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生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）标志着人工智能发展中的一个关键转折点，代表了从传统以分类与回归为核心的“预测式 AI”向能够创造新内容的智能系统的跃迁。GenAI 不仅能处理已有数据，还能生成全新的文本、图像、音频视频、代码乃至三维结构，深刻重塑了组织运作模式和社会交互方式。
Patel 等人在《Artificial Intelligence Review》上发表的系统性综述指出，长期以来，AI 的主流叙事聚焦于“预测与优化”，而生成式 AI 的迅猛发展迫使我们重新审视其在组织中的角色定位——它已不再局限于辅助工具，而是逐步参与到知识生产、内容创作甚至决策过程中，并开始影响人机之间行动权的分配逻辑。
该研究的独特之处在于，超越了对具体模型或应用场景的罗列，转而构建了一个宏观分析框架。文章系统梳理了生成式 AI 的技术演进路径，探讨其在金融、云计算、医疗、教育和能源等关键行业中的结构性影响，评估其对软件初创企业及创业生态的推动作用，并深入剖析 agentic AI（具备自主行为能力的 AI）、AI agents 以及多智能体系统（MAS）如何与 GenAI 融合发展。同时，作者还将伦理问题、合规要求、安全风险与核心技术挑战纳入统一的理论体系进行讨论。
在方法论层面，研究遵循标准的系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）流程，通过在多个学术数据库中使用“Generative AI / GenAI”联合“行业、教育、医疗、云计算、AI agents、ethics”等关键词进行检索，时间范围限定为2018年至2025年，仅选取经过同行评审的英文期刊论文。采用自动化工具与人工筛选相结合的方式剔除重复项和无关研究，并依据 PRISMA 流程图清晰展示“识别—筛选—资格评估—纳入”的全过程，确保研究结果的系统性与可追溯性。
整体来看，这篇综述围绕四大核心维度构建理论框架：一是生成式 AI 的历史演进与关键技术基础；二是其在产业与初创企业中的结构性作用分析；三是 GenAI 与 AI agents、agentic AI 及多智能体系统之间的能力互补与架构融合；四是关于伦理规范、合规机制与技术瓶颈的系统性归纳。本文将基于这一结构展开，但更侧重于提炼其中的核心概念与理论逻辑，帮助读者建立清晰的认知图谱。
综述首先将生成式 AI 置于人工智能发展的长河中加以审视。作者通过一张整合符号主义（symbolicism）、连接主义（connectionism）与行动主义（actionism）的示意图，揭示 AI 思想流派的演变轨迹。早期 AI 以符号操作和逻辑推理为核心，典型代表包括专家系统和规则引擎；随后，神经网络与深度学习的兴起使连接主义复兴，推动数据驱动的表示学习成为主流；近年来，具身智能、交互式学习与机器人技术所体现的行动主义，则强调“感知—行动—反馈”的闭环机制。
生成式 AI 正是在连接主义与行动主义交汇处成长起来的技术集合。不同于判别模型仅用于分类或预测，生成式模型致力于学习数据本身的分布规律，从而能够在给定条件下创造出符合统计特性的新样本。研究通过一条时间轴展示了从1940年代至今的技术演进路径：从早期基于规则的符号生成系统，发展至概率图模型驱动的生成方法，最终演变为 GAN、变分自编码器（VAE）、自回归模型、扩散模型、Transformer 架构以及大规模基础模型（foundation models）等现代技术形态。
其中，Transformer 架构的提出及其在大规模预训练中的成功应用，构成了生成式 AI 发展的重要分水岭。这一突破使得大语言模型（LLM）如 GPT 系列、Claude、Gemini、Llama 等得以实现工业化部署，成为支撑自然语言生成的核心基础设施。与此同时，扩散模型在图像生成与多模态任务上的显著进展，进一步巩固了当前生成式 AI 的技术底座。这两类技术的协同发展，共同奠定了当下生成式人工智能的能力边界与发展潜力。
