Что такое генеративный ИИ, как он работает и каким бывает

В 2026 году генеративный ИИ (GenAI) меняет подход к работе в маркетинге, дизайне, программировании и даже медицине. Разбираемся, как устроена эта технология и чем она отличается от традиционного ИИ

Содержание:

• Что такое
• Как работает
• Типы и архитектуры
• Популярные модели
• Где используется
• Частые вопросы
• Главное

Что такое генеративный искусственный интеллект

Традиционный искусственный интеллект умеет анализировать, распознавать и классифицировать информацию, например, он может отличить кошку от собаки на фото или оценить кредитные риски. Генеративный ИИ (Generative AI, GenAI) — его разновидность с усложненной механикой. Это класс моделей машинного обучения, которые могут создавать новый контент: текст, изображения, код, музыку, видео и даже 3D-сцены.

Проще говоря, его ключевая задача — сгенерировать что-то новое, чего раньше не было, но что будет соответствовать запросу и выглядеть правдоподобно. Для этого его обучают на гигантских массивах информации — миллиардах текстовых страниц, изображений с описаниями и аудиозаписей. Модель ищет в них скрытые связи и закономерности, чтобы потом использовать этот «опыт» для творчества.

О генеративном ИИ массово заговорили в конце 2022 года с запуском ChatGPT от OpenAI. Тогда пользователям представили мощный инструмент, которым можно было управлять с помощью простых текстовых запросов (промптов) без знания программирования. В это же время начало расти качество генерации — от абстрактных «кошмарных» картинок 2023 года до фотореалистичных изображений и связных логичных текстов в 2025-м. Все помнят видео, как ИИ-двойник Уилла Смита ест спагетти? Всего за два года он научился делать это так, что многие не отличат от реальности [1]. Технология перестала быть уделом лабораторий и стала доступна каждому.

Важно уточнить: ИИ — это не синоним нейросети. Нейросеть — это лишь одна из возможных архитектур, вычислительная модель с оглядкой на работу человеческого мозга. На нейросетях, особенно глубоких, построено большинство современных генеративных моделей. Однако сам термин «искусственный интеллект» шире и включает в себя множество других подходов и алгоритмов.

Чем генеративный ИИ отличается от «обычного»

Традиционный ИИ — это прилежный аналитик или классификатор. Его задача — изучить предоставленную информацию, найти в ней закономерности и выдать решение: распознать лицо на камере, отфильтровать спам, предсказать вероятность поломки станка или рекомендовать фильм к просмотру. Он работает по принципу «вопрос — ответ», где ответ, как правило, уже заложен в данных.

Генеративный ИИ — это цифровой творческий партнер. Его суть — в производстве нового контента, который раньше не существовал, но соответствует заданным параметрам. Он не ищет готовый ответ в базе, а генерирует его, опираясь на выученные паттерны.

Ключевые различия можно свести к нескольким пунктам:

• Основная задача. Традиционный ИИ распознает, классифицирует и предсказывает. Генеративный ИИ — создает и сочиняет.
• Тип данных. Классические алгоритмы часто «любят» структурированные данные: таблицы, числа, четкие разметки. Генеративные модели живут в мире неструктурированной информации: текста, изображений, звука и видео.
• Результат работы. На выходе традиционного ИИ вы получаете прогноз, метку, оценку или бинарное решение (да/нет, спам/не спам). Результат генеративной модели — творческий (в широком понимании) продукт: статья, дизайн-макет, блок программного кода, мелодия или видеоролик.
• Прозрачность. Логику решений классического ИИ, особенно простых моделей, можно объяснить и проследить. Генеративные нейросети во многом остаются «черным ящиком» [2]: мы видим результат, но не до конца понимаем, как именно модель пришла к нему.

Традиционный ИИ подбирает вам товары, похожие на просмотренные, генеративный — генерирует уникальное описание для нового продукта в интернет-магазине. Они не конкуренты, а разные инструменты для разных целей. Способность к созиданию открыла генеративному интеллекту двери в креативные профессии, которые раньше казались исключительно человеческими. Разберемся, какие механизмы позволяют им творить.

Как работает генеративный ИИ

Творческие способности ИИ — это многоэтапный процесс обработки данных. Его обучение, не вдаваясь в математику, чем-то напоминает человеческое — ИИ впитывает огромное количество примеров с пояснениями связей между объектами.

