鑑別式AI (Discriminative AI）和生成式AI (Generative AI) 是人工智慧領域中兩種主要且功能不同的類型。
以下是它們之間的主要區別：
| 特性 | 辨識型AI (鑑別式AI) | 生成式AI |
| 核心目的 | 分類 (Classification) 和 預測 (Prediction)。判斷數據屬於哪一類或預測結果。 | 創造 (Creation) 新的、原創的內容或數據。 |
| 運作方式 | 學習數據之間的邊界或條件機率 ($P(y | x)$)，即給定輸入 $x$ 判斷輸出 $y$ 的機率。 |
| 輸出的形式 | 標籤、類別、分數或預測值。 | 全新的內容，如文本、圖像、音樂、程式碼等。 |
| 訓練數據 | 通常需要標記 (Labeled) 數據（監督式學習）。 | 通常使用大量未標記 (Unlabeled) 數據（非監督式或自監督學習）。 |
| 常見應用 | 影像辨識 (貓/狗)、垃圾郵件偵測、疾病診斷、信用評分、語音轉文字。 | 撰寫文章、生成圖像 (Midjourney, DALL-E)、創作音樂、聊天機器人 (ChatGPT)、程式碼生成。 |
| 提問範例 | 「這張圖片是貓還是狗？」 | 「請幫我畫一隻在天空飛的貓。」 |
簡單來說：
- 辨識型AI 是一個「判斷者」，它負責區分、分類和預測現有數據的屬性。
- 生成式AI 是一個「創造者」，它負責從無到有地創造出與訓練數據相似但全新的內容。