2.2 三代生成式 AI：知识驱动、数据驱动与“知识–数据融合”
受第三代人工智能理论启发，本文将生成式 AI 的发展历程大致划分为三个阶段：早期以符号系统和逻辑规则为核心的“知识驱动生成”；随后兴起的以深度神经网络为基础的“数据驱动生成”；以及近年来逐步发展的“知识与数据融合式生成”。
在知识驱动阶段，系统依赖人工编码的语法规则、模板结构和推理机制，典型代表是早期的自然语言生成系统。这类系统能在特定领域内输出格式规范的文本，但泛化能力较弱，且维护成本较高。进入纯数据驱动阶段后，模型如 GAN、VAE 和自回归架构通过在海量数据上学习隐含分布或潜在空间，实现了无需显式编程即可生成新内容的能力，展现出“统计层面的创造力”。然而，此类模型通常缺乏对知识的明确表达，行为难以控制，且生成结果常出现不可解释的问题。
随着技术演进至第三代，研究趋势转向在大规模预训练模型基础上融入显性知识与结构先验。例如，引入知识图谱增强、检索增强生成（RAG）、外部工具调用或程序合成等方法，使模型在推理过程中不仅能依赖参数中隐含的知识，还可动态访问外部知识源。这种方式在保留强大生成能力的同时，提升了输出的可控性和事实准确性。大概念模型（Large Concept Models, LCMs）正是这一方向的重要体现——它们致力于在表示空间中建模概念及其相互关系，而非仅处理 token 序列，为实现“概念级生成”和更高层次的抽象推理奠定了基础。
2.3 生成式 AI 的核心模型族群与理论定位
从模型体系角度看，文章系统梳理了当前主流的生成式模型类型，涵盖 GAN、VAE、扩散模型、基于自回归 Transformer 的大语言模型，以及多模态中常见的扩散-Transformer 混合架构，并依据其“学习目标与训练范式”进行理论归类。
GAN 采用对抗训练机制，在生成器与判别器之间构建极小极大的博弈过程，促使生成样本不断逼近真实数据分布；VAE 则通过变分推断框架，在端到端训练中最大化证据下界（ELBO），从而学习可解释的隐变量结构；扩散模型基于“前向加噪—反向去噪”的马尔可夫链机制，通过学习条件得分函数实现高质量样本生成；而基于 Transformer 的大语言模型则将生成任务转化为自回归的条件概率预测问题，利用注意力机制捕捉长距离依赖，广泛吸收语料中的上下文模式与世界知识。
从统一理论视角来看，这些模型均可被视为对高维复杂数据分布的可微近似方法，区别主要体现在对似然函数的显式或隐式处理方式，以及在重构精度、采样效率和隐空间操控性之间的权衡策略。GAN 倾向于隐式建模并注重生成质量；VAE 强调隐空间的可解释性；扩散模型在理论上与得分匹配、随机微分方程等数学框架紧密关联；大语言模型则实现了生成与序列预测的高度融合。尽管各模型路径不同，但其共通本质在于“从高维经验数据中提炼出可复用的生成规律”，这一点也为后文关于行业应用与 agentic AI 的讨论提供了理论支撑。
2.4 生成式 AI 的重要性：跨行业的结构性能力
在完成技术脉络的系统梳理之后，作者进一步阐述生成式 AI 的深层价值，指出其影响远不止于自动化写作或图像绘制。作为一种通用的结构转换引擎，生成式 AI 能够在语言、视觉、代码等多种模态之间实现映射与重构，进而重塑组织的信息处理方式、价值创造流程与决策机制。
配套的 Table 4 从自然语言处理、语音合成、创意生成等多个维度总结了生成式 AI 所带来的能力跃迁。值得注意的是，其真正意义不在于具体应用场景的罗列，而在于背后所揭示的三重抽象结构：其一，生成式 AI 将传统上高度依赖专业技能的创作活动分解为“输入条件建模”与“输出分布采样”两个可形式化的步骤，推动创作流程的标准化与自动化；其二，它依托统一的模型架构实现跨模态操作，使得企业可在同一技术栈上协同处理文本、图像及其他媒体形式，显著降低系统集成复杂度；其三，它天然支持“人机协同”工作模式——由 AI 提供初稿、结构建议或多版本变体，人类负责筛选、修改与最终确认。这种协作范式在后续关于人类与 AI 能动性关系的分析中被反复强调。
