文章核心观点 - 中国农业银行董事长谷澍指出，在应用大模型过程中，AI大模型当前面临模型黑箱、模型幻觉、模型自主思考和决策带来的不确定性等主要风险 [1] AI大模型应用风险的具体分类 - 参数海量带来模型可解释性难题：主流大模型参数规模已达千亿甚至万亿级别，海量参数的矩阵运算和生成非线性叠加导致模型决策机制和输出结果不透明且难以解释 [1] - 概率生成带来准确性考验：大模型决策基于海量训练数据统计词源token的概率性规律，本质是概率统计而非逻辑性事实推导，在数据和事实依据不足时容易产生自洽的幻觉 [1] - 自主思考与决策放大不确定性风险：随着大模型进化和智能体深度应用，其已突破传统软件输入输出相对固化的范式，能够自主思考，这在一定程度上放大了过程不可控、结果不可知的风险 [1]