Что такое генеративный искусственный интеллект?

Разница именно в результате работы. Обычный, или «классический», искусственный интеллект чаще решает задачи распознавания и классификации: определяет объект на фото, ставит спам-фильтр на письмо, оценивает риск по заявке на кредит. Генеративный ИИ вместо этого создаёт новый контент — текст, изображение, звук или видео, которого раньше не существовало.

Технически оба подхода часто используют похожие нейросетевые архитектуры, но обучены под разные цели: классифицирующая модель учится отвечать на вопрос «что это», а генеративная — «как продолжить или создать что-то похожее по стилю на то, что она видела при обучении». Отсюда и практическая разница в применении: генеративный ИИ пишет черновики документов, рисует иллюстрации по описанию, синтезирует голос или собирает видеоролик из текстового сценария.

Именно генеративное направление в последние годы получает основную часть инвестиций в индустрии: компании вкладывают в него миллиарды долларов, включая проекты, поднимающие финансирование в десятки миллиардов на одну только разработку такой модели. Причина — широкий охват применений сразу в нескольких отраслях: от маркетинга и разработки до медицины и образования, тогда как классические модели классификации решают более узкую задачу.

Ограничение у генеративного ИИ то же, что у любой языковой модели: он создаёт правдоподобный, а не обязательно верный результат, поэтому фактическую точность выданного текста или данных стоит перепроверять отдельно, особенно если результат идёт в публичный документ или отчёт.