3 行业视角：生成式 AI 作为“基础设施级能力”的崛起
3.1 从“自动化工具”到“协作伙伴”：行业角色的重新定位
在探讨生成式 AI 在产业中的角色演变时，作者借助一幅示意图展示了其在多个行业中实现“数字自动化”的典型演进路径。
文章探讨了传统企业在应用人工智能技术时的典型路径，通常聚焦于流程自动化与预测分析，例如通过模型优化库存管理、预测市场需求或进行风险评估。相较之下，生成式 AI 的作用更为深入，它不仅参与内容创作，还介入人机交互界面，从而重塑知识和信息在组织内部的流动模式。研究以金融、云计算与IT、医疗、教育以及能源等行业为例，并未仅限于罗列具体应用场景，而是提炼出若干共通的“结构性角色”，揭示其深层次影响。（SpringerLink）
首先，生成式 AI 扮演“语义接口”的角色，将复杂系统的操作转化为自然语言指令与对话形式。以云运维为例，工程师可通过自然语言查询系统状态、生成故障报告或撰写变更说明。背后由大语言模型（LLM）解析用户意图，调用内部API并输出结构化文档。这一机制相当于在传统系统之上构建了一层“语义操作系统”，显著降低了系统使用的门槛。（SpringerLink）
其次，生成式 AI 作为“知识重组器”，被广泛应用于处理海量非结构化数据，如日志记录、电子病历、教学资料或科研文献。它能够提取关键信息，生成摘要、对比分析或问答内容，从而大幅降低知识获取与传播的成本。论文特别指出，在金融风控、辅助诊疗和教育内容开发中，生成式 AI 的核心价值不在于创造全新知识，而在于对已有知识进行总结与重构。这种“再表述能力”相比单纯的“内容创作”，在实际业务中更具实用意义。（SpringerLink）
最后，生成式 AI 还可充当“模拟环境”，用于生成各类情景、场景数据或极端边界条件，服务于系统鲁棒性测试或其他模型的训练需求。深度生成模型能够在不泄露真实敏感数据的前提下，模拟出符合真实分布的数据集，有效缓解数据隐私与可用性之间的矛盾。这一点在医疗与金融等高合规要求领域尤为关键。（SpringerLink）
论文对多个重点行业进行了系统性梳理，未局限于单一案例描述，而是归纳出几种跨行业反复出现的结构化应用模式。
在金融行业中，生成式 AI 被广泛用于自动生成合规文件、解释信用评分逻辑、撰写分析报告以及构建对话式投资顾问系统。但更深层次的影响在于，它改变了“金融知识编码”的方式——过去依赖专家手动编写文档，如今模型可根据结构化数据快速生成初稿，再由人工审核完善。这种“人机协同生成”模式，使机构能在保持合规一致性的基础上，实现更高精度的个性化沟通。（SpringerLink）
在云服务与IT支持领域，研究引用了OASIS等代表性系统，说明大语言模型能高效处理大量告警日志和工单记录，自动提炼出包含时间、地点、原因及应对措施的结构化事件报告。相关文献显示，此类系统的摘要生成速度可达人工效率的百倍以上，且输出质量接近专业工程师水平，使得运维团队得以将更多精力集中于根因分析与系统优化等高阶任务。（SpringerLink）
医疗领域的应用主要集中在两个方向：一是利用生成式模型辅助生成医学影像报告草稿，支持临床决策与教学培训；二是对电子健康档案进行语义解析与结构化转换，提升信息检索与数据分析效率。鉴于医疗行业对准确性与可追溯性的严苛要求，生成式 AI 的部署必须依托严格的评估体系和多层级审核流程。这也反过来促进了“可解释性生成”与“受控生成”方法的研究进展。（SpringerLink）
