Генеративный ИИ простыми словами — что это и как применяется | AI Радар
Применение ИИ

Генеративный ИИ

📅 Обновлено 13.07.2026🏷 Применение ИИ
Класс ИИ-систем, создающих новый оригинальный контент — текст, изображения, аудио, видео, код — а не только анализирующих существующие данные.

Коротко

Определение

Генеративный ИИ — это класс систем искусственного интеллекта, задача которых — создавать новый, оригинальный контент (текст, изображения, музыку, видео, программный код), а не только анализировать, классифицировать или предсказывать что-либо на основе существующих данных, как это делают более традиционные «предсказывающие» модели ИИ.

Термин стал массово известен широкой публике благодаря взрывной популярности продуктов вроде ChatGPT (генерация текста на основе LLM) и Midjourney (генерация изображений на основе диффузионных моделей) в 2022–2023 годах, хотя как научная область генеративный ИИ развивался задолго до этого момента.

На практике

В бизнесе генеративный ИИ активно применяется для создания черновиков маркетинговых текстов, генерации визуального контента для рекламы, автоматизации написания программного кода и создания персонализированных ответов клиентам.

AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
На главную
📝 Материал носит справочный характер и обновляется по мере изменений на рынке ИИ. Дата последнего обновления — 13.07.2026.

Частые вопросы

01Генеративный ИИ — это то же самое, что LLM?
Нет, LLM — один из видов генеративного ИИ, специализирующийся на тексте. Генеративный ИИ шире и включает также модели для изображений, аудио, видео и других типов контента.
02Чем генеративный ИИ отличается от классического машинного обучения?
Классическое машинное обучение чаще решает задачи анализа и предсказания (классификация, прогноз), а генеративный ИИ фокусируется на создании нового оригинального контента.
03Весь контент от генеративного ИИ одинаково надёжен?
Нет, качество и достоверность результата сильно зависит от конкретной модели, промпта и задачи — генеративные модели подвержены галлюцинациям и требуют проверки результата человеком в ответственных сценариях.