जनरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वह शाखा है जो नई सामग्री - पाठ, चित्र, ऑडियो, वीडियो, कोड या 3D एसेट - उत्पन्न करने से संबंधित है। जहाँ एक क्लासिफायर इनपुट को एक लेबल से मैप करता है, वहीं एक जनरेटिव मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा के वितरण को इतनी अच्छी तरह सीखता है कि उसमें से नए उदाहरण नमूना कर सके। यह शब्द ChatGPT के लॉन्च के बाद आए AI बूम के दौरान नवंबर 2022 में मुख्यधारा में आया, और 2024 तक यह एक संपूर्ण उत्पाद श्रेणी और निवेश लहर के लिए संक्षिप्त नाम बन गया।
तकनीकी आधार
आधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल परिवारों के एक छोटे समूह पर टिका है। ऑटोरेग्रेसिव मॉडल जैसे बड़े भाषा मॉडल एक समय में एक टोकन अनुक्रम उत्पन्न करते हैं और चैट सहायकों तथा कोड जनरेशन को शक्ति देते हैं। डिफ्यूज़न मॉडल छवि और वीडियो संश्लेषण पर हावी हैं, जो एक क्रमिक शोर प्रक्रिया को उलटना सीखते हैं। पहले के दृष्टिकोणों में जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (2014) शामिल है, जिसने फोटोरियलिस्टिक संश्लेषण और डीपफेक की पहली लहर को प्रेरित किया, और वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर। लगभग सभी वर्तमान प्रणालियाँ ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला पर निर्मित हैं और वेब-स्केल प्रशिक्षण डेटा पर स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ प्रशिक्षित हैं।
मोडैलिटी
पाठ निर्माण सबसे व्यापक रूप से तैनात रूप है, जो ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, DeepSeek, Doubao, Grok, Kimi और Qwen जैसे सहायकों के माध्यम से उपलब्ध है। टेक्स्ट-टू-इमेज प्रणालियाँ जैसे DALL-E, Firefly, Stable Diffusion और Midjourney ने 2022 में दृश्य कला में निर्माण लाया; टेक्स्ट-टू-वीडियो 2024 से Sora, Veo और LTX के साथ आया। अन्य सक्रिय मोडैलिटी में वाक् संश्लेषण, संगीत निर्माण और 3D निर्माण शामिल हैं।
प्रभाव और बहस
जनरेटिव एआई ने AI कोडिंग सहायकों, विपणन, डिज़ाइन और शिक्षा के माध्यम से सॉफ्टवेयर विकास को नया रूप दिया, साथ ही प्रशिक्षण डेटा में कॉपीराइट, रचनात्मक उद्योगों में नौकरी विस्थापन, गलत सूचना और बड़े पैमाने पर निम्न-गुणवत्ता वाली सिंथेटिक सामग्री पर विवाद खड़े किए, जिसे कभी-कभी AI स्लॉप कहा जाता है। स्टोकेस्टिक तोता पेपर के लेखकों जैसे आलोचक सवाल उठाते हैं कि क्या धाराप्रवाह निर्माण समझ को दर्शाता है। समर्थकों का तर्क है कि यह तकनीक मानव रचनात्मकता को प्रतिस्थापित करने के बजाय बढ़ाती है, और यह बहस अनसुलझी बनी हुई है।
हाल के विकास
2025 के मध्य तक, कंपनियाँ एकीकरण, डेटा गुणवत्ता और अधूरे रिटर्न की कठिनाइयों के कारण जनरेटिव एआई पायलट परियोजनाओं को तेजी से छोड़ रही थीं, जिससे Gartner और The Economist के विश्लेषकों ने इस अवधि को Gartner हाइप साइकिल के "निराशा की गर्त" चरण में प्रवेश करने के रूप में चित्रित किया। फेडरल रिजर्व के अक्टूबर 2025 के सर्वेक्षण में, चार में से एक अमेरिकी कर्मचारी ने पिछले महीने काम पर जनरेटिव एआई का उपयोग करने की सूचना दी। जस्ट सो सोल सोशल मीडिया ऐप के 2024 के सर्वेक्षण में बताया गया कि 2000 के बाद पैदा हुए 18% उत्तरदाताओं ने "लगभग हर दिन" जनरेटिव एआई का उपयोग किया, और 60% से अधिक उत्तरदाताओं ने एआई-जनित सामग्री (AIGC) को पसंद या पसंद किया, जबकि 3% से कम ने इसे नापसंद या नफरत किया। Ipsos के 2024 के सर्वेक्षण में, एशिया-प्रशांत देश पश्चिमी समाजों की तुलना में जनरेटिव एआई के बारे में काफी अधिक आशावादी थे, जिसमें 68% एशिया-प्रशांत उत्तरदाताओं का मानना था कि एआई का दुनिया पर सकारात्मक प्रभाव है, जबकि वैश्विक स्तर पर यह 57% था। एक संयुक्त राष्ट्र रिपोर्ट ने संकेत दिया कि चीनी संस्थाओं ने 2014 से 2023 तक 38,000 से अधिक जनरेटिव एआई पेटेंट दायर किए, जो किसी भी अन्य देश से अधिक है।