从复杂性来看，大模型的健康发展本身就有赖于技术进步，需要以人工智能来监督、限制人工智能。
人工智能大模型“涌现”出写文章、做翻译、写代码、制图像等许多意想不到的能力，部分能力和人不相上下，生产速度则远超人类，已让许多人感受到冲击。它为什么能够达到目前的能力？目前大模型的“智能涌现”是个黑箱，没有人能理解、预测或可靠地控制这些大模型，甚至模型的创造者也不能。
对人工智能大模型开黑箱、对数据泄露上锁、对虚假内容做标记、对网络攻击等危险行为实施监测防范，一方面需要从科研伦理规范上增加透明度，让大模型研发、训练、生成、推理的链路变得更加透明；另一方面也需要使用好技术工具，用人工智能大模型来帮助人类理解和控制人工智能大模型。这话听起来绕口，实际已有成功案例。ChatGPT的缔造者美国OpenAI公司近日发布一项成果，就是用GPT-4大模型来自动解释GPT-2大模型的行为，在人工智能可解释性研究领域获得重大突破。
眼见可为虚，耳听也不为实。人工智能大模型以其彪悍的信息造假能力，对社会信任带来重大冲击。从一些调查结果看，不少人赞同暂停超越GPT-4能力的大模型研究，先解决已知风险再按启动键。人工智能是国家战略技术，是未来引领经济发展的助推器。对中国人工智能产业而言，需要的不是暂停研究，而是吸取国外大模型发展的前车之鉴，让大模型研发在合规下运行。
科技治理为科技创新保驾护航，人工智能治理已成为重要的国际科技竞争力。大禹治水，“堵”不如“疏”。在研发人工智能大模型的同时，构建高效透明的科研伦理商谈审批机制，拆壁垒、缓痛点、疏堵点，才能建立起更有竞争力、更可持续发展的人工智能产业生态。
相关阅读 >>
智能机速度测试：iphone 13 pro max险胜pixel 6 pro
更多相关阅读请进入《人工智能》频道 >>