在教育与能源领域，论文分别强调其在“个性化教学交互”与“复杂系统仿真”中的作用。教育场景中，生成式 AI 被视为具备多轮对话能力、即时反馈机制和多样化习题生成功能的“智能辅导助手”。然而，随之而来的学术诚信问题与学生依赖风险也需通过配套的教学设计加以应对。而在能源系统中，深度生成模型主要用于建模可再生能源发电量这类高度不确定的时间序列，为电网容量规划与调度策略提供可靠的数据支撑。（SpringerLink）
论文引入“Industrial GenAI”这一概念，指代那些已深度融入企业运营流程、形成稳定工具链与操作规范的生成式AI形态。相较于实验室阶段的技术原型，工业级生成式AI更加注重系统的可维护性、合规性与可观测性。这一转变在理论上推动了两个重要发展方向：其一，模型开发过程需与MLOps、DataOps乃至新兴的“GenOps”体系深度融合，建立端到端的版本控制与审计追踪机制；其二，生成式AI不再仅仅是应用层的附加组件，而是逐渐演变为类似数据库或消息队列的企业级基础设施工具。这意味着对其行为的规范、监控与解释，已成为信息系统研究的核心议题之一。（SpringerLink）
论文专设章节探讨“生成式AI在软件初创企业中的持续变革”，从技术选型、产品架构设计到增长策略等多个维度剖析其深远影响。（SpringerLink）
在初创企业的发展过程中，从需求发现、产品原型设计、MVP 构建、迭代优化到规模化增长的各个阶段，生成式 AI 工具已被系统性地整合进工作流中。例如，在早期的需求探索环节，创业团队可借助大语言模型（LLM）对用户访谈内容进行自动分析，提炼竞品文档核心信息，并梳理市场动态与趋势；进入原型与最小可行产品（MVP）开发阶段后，生成式 AI 能快速生成界面草图、撰写产品文案、构建 API 封装模板甚至输出可用的代码片段，显著降低了技术实现门槛；而在后续的产品迭代过程中，该类技术还能协助团队解析用户反馈数据、设计 A/B 测试方案以及自动化生成技术文档。
这一系列应用不仅提升了效率，更深层次地改变了初创组织的学习机制与能力结构。作者指出，生成式 AI 对初创企业的价值远不止“降本增效”这一表层效应，其真正影响在于推动组织在知识获取、跨职能协作和系统化执行方面的结构性升级。过去，初创团队常面临产品、技术与运营资源分配的困境，而如今，生成式 AI 可在文档撰写、代码生成、营销内容创作等多个环节提供智能支持，使有限人力得以覆盖更广职能范围。这也引发了关于“核心竞争力”定义的重新思考：当基础性内容生产趋于自动化，真正的差异化优势或将转移至问题建模能力、多源数据整合水平以及人机协同流程的设计深度上。
研究进一步引用了有关“GenAI 初创融资趋势与投资人偏好”的实证成果，指出资本市场在布局生成式 AI 领域时，更倾向于支持那些具备独特数据资产、深耕垂直行业或拥有平台级基础设施能力的企业。相比之下，仅依赖调用开源模型并做轻量封装的产品，往往难以建立持久的竞争壁垒。这一现象可从理论层面理解为“技术可复制性”与“数据/流程不可复制性”之间的张力——随着底层模型逐渐开源化与标准化，竞争优势的来源正由模型本身转向数据质量、业务流程设计及生态位布局。
基于此，文章提出一个关键观点：生成式 AI 在初创生态中的核心价值，并不取决于“谁使用的模型更强”，而在于“谁能将模型有效嵌入具体的价值链条”，使其成为不可或缺的关键节点，并通过持续的数据回流与用户粘性形成正向循环。换言之，在生成式 AI 时代，评估软件类初创企业的理论框架需同时纳入模型层、数据层与业务流程层的耦合关系，而非仅仅关注算法性能指标。
论文第七部分深入探讨了生成式 AI 与 AI agent、Agentic AI 及多智能体系统（MAS）之间的融合路径，强调当前学术与产业界常混淆这些概念，但实际上它们在能力边界与系统架构上存在本质差异。
