生成式人工智能无处不在。它就在你的收件箱里。在你的营销中。在你部署的代码中。
什么是生成式人工智能？ 其核心是一种从数据中学习模式并创造新模式的技术。
截至 2025 年初、 各组织的 75% 说他们经常使用。这比去年上升了 10 个百分点。
在 2024 年 $339 亿美元 私人投资激增 18.7%。而且增长势头不减。
这有助于在几分钟内起草电子邮件、设计产品原型和撰写完整的营销活动。
生成式人工智能正在改变我们思考、构建、销售和发展的方式。
但也有另一面。
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 请注意，您对 ChatGPT 说的话有一天可能会被用作呈堂证供。
是的，你没看错。
我们将在本博客中介绍有关生成式人工智能的所有内容。
您将了解什么是生成式人工智能与人工智能，它有何不同，以及截至 2025 年流行的生成式人工智能模型。我们还将介绍生成式人工智能的工作原理、优势、局限性和担忧等。
让我们深入了解一下。
主要收获
- 什么是生成式人工智能？ 从数据中学习模式并创建新的原创内容（文本、图像、代码、音频）的人工智能系统。
- 什么是生成式人工智能与人工智能？传统人工智能根据现有数据进行分析和预测。生成式人工智能根据提示创建全新的内容
- 生成式人工智能的主要目标是什么？通过在任何媒介上生成原创内容，放大人类的创造力。
- 平均吞吐量提升 66%，性能提升达 40%，潜在经济价值达 $6-8 万亿。
- 主要型号包括用于一般用途的 GPT-4o、用于编码的 Claude 4、用于图像的 Midjourney 和用于视频的 Sora
- 人工智能的幻觉、偏见问题、环境影响以及人类监督的必要性仍是重大关切。
为什么每个人都在谈论生成式人工智能？
ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日推出。它在短短 5 天内就获得了 100 万用户，并达到了 1 亿 到 2023 年 1 月，每月的用户数量将达到 1.5 亿。
该工具推出后，多个垂直领域出现了数百（甚至数千）种生成式人工智能工具。
它从根本上改变了我们的工作方式，几乎实现了 180 度的大转变。让我们来看几个例子：
再也不用担心人工智能检测到你的短信了 Undetectable AI 可以帮助您：
- 让人工智能辅助写作显现出来 像人一样
- 旁路 只需点击一下，就能使用所有主要的人工智能检测工具。
- 使用 人工智能 安全地 和 自信地 在学校和工作中。
行业对比表：前人工智能与后人工智能
| 行业 | 之前（2022 年 11 月之前） | 之后（2023-25 年，使用新一代人工智能工具） |
| 软件开发 | 手工编码、调试和记录 | GitHub Copilot 等工具使任务完成速度提高了 55.8 % ；开发人员在琐碎任务上节省了 30 % 的时间 |
| 市场营销与客户运营 | 内容创建、活动分析和客户服务均由人工完成 | 生成式人工智能实现了创意内容（电子邮件、广告）和聊天机器人的自动化；麦肯锡估计，在这些功能中，生成式人工智能的价值为 75 % |
| 法律/合同（内部） | 律师手动起草和审查合同或询问外部律师 | 联合利华等公司利用 CoCounsel 和 Copilot 节省了每次合同审查的 ~30 分钟，从而削减了外部法律费用 |
| 建筑与工程 | 设计、规划、维护预测和安全检查均由人工完成 | 使用生成模型进行合同查询 (RAG)，将建筑质量提高了 5-9 %，提高了生产率和安全性 |
如果我们从更广阔的角度来看待这个问题：
- 平均吞吐量增益 = 约 66%.
- 性能提升 = 最高 40%
- 经济增加值 = $ 每年 2.6-4.4 万亿美元
- 总潜力 = $6-8 万亿.
