在发展中治理完善人工智能大模型

人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为了AI研究和应用领域的重要组成部分。大模型可以理解为是具有非常大的参数数量和实际应用价值的深度学习网络模型。这类模型在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域中已经取得了许多重大突破和应用成果，但也出现了许多问题和风险，因此对大模型进行有效治理和管控变得尤为重要。

大模型发展的必要性与现状

人工智能大模型是深度学习网络模型的另一种表述方式。和传统的小模型相比，大模型可以解决更加复杂的问题。大模型已经成为了许多领域的标配技术，如语音处理、图像分析、自然语言处理等。

大模型需要大量的计算资源，对计算能力和存储容量都有着很高的要求。这就导致了大模型计算和存储成本非常高，对于中小企业和个人研究者来说很难承担。大模型也存在模型不透明、过拟合等问题。大模型训练的时候需要大量的数据，数据的质量和数量与大模型的性能有很大关系。训练数据中存在可能的误差，这些误差可能会波及到大模型本身，导致大模型无法正确的作出预测和分类。

人工智能大模型治理的必要性

以AI大模型为代表的AI核心技术在国家安全、军事领域以及商业、治理等领域具有重要意义，技术本身的安全保障也显得尤为重要，例如黑客利用人工智能算法的攻击能力会随着AI的发展而增强，如果被恶意使用就会带来巨大的安全威胁。

人工智能技术的核心是大数据的收集和利用，如何保护用户和公民的个人隐私成为了人工智能技术要解决的重要问题。比如，一种特定的社会中具有敏感意义的个人数据是禁止使用的，如果在人工智能训练中大量积极使用，就会直接导致敏感数据遭到泄露，引发道德纠纷。