2022 年 11 月，OpenAI 推出的 ChatGPT 以 “能对话、会创作、可编程” 的能力震惊世界，其核心是基于 Transformer 架构的生成式预训练 Transformer（GPT）模型。以 GPT-4 为例，它通过以下机制实现 “类人交互”：首先在万亿级文本语料（书籍、网页、代码）中进行无监督预训练，学习人类语言的概率分布；然后通过人类反馈强化学习（RLHF），让标注员对模型回答进行排序，引导其遵循道德规范与用户意图。这种 “预训练 + 微调” 的模式，使 GPT-4 在 SAT 考试中斩获 1470 分（前 10% 水平），并能完成法律文书撰写、复杂电路设计等专业任务。
生成式 AI 正在颠覆内容生产范式。美国《纽约时报》已尝试用 AI 撰写体育赛事简讯，速度比人工快 10 倍；设计师使用 MidJourney 生成海报初稿，将创意迭代周期从 3 天缩短至 2 小时；编程领域，GitHub Copilot 可根据注释自动生成 Python 代码，使开发者效率提升 55%（微软研究数据）。更令人惊叹的是，AI 开始涉足艺术创作 ——2023 年佳士得拍卖会上，AI 生成画作《埃德蒙・贝拉米肖像》以 43.2 万美元成交，引发 “机器是否具备创造力” 的争议。
然而，技术爆发伴随严峻挑战。深度伪造（Deepfake）技术可制作以假乱真的音视频，2024 年某国政要 “被演讲” 的虚假视频在社交媒体传播，导致股市波动；版权纠纷方面，摄影师起诉 Stable Diffusion 未经授权使用其作品训练模型，案件可能重塑 AI 时代的知识产权规则。此外，斯坦福大学研究指出，GPT-4 对政治议题的回答存在 “温和自由主义” 倾向，揭示了训练数据偏见可能导致的价值观误导。
面对这场 “生成革命”，欧盟《人工智能法案》已将生成式 AI 纳入严格监管，要求内容溯源与版权声明；OpenAI 则推出 “水印” 技术，为 AI 生成文本嵌入不可见标记。正如科幻作家阿西莫夫所言：“技术本身并无善恶，关键在于人类如何使用。” 生成式 AI 的未来，取决于我们能否在创新与风险之间找到平衡。