这就是为什么每个人都想了解什么是生成式人工智能？因为它能带来可衡量的结果。
它与传统人工智能有何不同
了解什么是生成式人工智能与人工智能对于现代团队来说至关重要。
生成式人工智能与传统人工智能的区别就像侦探与小说家的区别。
- 一个人接受的训练是分析线索，找出发生了什么事。
- 另一种则是利用一个想法，从零开始创造一个全新的世界。
传统人工智能 就是为了识别模式而设计的。
例如 欺诈检测系统 银行会查看你过去的数据，如消费习惯、地点、交易类型等，并标记任何不符合要求的信息。
这不是发明什么新东西，只是发现异常而已。
其他例子还有
- 垃圾邮件过滤器可根据已知模式对电子邮件进行分类。
- 推荐引擎，如 Netflix 或 Spotify，可根据你过去的行为推荐内容。
- 按照决策树提供预定义答案的聊天机器人。
所有这些都使用预测性人工智能，这意味着它们采用历史数据，应用规则或统计模型，并输出可能的结果。目标是效率，而不是创造力。
另一方面 生成式人工智能 产生新的东西 这在以前是不存在的。
例如 你给 人工智能聊天 提示语如 "给我写一个关于会飞的烤面包机的睡前故事"它写了一个。
您要求根据您的品牌氛围设计一个徽标，它就会设计出来。
让我们并排看看它们的不同之处：
| 方面 | 传统（预测）人工智能 | 生成式人工智能 |
| 目的 | 识别、分类、预测 | 创造、生成、想象 |
| 输入 | 历史数据或结构化数据 | 自然语言提示或图像 |
| 输出 | 分数、类别、预测 | 文本、图像、代码、音频、视频 |
| 示例 | 欺诈警报、推荐系统、垃圾邮件过滤器 | ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot |
| 过程 | 遵循从现有数据中学到的规则 | 学习模式以产生新的输出 |
如果我们把这两种人工智能类型都简化，那就意味着
- 传统的人工智能可帮助 Netflix 确定您可能想看的内容。
- 生成式人工智能可以帮助 Netflix 根据你的喜好编写一整集新内容。
生成式人工智能定义
生成式人工智能指的是从数据中学习模式，然后生成新的原创内容（无论是文本、图像、音频、视频还是代码）的系统。
例如 这张图片由 Sora AI 制作，以前从未生成过。这是一个完全原创的图像和概念。
让我们简单地分析一下...
这些生成式人工智能系统基于 概率模型.
这意味着它们会根据学习到的模式预测下一步行动，而不是遵循一套严格的规则。
这就是 ChatGPT 或 Midjourney 从头开始创建全新的内容。
下面是它的工作原理：
- 步骤 1： ChatGPT 或 人工智能论文作者) 是在教科书、代码库、音频片段和艺术品等海量数据集上训练出来的。
- 步骤 2： 它可以学习数据中的模式，如结构、语气、流程和意图。
- 步骤 3： 当出现提示时，它就会使用这些模式生成新的输出，让人感觉很新颖。
这就是与众不同的关键所在：
- 生成式人工智能能产生新颖的输出。
- 判别模型只是进行分类或贴标签（如 "这是垃圾邮件"），而生成模型则可以生成新的电子邮件、新的图像、新的代码、新的声音，甚至新的歌曲。
在这里，生成式人工智能的主要目标变得清晰可见：通过在任何媒介上生成原创内容，无论是文本、图像、代码还是音频，来放大人类的创造力。
流行的生成式人工智能模型
了解什么是生成式人工智能，就意味着了解 2025 年重塑行业的领先工具。
生成式人工智能跨越文本、图像、音频、视频和代码等多种模式。
目前，每个类别都有领军企业和新兴企业：
文本与代码
- GPT-4o (OpenAI)：快速、直观、通用
- 克劳德 4（人类学）：以推理和编码准确性著称
- 双子座 2.5 Pro（谷歌）：跨语音、图像和视频的多模态优势
- LLaMA 3.3（元）：开放源码的替代方案越来越受青睐
- Phi-4（微软）：轻便高效，适用于教育和学习
- Grok 4（xAI）：定位于休闲和社交互动
- DeepSeek：在数学繁重和研发应用领域备受关注
图片
- Midjourney：生成风格化和艺术化的图像
- DALL-E 3（OpenAI）：与 ChatGPT 集成，实现无缝图像创建
- Ideogram AI：专注于排版和设计元素
音频
- 苏诺逼真的人工智能生成的多流派音乐
- Udio：非常适合语音导播音轨、播客式音频
视频
- 索拉（OpenAI）：人工智能视频生成的领跑者，将文字提示转化为电影片段
生成式人工智能如何工作
生成式人工智能的核心是模式预测。
这些模型并不像人类那样 "知道"，它们的工作原理是根据之前看到的内容，计算出最有可能出现的下一个单词、音符、像素或代码字符。
- 大型语言模型 (LLM) 如 GPT
GPT-4.5 等 LLM 的工作原理是将人类语言分解成称为 代币.
