判别式 AI 与生成式 AI
一、背景
为了解决不同的应用场景，在 AI 的发展过程中，机器学习模型逐步分化为 判别式（Discriminative）和生成式（Generative） 两各技术路线，从而形成了 AI 的两大派别。它们分别在分类、回归、模式识别以及数据生成等任务中发挥核心作用。
为了避免在 AI 技术选型过程中走弯路，为应用场景匹配不合适的 AI，我们有必要了解两种 AI 的核心差异。
二、判别式 AI：模式识别与分类任务的核心
判别式 AI 模型主要用于分类和预测任务，目标是建模输入（X）与输出（Y）之间的决策边界，即直接学习 P(Y|X)。典型的判别式算法包括 逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度神经网络（DNN） 等。这类模型在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域发挥了巨大作用。例如，2012 年 AlexNet 在 ImageNet 挑战赛上大获成功，证明了深度卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上的卓越能力。后续的 ResNet、EfficientNet 等模型进一步推动了判别式 AI 的发展，使其在目标检测、语音转文字、情感分析等任务上达到了接近人类水平的表现。
在自然语言处理领域，BERT 等自监督学习的预训练模型也属于判别式 AI 的范畴。BERT 的训练目标是通过 掩码语言模型（Masked Language Model, MLM） 预测缺失单词，其双向上下文理解能力极大提升了 AI 的文本理解能力，使其广泛应用于信息检索、情感分析、机器翻译等任务。
值得一提的是，判别式 AI 对硬件处理能力的要求更低，甚至可以在移动终端上运行，如图 1。
基于 AI 技术的翻译机
（基于 AI 技术的翻译机）
三、生成式 AI：从数据学习到创造新内容
与判别式模型不同，生成式 AI 的目标是学习数据的分布，并生成与训练数据相似的新样本，即建模 P(X) 或 P(X|Z)（Z 为隐变量，即没有预先定义的变量，隐变量的存在是判别式 AI 准确率缺陷的主要成因）。生成式模型不仅可以用于数据增强，还能在无标签数据环境下进行自监督学习，为 AI 带来了更广泛的应用场景。
生成式 AI 的早期探索始于隐马尔可夫模型（HMM）和玻尔兹曼机（Boltzmann Machines），但真正的突破出现在 2014 年，生成对抗网络（GANs） 的提出引发了 AI 在图像生成领域的革命。GAN 由生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator） 组成，通过博弈的方式不断优化，使生成的数据越来越接近真实样本。2017 年，前文介绍的 BERT/Transformer 提出后，生成式 AI 进入快速发展阶段，OpenAI 基于此架构推出的 GPT 系列（Generative Pre-trained Transformer）成为生成式 AI 的标志性成果。GPT-3、GPT-4 等大规模语言模型能够基于大量文本数据进行预训练，并在下游任务中表现出极强的语言理解与生成能力。生成式 AI 不仅限于文本生成，还广泛应用于多模态领域，如文本生成图像（如图 2）、音频合成、视频生成等。多模态生成式 AI 的进步，使得 AI 能够更自然地理解和创造内容，推动了艺术创作、设计自动化、游戏开发等多个行业的变革。
（图 2：使用通义万象生成图片）
四、判别式 vs 生成式：优势、局限性与融合趋势
尽管判别式 AI 和生成式 AI 在建模方式和应用场景上有所不同，但二者在实践中往往相辅相成。判别式 AI 擅长分类、检测和回归任务，计算效率高、泛化能力强，在生产环境中更易部署。但其主要局限在于数据依赖性强、无法生成新数据，因此在低数据场景或创新内容生成方面能力有限。
相比之下，生成式 AI 的优势在于能够建模数据的分布并生成新样本，在低数据场景下仍能有效工作，适用于数据增强、仿真模拟、个性化内容创作等任务。然而，生成式 AI 往往计算成本较高，训练过程不稳定，并存在模式崩溃（Mode Collapse）、难以控制生成内容等问题。此外，由于生成式 AI 的内容高度依赖训练数据，其在真实性、可控性和伦理问题上也面临较大挑战。详细对比如图 3 所示。
（图 3：判别式 AI 与生成 AI 对比）
随着 AI 技术的发展，判别式和生成式的融合趋势越来越明显。例如，GAN 本身就结合了判别模型和生成模型的优势，而近年来的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL） 也开始采用生成式预训练+判别式微调的策略。GPT-4 等大模型在预训练阶段采用自回归生成方式，但在推理过程中可以进行判别式优化，以提高模型的可靠性和稳定性。这种趋势表明，未来的 AI 系统可能不再严格区分判别式和生成式，而是结合二者的优点，实现更强的泛化能力和创造力。
文章转载自：葡萄城技术团队
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