應用場景
生成式 AI 的應用:
1.文字生成：像 GPT-5、ChatGPT，可以生成文章、程式碼、對話。
2.圖像生成：像 DALL·E、Stable Diffusion，可以生成藝術圖、照片風格圖片。
3.音樂/語音生成：模擬人聲、創作新樂曲。
4.數據增強：在資料不足時生成額外的樣本，幫助模型訓練。

分辨式 AI 的應用
1.圖片分類：判斷照片中是否有特定物件。
2.醫療診斷：輸入病人影像，輸出疾病可能性。
3.垃圾郵件過濾：判斷郵件是否為垃圾信。
4.金融風險評估：輸入客戶特徵，預測是否有違約風險。

優缺點比較
生成式 AI
優點：能生成新資料，創造性高；能處理無監督學習問題；對於模擬現實或缺乏資料的情境特別有用。
缺點：計算複雜度高，模型訓練困難（例如 GAN 容易出現不收斂或模式崩潰問題）；生成結果不一定真實可靠。

分辨式 AI
優點：訓練通常更快、更簡單；對於分類或預測任務準確率高。
缺點：無法生成新資料；只能處理有標籤的監督式任務，應用範圍相對侷限。

總的來說，生成式AI注重「會創造」，分辨式AI注重「會判斷」，生成式模型試圖理解資料的全貌，並能創造新樣本；分辨式模型則專注於輸入與輸出間的直接對應，訓練快速且在分類、預測上表現優異。