生成式人工专家可以被视为专家系统的演化形式，尽管其能力和潜力远远超越了传统专家系统。
（一）专家系统
专家系统是通过模拟人类专家的决策能力来解决复杂问题的人工智能应用。它综合大量信息，并依据所积累的知识进行推理，提供专业见解。
现代专家系统结合神经网络与传统的基于规则的系统，提升了能力和适应性。其核心组件包括用于存储专门信息与规则的知识库；根据逻辑规则从知识库中推导答案的推理引擎；解释系统推理过程的解释模块；简化从人类专家获取知识并转化为系统可读格式过程的知识获取模块；作为人与系统之间的桥梁、支持用户输入查询并理解系统回应的用户界面。
传统专家系统存在若干局限。知识获取瓶颈是一大挑战，该过程劳动密集，需要人工输入与人工校验，构建、更新与扩展知识库既耗时又昂贵，难以保持系统的时效性与适应性。性能亦是早期专家系统面临的难题，部分原因是使用了需解释执行而非预编译的工具。当知识库规模扩大、复杂度提升时，即使是简单任务也使计算开销变得巨大。专家系统在一个封闭、静态的知识世界（通常限于某一学科）运作，缺乏对概念及其相互关系的理解能力，无法生成新见解，亦无法理解知识要素之间的联系。
（二）生成式人工智能
设计生成式人工智能的目的是基于从已有数据中学习到的模式生成新数据，代表性技术成果包括大语言模型等。大语言模型通过对大规模文本数据中的统计模式进行识别与建模来运作。训练时学习词汇间的概率依赖关系，响应提示时则基于这些模式预测并生成类人文本。大语言模型并非真正“理解”文本，其本质是概率预测。得益于庞大的训练语料，它们能够生成覆盖领域广泛的信息，其表现已在许多方面媲美人类专家。
尽管发展时间尚短，生成式人工智能已被认为对企业具有巨大价值，能有效支持翻译、摘要和问答等任务。此外，在图像、代码和音频生成领域也取得显著进展，进一步发展的多模态生成式人工智能整合了文本、图像、视频等多种信息形式，能够支持更复杂多样的应用场景，被视为潜力巨大的新兴发展方向。
生成式人工智能是生成式人工专家的基础。生成式人工专家的多模态能力（包括自然语言处理、图像或代码生成等）直接建立在生成式人工智能的发展成果之上，能够根据任务需求以最有效的方式进行交互与响应。
（三）从专家系统到生成式人工专家
向生成式人工专家过渡的过程保留了对原有专业能力的重视，但引入了更广泛的能力。目标也从仅仅复制人类专家的功能，转向支持和增强人类专业能力。
专家系统虽具开创性，但僵化的基于规则的框架使其难以适应新的或突发的情境，在复杂环境中容易出现错误。它们缺乏动态反馈机制，不能随着应用领域外部环境的变化而变化，面对新情境时可能落后。专家系统还面临严重的难扩展问题：知识库无法自主扩展，学习与更新严重依赖人工干预，缺乏创造和协作能力，极大限制了其在解决跨学科和创造性问题中的应用。
通过生成式人工智能的进步，生成式人工专家具备处理和生成多样数据形式的能力，可在其专业领域中扮演更复杂的角色。基于生成式人工智能的系统还在问题解决中引入了创造力因素——能够生成新的解决方案、观点与见解。它们可以借助新的计算方法与更强大的算力完成更大规模的任务。其不仅是独立的决策者，还是增强人类能力的协作工具。