简要而言，大语言模型（LLM）本质上是一种强大的序列生成器，能够根据输入文本生成符合语言规律的回应，但缺乏持续记忆、长期目标设定和环境感知能力。传统 AI agent 通常包含感知、决策与执行三大模块，能依据环境状态选择行为动作，其内部策略未必依赖大型生成模型。Agentic AI 则是在 LLM 基础上，将其作为“语言与知识中枢”，结合任务规划、记忆管理、工具调用与自我反思机制，赋予系统一定程度的自主目标分解与执行能力。而多智能体系统（MAS）则进一步扩展至多个智能体之间，通过协作、竞争或博弈机制完成复杂任务，体现更高层级的系统智能。
| 维度 | 纯 LLM 型 GenAI | 传统 AI Agent | Agentic AI（单智能体） | 多智能体系统（MAS） |
|---|---|---|---|---|
| 主要输入输出形式 | 文本或多模态序列，主要是“问答–生成” | 环境状态与离散动作 | 文本、多模态输入，外加工具调用与任务列表 | 多个环境视角与消息通道 |
| 感知与状态表征 | 无显式环境状态，仅有上下文窗口 | 显式状态向量或符号描述 | 结合上下文记忆与环境反馈构建内部任务状态 | 各智能体持有局部状态，可能通过共享内存或消息同步 |
| 规划与决策 | 通过提示工程间接引导，缺乏显式规划结构 | 内嵌策略或规划模块 | 具备任务分解、计划生成与动态调整能力 | 去中心化或分层规划，涉及协同与冲突解决 |
| 记忆与反思 | 上下文长度有限，无长期记忆 | 可配置简单记忆，但多依赖外部存储 | 结合长期记忆库与自我反思机制，定期总结与修正 | 既有个体记忆，又可能有系统级共享记忆与全局反思 |
| 行为自治程度 | 被动应答，依赖外部调用 | 在任务范围内具备一定自治 | 能在给定目标下主动生成子任务并执行，具备较强自治 | 在系统级目标下，各智能体可自主协作或博弈，自治程度更高 |
| 典型框架 | ChatGPT 类对话模型 | 传统 BDI agent、强化学习 agent 等 | - | - |
在具体系统设计层面，论文通过 Fig.21 提出了一种涵盖单智能体、多智能体以及纵向与横向扩展能力的 agentic AI 框架。该结构体现了从个体自主性向群体协作演化的趋势。
一个典型的 agentic AI 架构通常由多个核心组件构成：
其中，纵向架构聚焦于单个 agent 内部实现“感知—思考—行动”的闭环控制，强调自我迭代与持续执行能力；而横向架构则关注多个 agent 之间的职能划分与协同机制，体现为任务分发、信息共享与联合决策等行为。
以 BabyAGI 为例，其工作模式可抽象为一个动态更新的任务队列机制：从待办列表中提取优先级最高的任务，借助 LLM 生成具体操作步骤，调用相应工具完成执行，并将结果反馈至记忆系统与任务池，从而形成持续演化的自治循环。
相较于传统自动规划系统，这种基于 LLM 的架构优势在于语义理解和生成能力更强，且能灵活生成任务模板与工具调用格式，使认知层与执行层之间的接口更具适应性。然而，这也带来了更高的不确定性，对系统的可控性、可解释性与安全性提出了更严格的要求。
论文在 Fig.23 中通过对比图清晰地展示了纯生成式 AI 与具备代理特性的 AI 系统在多个维度上的差异，指出当前主流的大语言模型虽在语言生成方面表现优异，但在长程规划、状态追踪、环境交互及系统可靠性等方面存在结构性短板。
Agentic AI 正是针对这些缺陷引入了显式的功能模块来增强系统能力：
此外，Fig.24 引入了一个“自治水平”连续谱系，将传统 GenAI、特定类型的 agentic 系统与多智能体架构置于同一坐标轴上进行比较。论文强调，自治程度的提升并非线性递进，也非越高越优，而是必须与应用场景的风险等级、环境动态性和任务复杂度相匹配。
尽管 agentic AI 被视为实现“从生成到行动”跃迁的关键路径，论文仍明确指出其在目标一致性、语义互通和资源管理方面存在显著瓶颈。
在多智能体环境中，若缺乏统一的语义框架和共享上下文机制，不同 agent 对同一任务的理解可能出现偏差，进而导致局部目标冲突甚至整体系统失效。同时，在共用计算资源（如共享 LLM 实例、API 配额或算力集群）的情况下，若缺少精细化的调度策略，极易引发资源争抢、响应延迟甚至死锁现象。
