生成式人工智能

生成式人工智能是人工智能的一个分支，其核心目标是创建能够生成全新内容（如文本、图像、音频或代码）的模型。与仅进行分类或预测的传统模型不同，生成式模型学习数据分布，并从中采样以产生原创输出。以下分步骤说明其核心原理与发展：

1. 基础概念与生成模型
   生成式模型的核心是学习训练数据的概率分布。例如，若模型学习了大量猫的图片，它能够估计任意图片与“猫”的相似度概率（即\(P(X)\)，其中\(X\)为数据）。早期生成模型如高斯混合模型通过简单分布拟合数据，但难以处理高维复杂数据（如图像）。

2. 隐变量与变分自编码器
   为高效生成数据，模型引入隐变量\(z\)（代表数据潜在特征，如猫的姿态、颜色），通过联合分布\(P(X,z)\)推导\(P(X)\)。变分自编码器通过编码器将输入映射到隐空间，解码器从隐变量重构数据，并通过KL散度约束隐分布接近高斯分布。但其生成结果常模糊，因假设了简单先验分布。

3. 生成对抗网络
   GAN通过生成器与判别器的对抗训练突破模糊性限制。生成器从随机噪声生成假数据，判别器区分真实与生成数据。二者在极小极大博弈中优化，最终生成器产生以假乱真的输出。GAN生成质量高，但训练不稳定且易发生模式崩溃。

4. 自回归与序列生成
   针对序列数据（如文本），自回归模型按顺序生成数据，每一步依赖前序输出。例如，GPT系列基于Transformer解码器，通过注意力机制捕捉上下文，生成连贯文本。这类模型依赖大规模数据与计算，但可控性强。

5. 扩散模型的革命
   扩散模型通过正向过程（逐步向数据添加噪声）与反向过程（从噪声重建数据）学习生成。其核心是利用U-Net预测每一步噪声，通过逐步去噪生成高质量输出。此类模型在图像生成领域（如DALL·E、Stable Diffusion）超越GAN，并支持跨模态生成。

6. 多模态与大型生成模型
   现代生成式AI融合多模态数据（文本-图像-音频），如CLIP模型对齐文本与图像语义空间，支撑DALL·E的文本到图像生成。大语言模型通过预训练与微调实现零样本生成，并可通过提示工程调整输出风格与内容。

7. 应用与伦理挑战
   生成式AI已应用于创意设计、药物研发、代码辅助等领域，但其生成内容的真实性、版权争议、深度伪造风险等引发伦理担忧。解决方案包括数字水印、检测工具与合规框架。