Принцип работы можно разбить на четыре ключевых этапа:

1. Поглощение огромного массива знаний. Модель обучают на колоссальных, терабайтных наборах информации: все тексты «Википедии», миллионы книг и научных статей, гигабайты публичного кода с GitHub, миллиарды пар «изображение-описание» из интернета. На этом этапе ИИ сканирует информацию, чтобы уловить глубинные структуры и взаимосвязи: как слова сочетаются в предложениях, как тени и линии формируют лицо на портрете, как команды в коде следуют друг за другом. Отсюда и растут корни нынешнего глобального кризиса оперативной памяти.
2. Обучение предсказанию. Основной метод обучения — заставить модель предсказывать следующий шаг. В случае с текстом ей показывают фрагмент и просят угадать следующее слово или букву. Для изображений — показывают картинку или часть картинки и просят восстановить недостающее. Прогоняя через миллиарды таких упражнений и постоянно корректируя внутренние настройки, алгоритм учится строить сложные вероятностные модели мира. Он начинает понимать, что после слова «кофе» чаще следует «чашка», а не «космос», и что у человека обычно два глаза, а не пять.
3. Тонкая настройка под задачу (Fine-tuning). Базовая модель, натренированная на всем интернете, имеет широкий, но размытый кругозор. Чтобы превратить ее в вежливого чат-бота или внимательного код-ассистента, ее дообучают на более специальных и качественных данных. Этот этап «воспитывает» модель: учит следовать инструкциям, формулировать ответы в диалоговом формате, избегать токсичных или вредных высказываний.
4. Генерация по запросу (Инференс). Допустим, вы попросили AI Mode в поисковике Google объяснить, как устроены русские народные сказки, и написать пример по вашей идее. В этот момент встроенная в него модель Gemini запускает процесс творчества. Она кодирует запрос в свое внутреннее представление и начинает, основываясь на выученных вероятностях, предсказывать и достраивать контент последовательно, шаг за шагом. Текстовая модель генерирует ответ слово за словом, каждый раз выбирая наиболее подходящий вариант из миллионов возможных.

Генерация — это высокоуровневое статистическое творчество. Модель, подобно опытному писателю, который знает правила языка и сюжетные ходы, создает уникальную комбинацию из выученных «кирпичиков» — токенов (слов, визуальных паттернов, нот). Именно поэтому на один и тот же запрос она может дать разные, но каждый раз правдоподобные результаты. А разнообразие решаемых задач породило несколько основных семейств-архитектур.

Типы и архитектуры генеративного ИИ

Генеративный ИИ можно разделить по типу контента, который он создает (модальности), и по внутренней конструкции (архитектуре), которая лежит в основе его работы.

По типу создаваемого контента

Здесь все интуитивно понятно — модели фокусируются на той среде, для генерации которой их обучали.

• Текстовые модели (LLM — Large Language Models). Большие языковые модели, такие как ChatGPT, GigaChat или Claude, обучены на триллионах слов и умеют вести диалог, писать статьи, резюмировать тексты и генерировать идеи. Их ключевая особенность — понимание контекста и сложных инструкций на естественном языке.
• Модели для генерации изображений. Они превращают текстовое описание («пушистый кот в космосе в стиле Ван Гога») в цифровую картинку. Самые известные примеры — Midjourney, Stable Diffusion и российский Kandinsky. С 2023 года они совершили колоссальный скачок от сюрреалистичных скетчей к фотореализму.
• Модели для работы с кодом. Это узкоспециализированные языковые модели, натренированные на публичных репозиториях (хранилищах данных). Они выступают в роли умного ассистента для программистов: пишут функции, ищут баги, комментируют код и предлагают оптимизации. Яркий представитель — GitHub Copilot.
• Аудио- и голосовые модели. Этот сегмент создает музыку по описанию (например, Suno), генерирует реалистичные звуковые эффекты или синтезирует человеческий голос, способный передавать эмоции и интонации.
• Видеогенеративные модели. Самый молодой и быстрорастущий сегмент. Такие системы, как Sora от OpenAI или Veo 3 от Google, способны по текстовому сценарию создавать короткие видеоролики с движением, сменой ракурсов и согласованной физикой объектов.

По архитектуре

Выбор архитектуры определяет, «как» ИИ создает контент: будет ли результат четким, креативным или быстрым.

• Трансформеры (Transformer). Прорыв 2017 года [4], ставший основой для 99% современных LLM [5]. Эта архитектура умеет взвешивать важность каждого слова в тексте относительно других, независимо от их расположения. Это позволяет понимать сложные контексты, иронию и длинные логические цепочки, что и сделало чат-ботов «разумными» собеседниками.
• Диффузионные модели (Diffusion Models). Стандарт для генерации изображений и видео. Модель берет изображение, полностью состоящее из случайного шума, и постепенно, шаг за шагом, «убирает» этот шум, следуя текстовой подсказке [6]. Каждый шаг делает картинку чуть более четкой и соответствующей запросу, пока не проявится финальный результат.
• GAN (Generative Adversarial Networks / Состязательные сети). Архитектура появилась в 2014 году и построена на принципе конкуренции [7]. В ней две нейросети играют в «кошки-мышки»: генератор создает фальшивые изображения, а дискриминатор пытается отличить их от настоящих. В этом процессе алгоритм учится создавать все более правдоподобные данные. GAN стали основой для первых дипфейков и генерации лиц несуществующих людей.