安全层面亦不容忽视：一旦某个 agent 被恶意提示注入攻击，或误用了危险工具，其产生的错误状态可能通过公共记忆库或通信通道迅速传播至整个系统，造成级联故障。
因此，从系统设计角度看，构建可靠的 agentic AI 不仅仅是“给大模型加个循环”，更需在整体架构中引入形式化的通信协议、全局资源协调机制以及标准化的任务语义表示层。这些问题的研究天然关联到分布式系统理论、并发控制与多智能体博弈等领域，亟需跨学科协同探索。
在探讨工业级生成式 AI 应用时，论文专门分析了“边缘侧部署”的技术挑战。将大规模生成模型部署于手机终端、物联网节点或本地网关等资源受限平台时，需同时应对算力不足、内存紧张、网络带宽有限、能耗敏感以及数据隐私保护等多重约束。
为应对生成式 AI 在实际应用中面临的多重挑战，论文从技术、安全、伦理与治理等多个维度进行了系统性探讨。在边缘计算场景下，大模型的部署面临显著瓶颈：一方面，推理过程依赖大量矩阵运算，若完全依托云端执行，在网络带宽受限或对延迟敏感的应用中难以满足实时性需求；另一方面，边缘设备受限于算力和内存资源，无法直接承载完整模型，必须通过量化、剪枝、知识蒸馏或分层卸载等方式进行轻量化处理。
为此，研究提出采用混合部署架构（hybrid deployment），即在本地终端运行压缩后的轻量级模型以处理隐私敏感或低延迟任务，而将复杂的推理或训练任务交由云端完成。这种策略不仅提升了响应效率，也增强了用户数据的隐私保障，实现了性能与安全性之间的有效平衡。（SpringerLink）
在安全防护方面，论文在 Fig.17 中构建了一个涵盖数据层、模型层和调用层的“安全生成式 AI 模型”框架，旨在应对诸如数据泄露、模型窃取及提示注入等典型威胁。在数据层面，需引入差分隐私、联邦学习和严格的访问控制机制，防止训练数据被逆向推断或非法获取；在模型层面，应结合模型水印、对抗训练与鲁棒性评估手段，降低模型被复制或操控的风险；在调用层面，则需对输入提示实施过滤与约束，并集成内容安全检测与合规审计模块，避免生成违法、有害或涉及敏感信息的内容。
研究进一步指出，许多现实中的安全风险并非源于模型本身，而是出现在其与外部系统交互过程中，例如间接提示注入、越权访问以及对抗性样本攻击等。这些复杂耦合关系凸显了从系统工程角度设计整体防护体系的重要性。（SpringerLink）
进入伦理与合规领域，论文通过 Fig.18 提出了一个结构化的伦理分析视角，归纳出生成式 AI 面临的核心议题，包括但不限于：隐私保护、公平性与偏见、透明性与可解释性、责任归属、虚假信息传播、版权争议、网络安全以及监管适应性等。
该图的关键价值在于对“风险”“伦理”与“监管”三类概念进行了清晰划分：隐私与安全聚焦于个体与系统的直接威胁；公平与偏见关注算法输出对不同社会群体的差异化影响；透明性与可解释性则强调决策过程是否可追溯；虚假信息与操纵涉及公共舆论与民主机制的稳定性；版权与知识产权问题围绕训练数据来源与生成内容所有权展开；而监管与合规则是制度层面对上述问题的回应机制。
当前多数技术方案倾向于针对具体伦理问题进行局部修补，如使用再加权或对抗去偏缓解模型偏见，借助检索增强减少幻觉，利用差分隐私保护数据等。然而，这类方法往往仅解决表象，未能触及深层的数据激励结构与制度安排。因此，论文主张应将生成式 AI 置于“社会技术系统”的整体框架中审视，覆盖从数据采集、模型训练到部署使用的全生命周期。（SpringerLink）
在法律合规层面，论文梳理了生成式 AI 在知识产权、数据保护和内容责任方面的不确定性。多个司法辖区尚未明确界定训练数据使用的合法性边界，尤其是大规模抓取公开网络内容是否构成对作者复制权与改编权的侵犯。同时，当模型输出与训练样本高度相似时，也可能引发版权纠纷。
