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

Генеративный ИИ

Обновлено 30 сентября 2026Александр ГригорьевПрименение ИИ

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

Весь глоссарий →

Коротко

  • Генеративный ИИ создаёт новый оригинальный контент — текст, изображения, аудио, видео, код
  • В отличие от классического «предсказывающего» ИИ (анализ, классификация), фокусируется на создании нового
  • LLM (текст) и диффузионные модели (изображения) — два наиболее известных типа генеративного ИИ
  • Взрывной рост интереса к теме ИИ в 2022–2023 годах во многом связан именно с генеративным ИИ (ChatGPT, Midjourney)

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.

Частые вопросы

Генеративный 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.

Чем 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.

Весь 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.

Как сослаться на эти данные
Radarii.ru, «Генеративный ИИ», обновлено 30 сентября 2026. Ссылка: radarii.ru/glossary/generativnyy-ii