Пользователь хочет понять Artificial Intelligence в контексте Generative AI и применить это к практической работе по AI governance или compliance.
Используйте Artificial Intelligence для широкой области и категории систем; используйте Generative AI, когда система создаёт новый content из prompts или context.
Artificial intelligence — это широкая область и категория систем, охватывающая machines, которые выполняют задачи, связанные с человеческим интеллектом, например prediction, classification, perception, planning, optimisation, language processing или decision support. Generative AI — более узкая категория AI, сосредоточенная на создании нового content из prompts или context. В Caesar AI Atlas ключевые термины — artificial-intelligence, generative-ai и ai-system. AI system может классифицировать credit risk, detecting fraud, route a delivery vehicle, recommend a product, recognise an image или generate a document. Только часть таких систем является generative. Generative AI включает tools, которые создают text, code, images, audio, video, synthetic data или designs. Это различие важно, потому что governance, user expectations и controls отличаются. Prediction model нуждается в evaluation по accuracy и fairness; generative model также нуждается в controls для hallucination, provenance, synthetic media, prompt injection и output misuse.
Artificial intelligence — это весь toolbox. Generative AI — один тип инструмента внутри этого toolbox. Fraud detection model, spam filter, route optimiser и face recognition system могут быть AI, но не быть generative AI. Chatbot, который drafts an email, image generator, создающий poster, или coding assistant, пишущий function, являются generative AI, потому что создают новый content. Термины пересекаются, но не должны использоваться как synonyms.
Аналогия
AI похож на категорию «транспортные средства»; generative AI похож на «фургоны доставки» — важный, распространённый и полезный тип, но не вся категория.
Это различие важно, потому что команды часто пишут одну policy для всего AI и затем пропускают risks, специфичные для generative systems. Traditional AI governance может фокусироваться на model performance, bias, explainability, data quality и decision impact. Generative AI governance должен также учитывать content provenance, hallucination, confidential input leakage, copyright, misinformation, impersonation, deepfakes и prompt-based attacks. По EU AI Act general-purpose AI и transparency duties создают дополнительное давление на implementation: GPAI provider obligations применяются с 2 августа 2025 года, а более широкие obligations вводятся поэтапно позже. Организациям следует точно классифицировать systems до выбора controls.
Срочность
Не ждите rollout: классифицируйте, является ли system generative, на этапе intake, procurement или architecture review.
Надёжный AI intake process должен сначала определить, является ли tool AI system, а затем является ли он generative AI, general-purpose AI, high-impact decision support или другой категорией. Classification должна определять testing, notices, logging, human review, security controls и vendor documentation requests. Для generative AI команды должны добавить content-specific controls, включая output review, source grounding, watermarking или labeling там, где это требуется, и restrictions on sensitive prompts.
Самая распространённая ошибка — называть каждый AI tool «generative AI», потому что chatbots доминируют в публичной дискуссии. Противоположная ошибка — относиться к generative AI как к обычной prediction model и пропускать content-specific risks.
Ошибка 1: Применение только accuracy metrics к generative assistant может пропустить hallucinations, unsupported claims и unsafe generated content.
Ошибка 2: Использование generic AI policy без prompt, output и disclosure rules может оставить сотрудников без понимания, как обращаться с generated material.
Эта страница должна связывать broad artificial intelligence concept с generative AI и определениями AI system. Она также ссылается на сравнения между generative AI и artificial intelligence, а также на страницы о large language models и diffusion models.