文章系统解释了人工智能生成信息的机理：以概率建模与表示学习为底座，通过解码控制、检索增强、对齐优化与工具调用实现可靠、多模态的内容生成；对比了纯LLM、RAG、知识图谱与工具增强路线，阐明工程化与治理要点，结合国内外产品的合规化与本地化实践，最后给出部署、安全与未来趋势的可操作建议。

本文系统阐释人工智能如何生成数据，核心在于以任务为中心对目标分布进行可控建模，综合合成数据、数据增强、仿真与弱监督等路径实现规模化与隐私优势；通过TSTR等效用评估、统计一致性与隐私攻击检测建立质量门控；以合规、来源水印与全生命周期治理保障安全与可追溯；并结合国内外平台与工具构建自动化流水线，最终形成数据飞轮；未来趋势将指向可控生成、仿真校准、合成与真实协同训练及标准化隐私治理。