Gen AI（Generative AI）即生成式人工智能，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。
生成式 AI 是人工智能的一个细分流派，在 80 年的 AI 发展史中，它相较之前的所有 AI 实现方法有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中，甚至给人通过了图灵测试的感受。
生成式 AI 和 AIGC 密切相关，利用 Gen AI 创建的内容即 AIGC（AI-Generated Content）。
生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成，并形成了共同监管的形势。
AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成等，在多个领域展现出广泛的应用前景。
Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么？[content]从OpenAI的官网中可以查询到，在2022年宣发时，OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面，发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩，从公开收集的资料中可以看出，早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型，但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用（服务）。
[title]走入AI的世界[heading2]1智能起源：极简AI发展史和生成式AI的革命性突破[heading4]*补充阅读资料（加餐内容，可折叠略过）：如果要将图1中那条起起落落的黄色曲线做更详细的说明，就是图2中展示的信息，这部分内容大家可以根据兴趣选择性阅读了解，要点我已列出，在此不做更多赘述。图2 AI发展经历的三个阶段2022年开始掀起的这一轮AI大模型革命，更准确的来说是生成式AI的革命（生成式AI，Generative artificial intelligence，简称GenAI），图3给出了关于生成式AI的更多技术解释，图片左边的文字可选择性阅读了解，我们更需要将注意力集中在图的右侧，理解这些概念之间的包含关系，即：人工智能是一个大而泛的概念，其中有一个流派叫做“机器学习”，而机器学习中涌现出一个分支，即应用了深度神经网络的机器学习，我们称之为“深度学习”，深度学习中又涌现出一个细分流派，就是这一轮大热的生成式AI。图3什么是生成式AI-1从结果（质量/效果）上看，生成式AI相较之前的所有AI实现方法，有了根本性的，跨时代的进步，做为AI应用的学习者，我建议你在理解这些概念的时候可以粗暴的做这样的划分：生成式AI和其他AI。因为在80年的AI发展史中，AI从未有一刻像现在如此像人，在某些细分场景应用中，我深刻的感受了“他”已经通过了图灵测试，激发起我内心深深的惊叹和敬畏！
1.4本章小结GenAI（即生成式AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用，利用GenAI创建的内容即AIGC（全称AI-Generated Content）。作为一种强大的技术，生成式AI能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本，如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有Sora和WaveNet。此外，AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。