定义
决策式AI
核心功能是通过分析已有数据，进行 判断、预测 或 优化决策。其技术基础是学习数据中的 条件概率分布 - 即给定输入时输出的概率，专注于对现有信息的分类和推理。
应用场景包括人脸识别、推荐系统、金融风控、自动驾驶决策等，目标是通过 数据洞察 提升效率和准确性。
生成式AI
核心功能是 创造新内容，如文本、图像、音频、视频等。其技术基础是学习数据中的 联合概率分布-即输入与输出的联合关系，能够通过 归纳和演绎 生成与原始数据相似但全新的内容。
应用场景包括艺术创作、新闻写作、代码生成、多模态内容生产等，目标是模仿或超越人类的 创造力。
共同点
数据驱动：两者均依赖 大量数据进行训练，并通过机器学习或深度学习技术提取模式。
技术交叉：生成式AI和决策式AI的推荐系统都可解决判别问题，如：分类和聚类等问题。
提升效率：均能通过自动化替代人工，优化生产或决策流程。
核心差异
| 维度 | 决策式AI | 生成式AI |
|---|---|---|
| 技术目标 | 分析数据，做出最优决策或预测（如分类、回归） | 生成与原始数据分布一致的新内容（如文本、图像） |
| 模型结构 | 基于条件概率（如逻辑回归、支持向量机） | 基于联合概率（如GAN、Transformer） |
| 输出形式 | 离散决策（如“是否放贷”）或数值预测（如股价） | 连续内容（如文章、图片）或结构化数据（如代码） |
| 成熟度 | 技术成熟，已在金融、医疗等领域广泛应用 | 处于快速发展期，文本和图像生成较成熟，其他领域（如视频）仍需突破 |
| 可控性 | 规则明确，决策过程可解释性强 | 生成结果存在随机性，可控性和可解释性较低 |
| 典型应用 | 人脸识别、智能推荐、风险控制 | 艺术创作、营销文案、代码生成 |
生成式AI的核心优势
相比决策式AI，生成式AI不仅能生成内容，还能 理解复杂问题 并基于知识库生成精确回答。例如在教育、法律等领域提供知识检索支持，其底层大模型通过海量数据学习，具备一定 逻辑推理能力。
再者，生成式AI算法的 泛化能力 相对较强，例如它即可用在医疗健康领域生成仿真数据辅助诊断，也可在金融领域应用于预测模型，因为其基于 Transformer架构 的预训练模型，能快速适配多种任务，降低开发成本。
课代表小结：
决策式AI和生成式AI代表了人工智能的两种进化路径：前者以 优化决策 为核心，后者以 创造内容 为使命。两者在技术路径和应用场景上 互补。
现阶段，随着大模型和算力的发展，生成式AI的潜力逐渐释放，而决策式AI仍是许多企业效率提升的基石。
往期推荐：
1、Dify vs AnythingLLM：两大AI工具深度对比，谁更适合你的需求？
2、模型部署：Ollama 和 GPUStack如何选择？
3、Embedding模型：bge-m3和bge-large-zh-v1.5如何选？
好了，本期内容就是这么多，希望能够帮助到您，感谢您能读到最后，如果觉得内容不错，请您点赞转发给予鼓励，咱们下期再见。