此外，依据 GDPR 等数据保护法规，个人数据处理需具备合法基础，但在生成式 AI 的训练与推理流程中，往往难以实现充分的用户告知与解释，尤其在“可解释性”和“被遗忘权”的落实上存在实践障碍。研究表明，企业和监管机构普遍采取“渐进式监管”策略——在鼓励创新的同时，通过软法、行业标准和自律机制逐步建立规范体系。（SpringerLink）
这一现状表明，生成式 AI 的规范化进程无法依赖单一的技术解决方案一蹴而就，而需要技术演进、法律完善与组织治理在长期互动中协同演化。
在评估与治理体系构建方面，论文强调其作为连接伦理原则与工程实践的关键桥梁作用。评估环节需超越单一指标局限，整合自动化评测与人工评审，形成涵盖质量、真实性、安全性与偏见的多维评价体系。多家机构已开始构建此类综合指标集，以更全面地反映模型行为。（SpringerLink）
在治理实践中，企业可通过制定内部 AI 使用政策、设立跨学科审查委员会、推行模型卡（Model Cards）与数据表（Data Sheets）等文档化工具，并引入第三方审计机制，构建“上下联动”的治理结构。这些举措旨在打造一个贯穿需求定义、模型选型、数据处理、部署监控直至系统退役全过程的“负责任的生成式 AI 生命周期”，确保各阶段均有明确的责任主体与审查节点。
最后，在理论层面，论文指出生命周期管理之外仍存在若干开放性技术难题，尤其是在模式崩塌（mode collapse）、幻觉现象（hallucination）与模型可解释性方面的深入探索尚属不足。这些问题不仅影响模型可靠性，也制约着其在高风险领域的可信应用，亟需跨学科合作推动基础理论突破。
生成式 AI 在快速发展的同时，也暴露出一系列在模型层面亟待解决的核心挑战。论文系统性地归纳了若干关键问题，包括模式崩塌、数据与算法偏见、训练过程的不稳定性、模型可解释性不足、高昂的计算成本以及负责任使用等方面的难题。
模式崩塌是生成对抗网络（GAN）中常见的现象，表现为模型无法充分反映训练数据的多样性，仅局限于生成少数几种样本类型。尽管已有研究尝试通过改进损失函数、引入正则化机制或多判别器结构来缓解这一问题，但在复杂任务场景下，仍缺乏理论支撑的评估与干预手段，相关机制尚属开放课题。
与此同时，语言模型和多模态模型普遍面临“幻觉”问题——即输出内容虽语法通顺、逻辑连贯，却与客观事实不符。论文引用了一项关于幻觉的综述研究，指出其成因既涉及训练数据分布与实际推理任务之间的错配，也源于生成目标函数中缺少对事实一致性的显式建模。当前应对策略主要包括检索增强生成、外部知识校验、置信度评分及对话安全控制等，但这些方法大多基于经验设计，尚未形成统一的理论框架。
高参数量的生成模型因其内部运作机制高度非线性，导致传统局部解释方法（如显著性图谱或特征归因）难以有效揭示其决策逻辑。因此，研究趋势逐渐从“组件级解释”转向“系统级解释”，强调通过分析模型对提示输入的响应敏感度、输出分布演化路径或训练动态轨迹等方式，构建宏观层面的理解体系。
论文援引了“可解释生成式 AI（GenXAI）”领域的综述工作，强调应从模型架构设计、训练流程监控和人机交互接口三个维度协同推进可解释性建设，而非依赖单一可视化工具进行片面解读。
随着生成式模型规模持续扩大，其训练与推理过程所消耗的算力资源和能源日益增长。论文引用多项实证研究表明，相较于传统判别模型，生成式模型在单位任务上的能耗更高，给能源基础设施带来显著压力。
为此，有研究提出“从 Green MLOps 到 Green GenOps”的演进路径，并构建专门用于衡量生成式 AI 能耗表现的指标体系，旨在系统设计阶段实现性能与能效之间的显式权衡。这表明，生成式 AI 的发展不应仅以模型效果和商业价值为衡量标准，还需纳入资源占用和环境影响的双重坐标系进行综合评估。
尤其在边缘设备部署和大规模多智能体系统中，算力与能耗限制已成为决定技术架构可行性的关键因素，直接影响系统设计空间的选择。