这些标记可以是单词、单词的一部分，甚至是标点符号。一旦标记化，模型就开始识别它们之间的模式和关系。
LLM 由一种特殊的深度学习架构驱动，这种架构被称为 变压器.这使他们能够 "关注 "上下文。 例如
- 它明白，"银行 "一词在 "河岸 "中的含义与在 "银行里的钱 "中的含义不同。
这些模型的智能程度随体积大小而变化。
一个拥有数十亿（甚至上万亿）参数的模型可以做出更细致入微的预测。参数是模型在训练过程中调整的内部设置。
例如
- GPT-4.5 与老式模型（如 GPT-3、 使其在写作时的语气、结构和逻辑往往与人类无异。
- 海量数据集培训
那么，这些 "知识" 从何而来？
LLM 和其他生成模型都是在数 TB 的各种数据基础上训练出来的。
这意味着一切都来自书籍和文章、代码库、Reddit 线程、学术期刊，甚至用户手册。
训练数据越广泛、越多样，模型就越灵活、越连贯。
然而，并不是越多越好。劣质数据会导致劣质产出。这就是为什么数据整理是关键所在。
重要提示 一些模式因未经许可擅自搜刮内容而受到审查。这引发了道德和隐私方面的问题，尤其是在使用受版权保护或敏感数据的情况下。
随着这些数据集的增长，我们看到了新兴能力的崛起。这些能力是模型没有经过明确训练但似乎已经形成的技能，比如解决逻辑谜题或写诗。
- 微调和快速工程
基础模型的训练范围很广，因此必须对其进行微调，使其更加具体。
为了实现微调，开发人员会在法律文件或医疗笔记等利基数据上对模型进行训练，使其在特定领域表现出色。
对于用户来说，最强大的工具是 及时工程.
及时工程实例：
- 糟糕的提示 撰写有关营销的文章。
- 优化提示： 写一篇 3 段的博文，用轻松的语气和真实的例子向小企业主介绍影响者营销。
输入（提示）越具体、越全面，输出就越准确、越理想。
- 输出：文本、图像、音频、代码
现在，生成式人工智能几乎涵盖了所有内容媒介：
- 文本 → 博客文章、广告文案、社交标题（GPT-4.5、Claude 4、AI Chat）
- 图像 → 广告创意、插图（Midjourney、DALL-E 3、Ideogram AI）
- 音频 → 音乐曲目、音效（Suno、Udio）
- 代码→整个函数、错误修复、逻辑树（GitHub Copilot、GPT-4o）
2025 年 多模态模型 如 OpenAI 的 o1 和 Gemini 2.5 Pro，可以同时处理语音、视频、图像和文本。
生成式人工智能工具的常见示例
以下是 2025 年最具影响力的工具分类，展示了什么是生成式人工智能 能：
| 类别 | 工具 | 使用案例 | 建议 |
| 写作与内容创建 | - ChatGPT- Claude- 人工智能论文作者– 人工智能搜索引擎优化撰稿人 | - 博客文章、广告文案、论文--搜索引擎优化内容--语气和语流的改进 | 结合 AI Essay Writer 和 AI SEO Writer，实现全栈写作工作流程 |
| 图像生成 | - DALL-E- Midjourney- Stable Diffusion | 广告视觉效果、编辑设计、产品模型 | 设计师、营销人员和创意人员的理想选择 |
| 代码生成 | - GitHub 飞行员- 光标- Replit | 代码生成、调试、全栈脚手架 | 强烈推荐给开发人员和技术团队 |
| 音频和视频 | - Suno- RunwayML- NotebookLM（谷歌） | 音乐、视频编辑、播客/脚本生成 | 用于创意制作流水线 |
| 专用工具 | – 人工智能人性化设计器 | 将机器人文本细化为类似人类的文字 | 对于改善人工智能生成内容的自然色调至关重要 |
生成式人工智能的优势
以下是生成式人工智能如何改变创意和生产力格局：
- 它节省了内容制作的时间。 营销人员可以将产出提高 10 倍，同时将撰写时间减少多达 70%。
- 它可以降低创作成本。 聘请撰稿人、设计师或编辑的成本可能很高。生成式人工智能以快速、低成本的生成取代了重复性的创造性劳动。
