生成式AI崛起，使得現今許多有關人工智慧的討論都脫離不了生成式AI，然而，並非所有AI都可歸類為生成式AI，《生成式人工智慧：AIGC的邏輯與應用》一書更剖析判別式AI與生成式 AI間差異性，兩者在應用方式都具有各自所沒有優勢。

記者／陳士勳

生成式AI崛起，使得現今許多有關人工智慧的討論都脫離不了生成式AI，然而，並非所有AI都可歸類為生成式AI，《生成式人工智慧：AIGC的邏輯與應用》一書更剖析判別式AI與生成式 AI間差異性，兩者在應用方式都具有各自所沒有優勢。

兩者機率分布不同

《生成式人工智慧：AIGC的邏輯與應用》作者丁磊表示，針對學習資料中的機率分布，判別式AI偏向條件機率分布，「將1個樣本歸在特定類別的機率，再對新的場景進行判斷、分析和預測。」生成式AI則採聯合機率分布，「由資料中多個變數組成向量的機率分布，再對已有的資料進行總結歸納。」並在該基礎上活用深度學習技術，創作相當於自動生成全新的相似內容。

技術上差異：標籤VS生成

就技術層面而言，丁磊指出，判別式AI能辨別不同類別資料，進行些區分，「也就是對現有資源打上標籤，判斷事物的真假和種類。」生成式AI如同上述，歸納分析資料後，再創作新的內容，「比較能夠舉一反三，看了很多狗的圖片後，就能創作出全新的小狗圖片。」

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各有不同應用優勢

丁磊觀察，判別式AI主要應用在人臉辨識、推薦系統、風控系統、等其他智慧決策系統，以及機器人和自動駕駛，而生成式AI則強在像是文本、圖片、語音和影片等多樣的生成內容，及內容創作、人機互動、產品設計等，因此，得根據領域來選擇合適的AI類型。

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