Популярные модели генеративного искусственного интеллекта

Рынок генеративного ИИ напоминает технологическую гонку, где новые имена и обновления появляются едва ли не каждый месяц. Однако уже можно выделить несколько ключевых семейств и отдельных моделей, которые определяют стандарты в своих нишах.

Мировые лидеры

• GPT (OpenAI). Модели этого семейства — ChatGPT, GPT-4, GPT-4o. Они стали синонимом генеративного ИИ для миллионов пользователей. Последние версии являются мультимодальными: они работают не только с текстом, но и с изображениями, аудио и видео. Благодаря этому они стали инструментом для решения широкого круга задач — от творческих до аналитических.
• Claude (Anthropic). Прямой конкурент GPT, который делает особый акцент на способности работать с очень длинными текстами (до сотен тысяч токенов, что равно целой книге). Claude подходит для анализа больших документов, юридических задач и многоэтапных рассуждений, где важна точность и отсутствие «галлюцинаций».
• Gemini (Google). Главное преимущество модели — интеграция с экосистемой Google (Поиск, Документы, Gmail, облако). Gemini позиционируется как ассистент для работы и учебы, который способен в реальном времени искать актуальную информацию и помогать с ее обработкой в знакомых интерфейсах.
• Llama (продукт Meta, признана в России экстремистской и запрещена). Предыдущие модели являются закрытыми, а Llama — флагманское открытое семейство. Ее архитектура доступна разработчикам для изучения, доработки и создания собственных решений. Llama стала основой для сотен специализированных моделей и сервисов, демократизируя доступ к передовым технологиям.
• Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion. Эти модели стали стандартом в генерации изображений. Midjourney славится художественностью и кинематографичностью картинок, DALL-E от OpenAI известен точностью следования сложным запросам. Stable Diffusion — открытая модель. Она дала мощный импульс развитию сообщества и позволила запускать генерацию изображений даже на домашних компьютерах.

Российская экосистема

В России сформировалась собственная экосистема, ориентированная на особенности русского языка, бизнес-процессов и нормативных требований.

• GigaChat («Сбер»). Флагманская мультимодальная модель. Она заточена под работу с русским языком и бизнес-задачи. Помимо генерации текстов, она умеет создавать изображения через интеграцию с Kandinsky, работать с кодом и выступать в роли AI-агента. Это ключевой инструмент для корпоративного внедрения в России.
• Алиса AI («Яндекс») работает на базе семейства нейросетей Alice AI и глубоко интегрирована в сервисы «Яндекса»: «Алиса AI», «Поиск», «Браузер», Go, Облако для бизнеса (Yandex Cloud). Cемейство моделей позволяет генерировать и редактировать изображения. Она оптимизирована для понимания запросов на русском в разговорном контексте и активно используется как в потребительских продуктах, так и в B2B-секторе.
• Kandinsky («Сбер»). Главный российский генератор изображений. Он построен на архитектуре диффузионных моделей. Kandinsky обучался на миллионах пар «текст-изображение» с акцентом на русские культурные и исторические контексты, что позволяет ему точно обрабатывать запросы, связанные с локальной спецификой.

Где используется генеративный ИИ

Сегодня генеративный ИИ помогает автоматизировать рутинное творчество, персонализировать коммуникацию и генерировать идеи там, где раньше требовался исключительно человеческий труд.

Маркетинг, реклама и создание другого контента

• Генерация текстов. Написание постов для соцсетей, email-рассылок, SEO-статей и описаний товаров для интернет-магазинов. Российские ритейлеры активно используют «Алису AI» и GigaChat для автоматического создания карточек товаров, что ускоряет выход новых позиций на рынок.
• Создание визуала. Генерация баннеров, иллюстраций для статей и рекламных макетов в едином стиле. Дизайнеры используют Kandinsky, Midjourney и другие генераторы для создания мудбордов и прототипов, что экономит часы работы.
• Персонализация. ИИ анализирует данные о клиенте и генерирует уникальные коммерческие предложения или подбирает индивидуальные скидки, повышая конверсию.

Клиентский сервис и поддержка

• Умные чат-боты. LLM-ассистенты понимают контекст диалога, решают нестандартные задачи и ведут осмысленный разговор. По данным исследования Naumen [8], в 2024 году чат-боты с GenAI были у 42% крупных ритейлеров и 27% банков в России.
• Анализ обратной связи. ИИ автоматически анализирует тысячи отзывов, обращений в поддержку и звонков, выделяет основные претензии и формирует сводки для руководства.