- 它提高了产出的质量和数量。 一旦有了初稿，就可以对语气和格式进行微调，使其高质量、高频率。
- 您不再需要成为专业作家、设计师或编码员。 任何人都可以创建精良的专业级资产。
- 它能提高工作效率和创造力。 生成式人工智能是一个无情的头脑风暴伙伴。它能帮助你摆脱困境，激发新的方向。
- 它提供全天候的创意援助。 在您需要内容、灵感或解决问题的任何时候，它都已准备就绪。
局限与担忧
- 幻觉问题
人工智能 "幻觉 "是指自信地生成完全虚假的内容。
例如 一位 Reddit 用户向 ChatGPT 询问有关同型半胱氨酸和骨质疏松症的问题，ChatGPT 引用了一篇不存在的期刊文章（PMID：29033404），该文章实际上描述的是阻燃工作服。
2. 伦理问题：偏见、剽窃、错误信息
例如
- A 面部识别系统 对浅肤色男性的准确性明显高于深肤色个体，这反映出训练数据中的代表性不足。
- A 英国广播公司审计 发现，ChatGPT、Perplexity、Copilot 和 Gemini 等聊天机器人在一半以上的时事回复中经常错报政治事实、错误引用公众人物的言论和歪曲新闻背景。
3. 检测挑战
随着人工智能内容越来越难与人类创作的作品区分开来，检测变得越来越重要，尤其是在学术、法律或新闻领域。在这种情况下，您可以使用两种工具：
- 人工智能剽窃检查器 识别重复使用或借用的文本。
- 人工智能探测器和人性化设计器 标记人工智能生成的内容，然后以人性化的语气和风格进行编写。
4. 过度依赖与人类判断的必要性
仅仅依靠人工智能输出而不进行编辑监督，可能会导致事实错误、道德失范或内容基调与品牌不符。
人工智能缺乏真正的理解能力，因此人工审核仍然必不可少。
5. 质量不一致与迭代疲劳
输出质量因提示、上下文和模型类型而异。即使是专家用户也必须多次重复提示才能得到可用的结果，尤其是当细微差别或准确性很重要时。
尽管人工智能的速度很快，但这却增加了隐性的时间成本。
6. 环境影响
例如
- 训练一个 NLP 模型可以产生超过 600,000 磅 CO₂ 这相当于一辆汽车一生的产量或数百次横贯大陆的飞行。
- 据报告，GPT-3 消耗了 ~700,000 升水 在训练期间。每次 10-50 个响应查询大约需要 0.5 升冷却硬件。
- 德勤报告指出，到 2030 年，来自 人工智能可能增长 24 倍与传统人工智能系统相比，生成模型消耗的能量可能高达 4600 倍。
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关于生成式人工智能的常见问题
生成式人工智能是否等同于 ChatGPT？
ChatGPT 只是生成式人工智能的一个例子。其他生成式人工智能模型包括 Midjourney、Suno、人工智能聊天机器人等。
机器学习和人工智能有什么区别？
人工智能是人工智能的总称。机器学习是从数据中学习的人工智能子集。
生成式人工智能是机器学习的一个子类型，侧重于创建新的内容或数据。
机器学习模型的主要类型有哪些？
监督式、非监督式、强化式和生成式。
生成型人工智能和预测型人工智能有什么区别？
生成型人工智能创造新的内容或数据，而预测型人工智能则根据现有数据预测结果。
最终想法
我们正站在十字路口。生成式人工智能正在改变我们对创造力本身的看法。
想想看...
在人类历史上，我们第一次拥有了不只是计算或分类，而是真正创造的机器。
他们写的故事让我们开怀大笑。
设计能抓住品牌精髓的徽标
用代码解决我们还没有明确提出的问题。
这对人类的创造力意味着什么？
答案完全取决于我们如何选择使用这些工具。
问题不在于生成式人工智能是否会改变你所在的行业，因为它已经改变了。
现在的问题是，你是参与者还是旁观者？
使用 Undetectable AI 的 AI 等工具 剽窃检查器, 人工智能探测器和人性化设计器, 人工智能论文作者, 人工智能搜索引擎优化撰稿人和 人工智能聊天 在道德、智慧和创造力方面保持领先。
尝试 检测不到的人工智能 从现在开始，创造大胆、人性化、面向未来的内容。