生成式人工智能与判别式人工智能的核心差异在于：前者能创造新数据（如文本、图像），后者仅能分类或预测现有数据。 生成式AI像“创作者”，通过学习数据分布生成类似内容；判别式AI则是“裁判员”，专注于区分不同类别数据的边界。两者在技术原理、应用场景和训练方式上存在显著不同。

1. 功能差异
   生成式AI（如GPT、DALL·E）通过概率模型生成全新内容，例如写文章、画图或作曲，其核心是学习数据的潜在分布并模仿。判别式AI（如分类模型）则通过分析特征差异完成特定任务，如垃圾邮件识别、人脸验证，输出通常是概率或标签。

2. 技术原理
   生成式AI常用变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）或扩散模型，需大量数据训练以捕捉细节。判别式AI依赖逻辑回归、支持向量机（SVM）等，聚焦于决策边界优化，对数据量的需求相对较低。

3. 应用场景
   生成式AI适用于创意领域（广告设计、虚拟角色生成）和填补数据缺失（医学影像合成）。判别式AI多用于风险控制（信贷评估）、自动化决策（自动驾驶感知）等需高准确率的场景。

4. 训练与评估
   生成式AI的评估更复杂，需衡量生成内容的真实性、多样性（如FID分数）。判别式AI通过准确率、召回率等标准指标即可验证性能，训练目标明确且高效。

总结：选择生成式或判别式AI取决于需求——需要“创造”还是“判断”。未来两者可能融合，如生成式AI辅助数据增强以提升判别模型性能，推动AI技术边界扩展。