​​生成式人工智能通过自监督学习、算力跃升与算法革新，正在重塑内容创作、行业赋能与思维模式，但其“AI幻觉”与数据缺陷仍需警惕。​​

生成式人工智能的核心优势在于​​突破传统“单一任务”范式​​，实现跨模态内容生成，例如文字转图像、视频生成甚至复杂场景模拟。​​大语言模型如GPT、DeepSeek通过自注意力机制与MoE架构，降低了训练成本并提升效率​​，使普通人也能参与内容创作，如生成文章、设计图稿，甚至加速科学研究。国内“文心一言”“通义千问”等模型凭借中文语境优势，已渗透教育、医疗、广告等行业，推动生产力革新。

生成式AI仍面临显著瓶颈。​​“AI幻觉”现象频发​​——因模型基于概率而非事实验证，常输出虚构或错误信息，尤其在专业领域可能导致严重风险。中文语料库与国际知识覆盖不足、芯片限制导致算力紧缺、高能耗问题亦制约其发展。​​DeepSeek的轻量化MoE与开源模式展现了技术差异化的潜力​​，但其生态完善仍需时间。

尽管存在争议，生成式AI的进化趋势不可逆。未来需平衡算法效率、伦理规范与数据安全，通过开源协作、行业垂直化深耕与算力基建突破，释放其创新价值。普通用户在使用时应注重内容验证，并关注技术标准的持续迭代。