对话式 AI 与生成式 AI：关键差异详解
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AI 对你来说意味着什么？对一些人而言，它可能是可以随时提问的个人聊天机器人；对另一些人而言，它可能是致电预约时联系到的客服智能体。这两个例子看似相同：都会回应你的话。但其底层架构不同，设计目的也不同。
让个人聊天机器人查询某个账户的信息，它可能会猜测或无法完成。让客户支持 AI 智能体为下一则广告撰写营销简报，得到的即使不是空白，也多半只是泛泛之谈。前者是生成式 AI，后者是对话式 AI。
本文将探讨这两类 AI 的区别，说明对话式 AI 与生成式 AI 的重叠之处，并介绍产品如何越来越多地同时使用两者，以提供更连贯的客户体验。
摘要
- 对话式 AI 指能在特定上下文和范围内进行交流的工具；生成式 AI 则用于创建新内容。
- 对话式 AI 使用自然语言理解和自然语言生成来驱动语音智能体和聊天机器人。
- 生成式 AI 使用大语言模型（LLM）和深度学习生成原创图像、文本、代码、视频等内容。
- 对话式 AI 和生成式 AI 都属于记忆能力有限的弱 AI。
什么是对话式 AI？
对话式 AI 是指可通过文本或语音模拟人与人之间往来对话的技术。它的主要目的在于互动，无论是了解用户需求还是回答问题。对话式 AI 结合自然语言理解、对话管理和自然语言生成来运作，通常会调用工具或连接数据库，以生成准确且符合企业品牌调性的回复。
现代对话式 AI 系统使用大语言模型来处理更多样的表述和意料之外的追问。你尤其可以在客户服务 AI 智能体等对话式 AI 应用中看到这些能力：它们可与用户互动、排查问题、根据内部信息推荐解决方案，或在必要时将请求转交给人工客服。
什么是生成式 AI？
生成式 AI 不再侧重于解读和分析信息，而是转向创造与推演。生成式 AI 模型并非只识别信息，而是理解数据中的底层模式，并利用这些模式创建新内容。例如，文本 LLM 会基于海量数据训练，学习词语之间的统计关系，建立合理模式来预测下一个词或句子。收到提示词后，它便可利用这些数据和理解生成新的文本。
这些模型覆盖文本、视频、音频、图像和代码，让人们能根据自然语言提示词创建内容。基于 Transformer 架构的 LLM 主要处理文本和代码，而扩散模型则承担了大量视频、图像和音频生成工作。
对话式 AI 与生成式 AI：主要区别
对话式 AI 和生成式 AI 分别针对不同用途进行了优化。前者专注于实时对话和互动，后者则用于根据自然语言输入创建新内容。
以下是对话式 AI与生成式 AI 主要区别的完整解析：
尽管这些技术不同，但许多对话式 AI 工具都在运行 LLM，因此能处理超出原定范围的话题，两者的重叠正日益增多。基于 LLM 构建的语音智能体可以自然交谈，并回答超出固定脚本的追问，就像生成式 AI 模型能够处理不可预测的提示词一样。但它的主要工作仍然是准确对话，而生成式 AI 的主要工作是创造内容。
对话式 AI 和生成式 AI 在 AI 类型中属于哪一类？
AI 通常按能力或功能分类。按能力划分，大致分为三类：弱 AI、通用 AI（Artificial General Intelligence，AGI）和超智能 AI。最后一类目前仍属理论概念，设想的是认知能力远超人类的技术。
按功能划分，AI 可分为四类：
- 反应式机器 AI：只对当前输入作出反应，不记忆过往对话，只使用当前可用的数据。
- 有限记忆 AI：利用近期数据辅助决策，是目前最常见的一类 AI 系统。
- 心智理论 AI：AI 研究人员正尝试构建能够理解思维和情感的 AI，模拟人类对艺术的理解，并在情感层面作出回应。
- 自我意识 AI：自我意识 AI 拥有自己的意识和完整的自我认知，这一类别虽有可能实现，但目前尚未出现。
从能力和功能来看，对话式 AI 属于具备有限记忆的弱 AI，生成式 AI 也属于相同类别。两种技术都不会保留超出既定上下文窗口范围的记忆。在这些类别中，它们因功能而异：一种旨在与用户对话，另一种旨在创建内容。
为业务目标选择合适的 AI
在对话式 AI 和生成式 AI 之间进行选择，取决于你想完成的主要任务。如果需要处理大量传入请求，例如帮助用户查找信息或查询订单，那么对话式 AI 是自然之选。
如果想创建新内容，无论是个性化营销活动还是本地化内容，生成式 AI 都更合适。
当然，这些工具不必独立运行。你可以在同一 workflow 中结合不同的 AI 模型。例如，可以使用对话式 AI 与潜在客户互动，再根据对话内容使用生成式 AI 为其生成个性化的后续提案。
对话式 AI 的应用场景
传统 AI 的应用场景通常集中在支持用户或提供特定服务。
以下是几个常见示例：
- 客户服务智能体：语音和聊天智能体无需人工客服介入，即可处理传入的客户纠纷、回答与内部文档相关的问题、处理订单退货或更新，并提供物流跟踪信息。
- 数字助手：消费设备，尤其是 Alexa 和 Google Home，已成为广受欢迎的家庭系统，人们可用它们免手操作，例如关灯、播放音乐、设置提醒或控制其他已连接的智能设备。
- 虚拟助手：企业智能体可管理各类 workflow，例如接听客户来电并预约，或在销售代表介入前筛选销售线索。
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生成式 AI 的应用场景
生成式 AI 的主要应用场景源于它能根据提示词生成新颖内容的能力。例如：
- 艺术与设计：为产品生成艺术作品，通过提示词生成完整广告，为即将举办的演出制作海报，或创建营销视觉素材。
- 内容写作：起草创意、为报纸宣传活动构思文案、快速总结内部报告，以及撰写内容简报。
- 代码编写：识别 bug 并编写修复方案，通过几个提示词创建新工具，或以远短于手动操作的时间将代码从一种语言转换为另一种语言。
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对话式 AI 与生成式 AI 常见问题
Jack Limebear 隶属于增长团队，负责博客和洞察页面的内容撰写与策略。加入 ElevenLabs 前，他曾在多家快速成长的 SaaS 初创公司和世界 500 强企业，拥有十余年内容策略管理经验。剑桥大学英语文学硕士。
