前言

2022年11月30日，OpenAI发布了第一款基于大语言模型的AI聊天机器人程序ChatGPT，它展现出绝妙的人机交互体验，能够充分理解人类自然语言，可以用人类自然对话方式与人类交流，甚至让人类分不清和自己对话的是人还是机器。此外，它还可以用于更复杂的语言处理工作，如自动生成文本、自动问答、自动摘要等。一时间，人们对其背后技术的了解和研究，对大语言模型和生成式AI（在应用层面上通常等同采用AIGC，即人工智能生成内容）技术的关注冲向了顶峰。

很快，中国的AI初创企业如雨后春笋般不断涌现。2025年初，发布了低成本、高性能生成式AI的中国深度求索公司（DeepSeek）在全世界爆红，互联网巨头的资金和学术机构人才支撑下的“中华AI”茁壮成长，原本以美国企业为中心的AI性能竞争迎来全新局面。因为AI技术，尤其是基于大语言模型的生成式AI的大发展，2025年将注定被写入人类历史史册。

生成式AI已经成为当今科技领域最具影响力和变革性的力量之一。它不仅推动了技术的进步，更深刻地改变了人们的生活方式、工作模式以及对世界的认知。本书旨在提供一个全面、系统且深入的生成式AI知识体系，帮助读者更好地理解这一前沿技术，并探索其在各个领域的广泛应用。

生成式AI的发展历程是人类智慧与技术融合的光辉典范。从早期的计算机技术发展，到大数据时代，再到机器学习与深度学习的蓬勃兴起，每一步都为生成式AI的诞生奠定了坚实的基础。它不仅能够生成高质量的文本、图像、音频和视频内容，还能通过多模态融合技术实现跨领域的创新应用。这些技术的突破，使得生成式AI在文化创意、医疗健康、智慧城市、金融服务以及科学研究等多个领域展现出巨大的潜力和价值。

本书将深入探讨AI的起源、大数据的特征以及机器学习与深度学习的关系，为读者构建一个坚实的理论框架。同时，通过对生成式AI的定义、层次和应用场景的介绍，帮助读者初步了解这一技术的核心概念和价值。

本书详细介绍了大语言模型技术、文本生成技术、图像生成技术、音频与音乐生成技术以及多模态生成技术、提示工程与技巧等关键领域。通过对技术的剖析，读者将掌握生成式AI的核心原理和实现方法，并了解如何通过技术创新推动其发展。

在应用场景部分，首先详细介绍了AIGC的实施与应用模式，接着展示了其在改善民生质量、提高科学研究、金融服务和智慧城市建设等领域的广泛应用。通过丰富的案例和实践分析，读者将看到生成式AI如何为各个行业带来创新和变革，也将了解到其在实际应用中面临的挑战和未来的发展方向。

最后，本书深入探讨了生成式AI所带来的伦理、法律和社会问题。从数据隐私保护到知识产权问题，从AI伦理原则到AGI（通用人工智能）的未来发展，本书将引导读者思考如何在技术进步的同时确保其符合人类的价值观和社会利益。

在撰写过程中，我们力求做到内容的全面性、准确性和可读性。希望这本书不仅能够成为高校各专业AI通识教育用书和专业人士的参考书籍，也能为对生成式AI感兴趣的普通读者提供一个清晰易懂的入门指南。同时，我们鼓励读者在阅读本书的同时积极参与到相关技术的研究和实践中，探索生成式AI的无限可能。

生成式AI的概念、技术与应用是一门理论性和实践性都很强的“必修”课程。本书精心设计教学过程，每章都有针对性地安排了课后作业和研究性学习环节等。

本书的教学进度设计见“课程教学进度表”，该表可作为教师授课参考。实际执行时，教师应按照教学大纲安排教学进度，实际确定本书的教学进度。

课程教学进度表

（20—20学年第学期）课程号： 课程名称： 生成式人工智能 学分： 2周学时： 2

总学时：32（实践学时： ）主讲教师：

序

号校历

周次章（或实验、习题课等）

名称与内容学时教学方法课后作业布置11第1章人工智能基础222第2章 大语言模型技术233第2章 大语言模型技术244第3章 生成式AI与AIGC255第3章 生成式AI与AIGC266第4章 文本生成技术277第5章 图像生成技术288第6章 音频与音乐生成技术299第7章 多模态生成技术21010第8章 智能体与AIGC21111第9章 提示工程与技巧21212第10章 AIGC的实施与应用模式21313第11章 AIGC改善民生质量21414第12章 AIGC提高服务水平21515第13章 伦理与法律考量21616第14章 面向通用人工智能2课堂教学作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业与实践作业

课程学习与实践总结填表人（签字）： 日期：

系（教研室）主任（签字）： 日期：本课程的教学评测可以从以下几方面入手，即：

（1） 每章的课后作业（14项）。

（2） 每章的“研究性学习”实践（13项）。

（3） 第14章的“课程学习与实践总结”。

（4） 学生针对每章内容写下的阅读笔记（建议）。

（5） 平时考勤情况。

（6） 任课老师认为有必要的其他评测方法。

本书特色鲜明，易读易学，适合高等院校各专业学生学习，也适合对AI以及LLM、生成式AI、AGI相关领域感兴趣的读者阅读参考。

本书配套丰富的教学资源，读者可登录清华大学出版社（www.tup.com.cn)本书页面下载。本书的微课视频，读者可扫描封底的刮刮卡注册，再扫描书中的二维码观看。

本书是浙大城市学院第9期重点教材建设项目成果之一，是浙大城市学院人工智能与先进计算产业学院项目建设成果之一，是浙江省普通本科高校“十四五”第二批新工科、新医科、新农科、新文科重点教材建设项目（高校通识教育分会专项）“大语言模型通识”的建设成果之一。

本书由魏金岭、包红、周苏主编。本书的编写得到浙大城市学院、杭州中策职业学校钱塘学校、杭州电子科技大学、杭州汇萃智能科技有限公司等多所院校、企业的支持。参加本书编写工作的还有赵建勇、王文等。

由于作者水平有限，书中难免有疏漏之处，恳请读者批评指正。

作者 2025年10月