​​生成式人工智能与传统人工智能的核心区别在于​​，​​前者具备自主创造全新内容的能力​​，​​而后者更侧重于规则驱动的逻辑推理和问题解决​​，两者在任务目标、数据驱动模式及应用场景中各具特色。生成式AI借助深度学习与概率模型自主学习数据分布，并通过输入条件生成独特内容；传统AI依赖预设规则库，通过专家系统实现精准决策。

生成式AI聚焦内容创作与创新领域，例如生成艺术作品、音乐或故事，​​其训练基于无监督或自监督学习，能不依赖明确标签探索数据规律​​，但面临数据质量依赖和伦理争议等挑战。传统AI则在需要高精度预测的场景中占优，如医疗诊断或金融风控，依赖监督学习与人工知识库维护，灵活性较低但解释性强。

技术路线上，生成式AI采用深度神经网络和对抗生成机制，以概率分布模拟真实数据创造新内容；传统AI依托逻辑规则构建专家系统，在复杂推理和确定性问题处理中表现稳定。生成式AI的创造性体现在开放性应用中，比如营销内容自动化或游戏场景生成，而传统AI更适合金融建模、自动驾驶等结构化任务，其封闭性系统能减少不确定性风险。

总结而言，生成式AI与人工智能并非对立关系，而是技术演进的不同阶段。​​前者以创造力颠覆传统模式​​，​​后者通过严谨逻辑夯实基础应用​​。企业在选择工具时需权衡创新需求与稳定性要求，而技术本身的互补性将持续推动行业智能化变革。