Разработка программного обеспечения

• ИИ-ассистенты для программистов. Инструменты по типу GitHub Copilot выступают в роли «второго пилота»: предлагают фрагменты кода, исправляют ошибки и помогают писать техническую документацию.
• Генерация тестов и отладка. Модели, обученные на коде, могут автоматически писать unit-тесты, искать уязвимости и предлагать варианты оптимизации.

Образование и корпоративное обучение

• Персонализированные учебные материалы. Преподаватели и HR-специалисты используют ИИ для создания адаптивных заданий, симуляций кейсов, тестов и даже учебных программ под конкретные цели ученика или сотрудника.
• Цифровой репетитор. Модели могут объяснять сложные темы разными словами, проверять задания и вести диалог, имитируя работу с педагогом.

Креативные индустрии и медиа

• Прототипирование идей. Сценаристы, гейм-дизайнеры и режиссеры используют текстовые и видео-модели для быстрой генерации и визуализации концептов, раскадровок и сюжетных поворотов.
• Производство медиаконтента. От создания звуковых дорожек и озвучки до генерации фоновых изображений и визуальных эффектов для видео — ИИ становится мощным подспорьем в производственном конвейере.

Частые вопросы (FAQ)

Какая модель генеративного ИИ самая умная?

В индустрии нет чемпиона, но есть лидеры в разных категориях, которых оценивают по специализированным тестам (бенчмаркам).

• Флагманские модели Claude Opus и GPT-5 показывают лучшие результаты при решении логических и инженерных задач.
• GPT-4o и Gemini 3 Pro — сильные всесторонние ассистенты, хорошо работают с текстом, изображениями и запросами общего характера.

Изучить разные бенчмарки и оценить модель для конкретной задачи можно на специализированных платформах, таких как HuggingFace [9].

В чем разница между генеративным ИИ и LLM?

LLM (большая языковая модель) — это подвид генеративного ИИ, сфокусированный исключительно на работе с текстом (генерация, перевод, диалог). Генеративный ИИ — более широкое понятие, которое включает в себя, помимо LLM, модели для создания изображений, видео, аудио и кода. Можно провести аналогию: «генеративный ИИ» — это все автомобили, а «LLM» — это седан, один из типов кузова.

Какой объем рынка ИИ и генеративного ИИ в России?

Для ясности стоит разделять общий рынок ИИ и узкий сегмент GenAI. Общий рынок ИИ в России (включая аналитические системы, компьютерное зрение и т.д.) по разным оценкам составлял 130-305 млрд рублей в 2024 году [10]. Рынок же генеративного ИИ, по данным аналитиков Onside и Just AI увеличился с ~13 млрд руб. в 2024 году до ~58 млрд руб. по итогам 2025-го [11]. Лидеры по внедрению — банковский сектор, IT-компании и ретейл.

Заменят ли нейросети людей в креативных профессиях?

Скорее, они станут инструментом, который изменит эти профессии. ИИ отлично справляется с генерацией идей, быстрым прототипированием, преодолением боязни «белого листа» и автоматизацией рутинной части работы (например, обработки сотни однотипных изображений). Однако финальный отбор, стратегическое мышление, эмоциональная глубина, ответственность за результат и сложные межличностные коммуникации остаются за человеком. ИИ выступает как ассистент, расширяющий возможности специалиста.

Главное о генеративном ИИ

1. Генеративный ИИ — это технологии, создающие новый контент, а не только анализирующие старый.
2. Он работает на основе огромных наборов данных и архитектур вроде трансформеров и диффузионных моделей.
3. Самые известные примеры — ChatGPT для текста и Midjourney для изображений.
4. В России активно развиваются свои модели: GigaChat, YandexGPT, Kandinsky.
5. Технология меняет бизнес-процессы в маркетинге, поддержке клиентов, разработке и образовании.
6. Рынок генеративного ИИ в России развивается быстро и уже измеряется десятками миллиардов рублей.
7. Будущее — за гибридным использованием, где ИИ-ассистент усиливает человеческие возможности, а не заменяет их.

Читайте также:

• Нейросеть или нет: как распознать контент, созданный ИИ
• Что такое AGI: общий искусственный интеллект уровня человека
• 5 нейросетей, создающих видео: какие есть и как ими пользоваться
• Нейросеть рисует: 10 способов создать картинку по фото или описанию
• Нейросеть HeyGen: как переозвучить любой мем
• Нейросети для улучшения качества фото: убрать шум и воссоздать портрет

➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.