效率提升了 6 倍。这一技术的应用，不仅提高了设计效率，还能在虚拟环境中对设计进行优化和验证，减少了实际生产中的错误和成本。
办公协同方面，生成式人工智能带来了高效的智能办公体验。智能办公助手能够自动生成会议纪要、数据分析报告等，在写作方面，大大提升了效率，让办公人员从繁琐的文档工作中解放出来，有更多时间专注于更具创造性和战略性的任务。
生成式人工智能在电商领域的应用也十分广泛。它可以实现个性化推荐与广告，基于用户画像生成定制化广告文案，像AI 商品摘要、互动营销内容，都使得广告点击率大幅提升。虚拟导购与客服的应用，实现了 7×24 小时服务，显著降低了人力成本，提升了客户服务质量和购物体验。
在教育领域，生成式人工智能助力个性化教育发展。它能够生成动态学习资源，满足不同学生的学习需求。AI 辅导工具有效提升了语言学习效率，让学习过程更加生动有趣。
