在上一期内容中，我们初探了人工智能的世界，聊到了它的基本原理与生活化应用。我们了解到，AI如同一个数字大脑，能帮助计算机实现思考、学习甚至决策。
但AI的能力远不止于此。试想，如果这个数字大脑还能自主创作——撰写文章、编写代码甚至设计图像呢？这在过去或许像是科幻情节，但今天已成为现实。
本期视频，我们将聚焦一种能创造新内容的人工智能：生成式AI。
什么是生成式AI？
生成式AI（GenAI）是人工智能的一个重要分支，专精于创造全新内容，包括文字、图像、音频乃至视频。其高效的内容生成能力，正是引发广泛关注的原因。
你可能已经接触过像Dall-E或Midjourney这样的AI绘图工具：只需输入文字描述（例如“月光沙滩上拉小提琴的美人鱼”），它们就能生成独一无二的精致画面。我们还可以进一步细化要求，比如指定“3D渲染风格”或“梵高画风”，AI也能轻松实现。
文字生成领域则有ChatGPT、Jasper等工具。只需给出简单指令（例如“写一段互联网发展史简介”或“撰写宠物石养护指南”），它们便能输出逻辑清晰的文本。只要你的创意足够独特，AI就能无限拓展创作边界。
生成式AI的可能性正在飞速进化。在本系列后续课程中，我们将深入探讨其具体应用场景。
生成式AI如何运作？
其核心技术是“深度学习”。回想上一期我们提到的“教计算机识别大象”的例子——这正是通过数据训练让机器识别规律的过程。
生成式AI依托于一种名为“神经网络”的多层结构。每层网络由大量人造神经元组成，数据每经过一层都会进行提炼分析。系统通过海量数据训练不断自我优化，最终形成强大的创作能力。
大型语言模型（LLM）
ChatGPT等工具的背后，是名为“大型语言模型”的深度学习架构。它们通过消化海量文本数据，学会了人类语言的组织逻辑。
LLM的核心功能是“文字接龙”。例如看到句子“猫咪最可爱的地方是它们…”，模型会基于数十亿文本的训练经验，推测后续可能出现的词汇。它不仅能分析词语关联，更能理解上下文语义。
有趣的是，如果LLM总是选择概率最高的词汇（如手机输入法联想），生成内容会显得刻板。因此开发者会引入随机性，让AI偶尔选择非常见词汇，从而使文本更具创意。这也是为什么向同一AI提问多次，可能获得不同答案的原因。
总结
现在你已经了解了生成式AI的基本原理！下篇文章，我们将探讨这项技术如何影响SEO与网络生态。
