​​生成式AI是人工智能领域中能够基于算法、模型和规则，自主生成文本、图片、声音、视频、代码等具有逻辑性和连贯性内容的技术，其核心依托多模态模型，可针对用户需求实现异构数据的生成式输出，在多个领域都有广泛应用。​​

生成式AI通过学习并模拟事物的内在规律，根据用户输入的资料创造新内容，不同于传统AI仅对输入数据进行处理和分析。其技术原理主要基于深度神经网络，通过训练大规模数据集，学习抽象出数据的本质规律和概率分布，利用生成模型产出新数据。常见的生成模型包括递归式生成模型（如RNN和Transformer）、生成式对抗网络（GAN）等。

生成式AI的历史可追溯到1950年Alan Turing提出的“图灵测试”，此后经历了多个发展阶段，并在2014年因深度学习方法迎来新时代。2022年底OpenAI发布ChatGPT后，该技术在文本生成领域取得显著进展。其应用场景涵盖自然语言生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、代码生成以及医疗与生物技术等多个领域。

在中国，生成式AI的发展受到政策支持。2023年工信部推出《生成式人工智能服务管理规定》，对模型备案、数据安全和内容监管提出要求。2024年《生成式人工智能应用安全测试标准》等国际标准发布，确保其安全性与合规性。截至2025年3月，已有346款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案。

生成式AI在教育、商业等领域展现巨大潜力。在教育中，它可实现个性化教学、自适应学习及自动化评价，提升学习效率与积极性。商业上，其文本生成与自然语言处理能力可辅助内容创作、提升工作效率。

生成式AI通过模拟事物的内在规律生成新内容，为各行业带来创新与效率提升，其技术发展与应用趋势将持续推动社会进步。