生成式人工智能的发展历程是从基础算法到多模态创造的进化史，其核心突破包括马尔可夫链的理论奠基、GAN的对抗生成机制、大语言模型的参数跃迁，以及政策与安全标准的全球化协同。
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理论萌芽期（1950s-1970s）
早期研究以概率模型和规则系统为主，如马尔可夫链和隐马尔可夫模型（HMM），为数据生成奠定了数学基础。1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，ELIZA等早期对话程序虽简单，却为自然语言生成埋下种子。 -
算法突破期（1980s-2010s）
神经网络和深度学习兴起，1986年反向传播算法推动模型训练效率。2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络（GAN），通过生成器与判别器的动态博弈，实现图像、音频的高拟真生成。同期，变分自编码器（VAE）和Transformer架构进一步扩展了生成能力。 -
大模型爆发期（2018-2024）
OpenAI的GPT系列模型标志参数量的指数级增长，GPT-3（1750亿参数）展现强大的文本创作能力。多模态模型如DALL·E实现“文生图”，扩散模型推动艺术创作平民化。2024年全球生成式AI用户超6亿，中国备案大模型数量突破200个，国际安全标准（如WDTA《大语言模型安全测试方法》）同步完善。 -
应用与伦理深化期（2025至今）
技术重心转向行业落地与合规，医疗、金融等领域强调数据隐私与版权归属。AI生成内容的可信度成为焦点，透明披露机制（如人工校对标识）和伦理框架逐步普及。
未来，生成式AI将更注重“创造价值”而非单纯“参数竞赛”，其发展始终伴随技术创新与社会责任的平衡。
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