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对话式 AI 与生成式 AI：关键差异详解

作者
Jack Limebear
发布时间

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AI 对你意味着什么？对有些人来说，它可能是一个可以提问的个人聊天机器人；对另一些人来说，它可能是致电预约时接通的客服智能体。这两个例子看起来或许一样：都会回应对话。但底层架构不同，设计目的也不同。

让个人聊天机器人查询某个特定账户的信息，它可能会猜测或无法完成。让客户支持 AI 智能体为下一支广告撰写营销简报，得到的即使不是毫无结果，也多半是泛泛而谈的内容。前者是生成式 AI，后者是对话式 AI。

本文将探讨这两类 AI 的差异，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 是在特定上下文和范围内进行对话的工具；生成式 AI 则生成新内容。
  • 对话式 AI 利用自然语言理解和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 都属于记忆有限的弱 AI。

什么是对话式 AI？

对话式 AI 是一种能通过文本或语音模拟人与人之间来回交流的技术。其主要目的是互动，无论是了解对方需求，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，从而生成准确且符合公司品牌调性的回复。

现代对话式 AI 系统使用大语言模型来处理更多样的表达方式和意料之外的追问。在客户服务 AI 智能体等对话式 AI 应用中尤其能看到这些能力：它们可与用户互动、排查问题、根据内部信息推荐解决方案，或在需要时将问题转交人工客服。

什么是生成式 AI？

生成式 AI 不再侧重解读和分析信息，而是侧重创建与推演。它不只是识别信息，模型还能理解数据中的底层模式，并用这些模式创建新内容。例如，文本 LLM 会在海量数据上训练，学习词语间的统计关系，形成预测下一个词或句子的合理模式。收到提示词后，它可以利用这些数据和理解生成新的文本回复。

这类模型覆盖文本、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；扩散模型则承担大部分视频、图像和音频创作。

对话式 AI 与生成式 AI：关键差异

对话式 AI 和生成式 AI 分别针对不同用途优化。前者专注于实时对话和交互，后者则用于根据自然语言输入生成新内容。

以下是对话式 AI 与生成式 AI 主要差异的完整解析：

Conversational AI
Main goal
Context-aware dialogue with users
Outputs
Fulfilled requests, resolved customer support interactions, guided help, discussions
Training data
Foundational training alongside domain-specific conversations and company knowledge bases
Main technologies
Natural language understanding, dialogue management, context memory, natural language generation
Risks
May struggle when conversations go outside its initial scope. Guardrails may be in place to prevent this
Generative AI
Main goal
Creating new content from user inputs
Outputs
Text, code, images, video, and audio
Training data
Broad datasets, often formed from enormous volumes of data
Main technologies
Large language models and deep learning
Risks
Hallucinations and biases in training data appearing in new outputs

尽管两种技术不同，但随着许多对话式 AI 工具采用 LLM 来处理超出原定范围的话题，它们的重叠正变得更加显著。基于 LLM 构建的语音智能体能自然对话，并回答超出固定脚本的追问，就像生成式 AI 模型处理不可预测的提示词一样。但它的主要任务仍是准确对话，而生成式 AI 的主要任务是创作。

Comparison of conversational and generative AI, noting conversational agents increasingly use LLMs. Conversational AI vs generative AI breakdown

对话式 AI 和生成式 AI 属于哪类 AI？

AI 通常按能力或功能分类。按能力大致分为三类：弱 AI、通用 AI（人工通用智能，AGI）和超级智能 AI。后两者中的超级智能 AI 仍处于理论阶段，设想的是认知能力远超人类的技术。

按功能，AI 可分为 4 类：

  1. 反应式机器 AI：仅对当前输入作出反应，没有过往对话记忆，只处理当前可用的数据。
  2. 有限记忆 AI：利用近期数据辅助决策，是当今最常用的一类 AI 系统。
  3. 心智理论 AI：AI 研究人员正尝试构建能够理解思想和情绪的一类 AI，模拟人类对艺术的理解，并在情感层面作出回应。
  4. 自我意识 AI：自我意识 AI 拥有自身意识和完整的自我认知，也是目前尚未实现的类别。

从能力和功能来看，对话式 AI 属于记忆有限的弱 AI，生成式 AI 也属于相同类别。两者都不会在定义好的上下文窗口之外保留记忆。在这些类别中，它们因功能而异：一个用于与用户对话，另一个用于创建内容。

Four AI types range from reactive and limited-memory systems to theoretical self-aware AI.

为业务目标选择合适的 AI

在对话式 AI 和生成式 AI 之间做选择，取决于想完成的主要任务。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，对话式 AI 是自然之选。

如果想生成新内容，无论是个性化营销活动还是本地化内容，生成式 AI 会更合适。

当然，这些工具不必孤立运行。可以在同一 workflow 中结合不同的 AI 模型。例如，可以用对话式 AI 与潜在客户互动，再根据对话内容使用生成式 AI 制作个性化跟进方案。

对话式 AI 的应用场景

对话式 AI 的常见应用通常集中在支持用户或提供特定服务。

以下是一些常见示例：

  • 客户服务智能体：语音和聊天智能体无需人工客服介入，即可处理客户争议、回答与内部文档相关的问题、处理订单退货或更新，并提供物流追踪信息。
  • 数字助理：消费设备，尤其是 Alexa 和 Google Home，已成为广受欢迎的家庭系统。人们可通过它们免手操作，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。
  • 虚拟助理：企业智能体可管理工作流程，例如接听客户来电并为其预约，或在销售代表介入前筛选销售线索。

以下是一个实时筛选销售线索的对话式 AI 智能体示例。

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生成式 AI 的应用场景

生成式 AI 的主要应用源于它能根据提示词生成新颖内容。例如：

  • 艺术与设计：为产品生成艺术作品，通过提示词创建完整广告，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、构思报纸宣传文案、快速总结内部报告，以及撰写内容简报。
  • 代码编写：识别 bug 并编写修复代码，通过少量提示词创建新工具，或以远快于手动操作的速度将代码从一种语言转换为另一种语言。
Comparison of conversational and generative AI use cases, showing how they work together in a discussion of conversational AI vs generative AI

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对话式 AI 与生成式 AI 常见问题

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