人工智能大模型的蓬勃发展引起了风险的警示，这需要我们认真对待并采取相应的防范措施。在人工智能领域，特别是大模型的应用中，我们需要注意以下几个方面的风险，以确保其健康而可持续的发展。
首先，我们应当防止盲目跟风。人工智能大模型的建设和应用需要庞大的投资，而盲目跟风可能导致资源的浪费。在追逐潮流的同时，我们必须科学合理地看待大模型的发展，精准选择部署路径，避免过度投资和重复建设，以免给企业和社会资源造成巨大的压力。只有通过理性决策，我们才能确保大模型的发展是有益的、可持续的。
其次，我们要警惕低端泛化。人工智能不应仅仅停留在技术的表面应用上，而应与实体经济深度融合。关键技术创新是确保人工智能发展深度和广度的关键。过度关注低端应用领域的竞争可能使发展失去深度和广度，这对整个行业的可持续发展都是不利的。我们应注重提升核心技术水平，使人工智能更好地服务于实体经济，推动产业创新，从而实现更为长远的发展目标。
最后，我们要防范隐私泄露。人工智能大模型的训练和应用离不开海量的数据，但随意的数据使用可能引发隐私泄露的风险。为了规避这一风险，我们需要明确数据产权，强化风险防范和矫正措施。保护用户隐私是维护社会安全和稳定发展的基石，对隐私泄露要高度警惕。只有在保障个体隐私的前提下，人工智能大模型的发展才能得以可持续。
