生成式AI会"造东西"，判别式会"分东西"！这样答面试官给满分
最近跟几个做AI产品的朋友聊天，发现一个有意思的现象：不少人面试时被问到生成式AI和判别式AI的区别，要么背书背得磕磕巴巴，要么只能说出"一个生成内容，一个做分类"这种浅层答案。面试官听完直摇头，因为他们要的根本不是定义，而是你能不能把技术逻辑转化成产品思路。
说白了，这道题考的是你对AI本质的理解。今天咱们就用最直白的方式把这事儿讲透，保证你听完就能用，答完面试官直点头。
核心就一句话：造东西和分东西
先别急着翻书找定义，咱们用大白话说清楚。生成式AI的核心能力是"创造新内容"，你给它个提示，它就能变出之前没有的东西。比如让它写一篇产品推广文案，或者画一张符合品牌风格的海报，它都能直接生成。GPT系列、StableDiffusion这些，都属于这类"创意高手"。
判别式AI就不一样了。它不擅长创造，却特别会"做判断"。给它一堆信息，它能快速分类、识别或者预测结果。你上传一张图片，它告诉你里面是猫还是狗；分析用户行为，判断这个用户是不是黑灰产。这就是它的强项。
从技术底层来说，两者的目标也不同。生成式AI学的是数据的完整分布，琢磨的是"世界可能是什么样"；判别式AI学的是类别之间的边界，专注于"给定信息后该怎么判断"。听起来有点绕，但记住一点就行：一个在造可能性，一个在划分界限。
举个真实的例子。某电商平台每天有上万件商品上架，人工审核根本忙不过来。他们用CNN模型搭建审核系统，能自动识别出违规商品，比如假冒伪劣、涉及敏感内容的产品。原本需要50人的审核团队，现在只需要10人复核，效率直接提升80%。这就是判别式AI的典型应用场景。
不同业务该选哪种AI
面试官最看重的，还是你能不能结合业务选对AI。这就需要咱们清楚两者的应用场景，别用错了地方。
生成式AI适合做"内容供给侧"的创新，能帮企业降低成本、提升效率。前段时间有个做教育的朋友，他们公司用生成式AI做题库生成工具。老师只需要输入知识点、难度等级，系统就能自动生成对应的题目，还能搭配解析和错题分析。之前老师一周才能出一套卷子，现在一天能出五套，还能根据不同学生的薄弱点个性化出题。这种场景用判别式AI就不行，因为它没法创造新的题目。
判别式AI更适合"决策增强型"业务，尤其是需要高精度判断的场景。比如银行的信贷风控，用XGBoost或者DNN这些判别式模型，能分析客户的信贷记录、消费习惯等数据，预测客户的违约概率。某国有银行近期升级了风控系统，通过优化判别式模型的特征，风险识别率提升了18%，误杀率降低了12%，既减少了坏账损失，也没影响正常客户的贷款需求。
这里要注意，真实业务里很少只用一种AI，大多是两者结合。就像推荐系统，先用判别式AI预测用户的点击概率，再用生成式AI生成个性化的商品标题和详情页，最后提升整体的转化效果。这种组合拳才是实战中的常态。
两类AI的局限要摸清
别觉得AI无所不能，不管是生成式还是判别式，都有自己的"短板"。这部分讲清楚，能让你的回答更有深度，体现出实战经验。
生成式AI最大的问题是"幻觉"，也就是会编造虚假信息。之前有企业用它写行业报告，结果里面的关键数据是错的，差点给业务决策造成损失。而且它的推理成本很高，在需要低延迟的场景里很难落地，比如实时客服回复，就需要做模型蒸馏或者缓存优化。
判别式AI的局限则在于对数据依赖极强。如果训练数据有偏差，或者特征不稳定，模型效果就会大打折扣。某短视频平台的推荐系统，之前因为训练数据里某类内容过多，导致用户刷到的内容越来越单一，用户留存率下降。他们后来优化了数据采集方式，补充了更多元的样本，才解决了这个问题。另外判别式AI缺乏创造力，只能在既有标签里做判断，没法拓展新的能力边界。
还有个加分点要记住。比如GAN模型里，就是生成器和判别器配合工作。生成器负责生成内容，判别器负责判断生成的内容是否合格，两者对抗训练，是AI结合应用的典型案例。这种结合方式在很多创意产业里都在用。
把AI当假设生成器而不是答案机
很多人使用AI时犯的一个错误就是：直接向AI要答案、要结论，把AI当成答案提取机。我们要搞清楚AI擅长什么？它擅长联想、组合、归纳、扩散、找可能性。AI不擅长什么？它不擅长判断、求证、优先级、真实性、可信度。
让AI写可能的原因是OK的，让它做初步框架是OK的，让它提供方向列表也是OK的。但让它告诉我们最终答案是什么，它回复的基本都是听上去很对、但没什么落地价值、甚至让人发虚的结论。
所以，用AI的正确姿势是：别让它给结论，让它给假设和思路；别把AI当"答案提取机"，把AI当"假设生成器"。我们把它当答案提取机，我们的脑子就会越来越慵懒，越用越迟钝，思考能力就会慢慢退化。我们把它当假设生成器，我们的脑子就会越来越灵活，越用越敏锐，思考能力就会慢慢增强。
工作中，有人解决问题的效率特别高。为什么？因为他们特别擅长使用假设。在信息尚不充足、形势尚不明朗的情况下，他们会以已有的事实或经验为基础，在大脑里先生成一个或几个假设。然后以假设为方向只搜集必要的信息和数据，去验证假设的真伪。用一句话来说，假设就是可能的原因、可能的结构、可能的解释、可能的方向、可能的猜测。
AI天生就是一个"方向制造器"。它可以在一分钟给我们生成20个可能原因、18个可能的猜测、15个可能的路径、10个可能的框架。我们就可以把团队头脑风暴的事交给AI，让它生成假设，给我们提供更多的思路。用头脑风暴生成假设，通常需要半天到1天时间，而AI只需要几分钟就能生成更为全面的假设，不仅效率成倍提升，而且思考维度更为全面，能很大程度避免遗漏重要因素。
笔者以为
生成式AI是"会创造的艺术家"，判别式AI是"懂判断的专家"。两者没有优劣之分，关键是结合业务需求选对方向。
面试时只要把定义讲清楚，结合真实案例说明场景，再点出局限和结合方式，就能拿到高分。AI时代，思考能力差的人被淘汰得更快；思考能力强的人变得更强。因为AI能帮我们把可能性一下子放大几十倍。如果我们有判断力，我们会越来越快。如果我们没判断力，我们只会被淹没在一堆听上去都对的废话里。
让AI当假设生成器，其实是迫使我们进入一个更高质量思考模式。我们不是被AI带着走，而是让AI帮我们打开思路，拓展思维，然后我们自己做判断。希望今天的分享，能帮大家在AI面试里少走弯路。