AI产品经理面试必考题：生成式与判别式AI怎么答

哈喽，大家好，杆哥这篇评论，主要来分析AI产品经理面试必考题：生成式与判别式AI怎么答

“生成式AI和判别式AI有啥区别？”这道题是AI产品经理面试的高频考点。2025年12月4日发布的“AI产品经理100题”系列就重点拆解过它，不光考技术理解，更看产品落地能力。

大白话拆解：两类AI的核心差异

其实面试官就是想知道，你能不能说清“造东西”和“分东西”的AI区别，以及各自适配的产品。

可以把它们想象成两个机器人：小创会编故事、画画，给个提示就能生成新内容，这是生成式AI；小判不会创作，但能判断故事是不是侦探小说、图片里有没有猫，这是判别式AI。

一句话总结：生成式AI负责“创造”，判别式AI负责“判断”。

技术到产品：底层逻辑决定应用场景

两者的核心区别是模型优化目标不同，这直接决定了产品方向。

生成式AI学习完整数据分布，目标是生成新内容，典型模型有GPT、GAN等。从产品角度，它适合做内容创新类产品，能降本增效。

判别式AI关注输入与标签的关系，目标是分类判断，模型有CNN、XGBoost等。产品上更适配高精度决策类场景，比如风控、识别。

实战案例：加分回答要带数据

光讲概念不够，带真实案例和数据才是面试官想要的满分答案。

生成式案例比如B端营销工具，用LLM微调实现多场景内容生成，原本一周的生产周期缩短到1天，成本降了50%以上。

判别式案例可提银行风控模型，用XGBoost预测违约概率、识别黑灰产，精调后风险识别提升18%以上。

更高级的回答要提两者结合，比如推荐系统，判别式做CTR预测，生成式写个性化商品标题，最终提升GMV。

避坑+升华：体现深度的关键

提到局限性能加不少分，这体现踩坑经验。生成式AI有幻觉问题，推理成本高，ToB落地需做蒸馏或缓存；判别式AI缺乏创造力，对数据依赖强，行业迁移要重新训练。

最后升华一下：真实产品中两者常互补。比如ChatGPT的RLHF训练，就是用判别式的奖励模型给生成内容打分，实现价值对齐。

记住这个逻辑：定义差异→讲清逻辑→带案例数据→说清局限与结合，面试时就能脱颖而出。