论文进一步探讨了生成式 AI 所带来的多重安全挑战。一方面，该类技术可用于构建更高效的防御机制；另一方面，也可能被恶意利用，成为网络安全攻击的“放大器”。
例如，攻击者可借助生成式模型批量生产高度逼真的钓鱼邮件、伪装文档或恶意代码，大幅降低实施社会工程攻击的技术门槛。此外，针对集成大语言模型（LLM）的应用系统，还存在“间接提示注入”等新型攻击方式——通过在网页或文件中嵌入特定内容，诱导模型在解析过程中执行非预期操作，甚至泄露敏感信息。
在社会层面，深度伪造（deepfake）、虚假信息泛滥以及公众对 AI 替代人类工作的普遍焦虑也被列为重要议题。研究显示，用户在与生成式 AI 互动时的情感反应和信任建立过程受到多种心理与组织行为因素影响，既有对失业风险的担忧，也有对智能化辅助提升效率的积极期待。
在展望未来研究方向时，论文重点提出了若干具有理论深度的方法论议题，而不侧重具体应用场景的设想。这些问题包括：如何建立可量化、可跨模型比较的生成式 AI 评估体系；如何在具备自主行为能力的 AI 系统中形式化地定义目标对齐机制与通信协议；如何防止错误或攻击在多智能体生成系统中发生级联传播；以及如何将伦理规范与合规要求转化为模型训练与推理过程中的可执行约束条件等。
本文通过对生成式 AI 核心挑战的系统梳理，描绘出一幅融合技术瓶颈、资源限制、安全风险与理论发展方向的完整图景。无论是面向工业落地还是基础研究，这些议题共同构成了推动该领域可持续发展的核心驱动力。
从整体视角来看，Patel 等人的这项系统性综述为生成式 AI 构建了一个全面而系统的认知框架。在技术维度上，文章追溯了人工智能的演进历程，并系统地梳理了包括 GAN、VAE、扩散模型、大语言模型以及大概念模型在内的多种核心技术路径，呈现出清晰的技术谱系。
在行业应用方面，该研究并未停留于简单罗列应用场景，而是采用结构化分析方法，深入探讨生成式 AI 在金融、云服务与信息技术、医疗健康、教育及能源等关键领域的基础性影响。尤为值得注意的是，文中提出的“工业 GenAI”概念，为理解生成式 AI 在产业环境中的角色提供了具有理论潜力的分类视角。
从创业生态的角度出发，综述揭示了生成式 AI 如何重塑软件初创企业的产品开发周期及其竞争优势的形成机制。这一变化不仅体现在技术实现层面，更深刻影响着商业模式创新和市场进入策略。
在系统架构层面，作者将生成式 AI 与 AI agents、agentic AI 以及多智能体系统进行关联，强调从“内容生成”向“自主行动”的演进需要依赖明确的规划能力、持久的记忆机制以及有效的协调架构。这种过渡标志着生成式 AI 正逐步融入更具动态性和交互性的智能系统之中。
此外，在规范性议题与现实挑战方面，文章通过剖析伦理风险、安全威胁以及法律监管的不确定性，指出生成式 AI 的发展必须置于社会技术系统的宏观背景中加以审视。技术进步不能脱离其社会语境，可持续的发展需兼顾技术创新与制度约束之间的平衡。
对于致力于科研探索或工程实践的研究者与开发者而言，这篇综述的核心价值并不在于提供具体的应用实例清单，而在于构建一个多层次的理论参照体系。当设计面向特定行业的解决方案时，读者可借助“工业 GenAI 与合规治理”的分析框架进行定位；在构建 agentic AI 系统时，可通过文中对单智能体与多智能体能力的对比，检验系统架构的完整性；而在研究幻觉、偏见或安全性等问题时，亦可依据论文所归纳的挑战分类及相关文献指引，快速锚定适配的理论基础。
经过这样的重构，该综述可被视为一份关于生成式 AI 的“理论框架指南”。它并不意图取代具体的技术文档或实证研究，而是帮助我们在面对层出不穷的新模型与新应用时，始终保持对几个根本问题的关注：生成式 AI 的核心能力究竟为何？它在技术系统和社会结构中承担何种角色？我们又该如何在推动技术创新的同时，建立与伦理规范相协调的可持续发展路径？
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