إن فهم تداعيات انتشار حلول الذكاء الاصطناعي، يتطلب فهم الاختراقات التي مكّنت من ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي استغرق تصنيعها عقوداً من الزمن. ويمكن تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنه: "التطبيقات التي يتم إنشاؤها عادةً باستخدام النماذج الأساسية، وتحتوي هذه النماذج على شبكات عصبية اصطناعية موسّعة مستوحاة من مليارات الخلايا العصبية المتصلة في الدماغ البشري". تعد النماذج الأساسية جزءًا مما يسمى بـ"التعلّم العميق"، وهو مصطلح يشير إلى الطبقات العميقة العديدة داخل الشبكات العصبية. لقد دعم التعلم العميق العديد من التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، ولكن النماذج الأساسية التي تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية هي تطور تدريجي في التعلم العميق. على عكس نماذج التعلم العميق السابقة، يمكنها معالجة مجموعات كبيرة جدًا ومتنوعة من البيانات غير المنظّمة، وأداء أكثر من مهمة واحدة.