随着人工智能技术的发展，大型语言模型应用越来越广泛，也越来越引起关注。然而，与此同时，人工智能大模型的学术造假风险也在逐渐加大。为了防范这种风险，可以从以下几个方面入手：1.严格监管数据来源，杜绝数据造假。2.推行开源数据，使得同行评审更公正。3.建立多层次的评价模型，对模型的学术性、实用性进行评估。4.在模型的应用中，加入人的审核、审查环节，以防止不合规的行为。在防范人工智能大模型学术造假的过程中，需要全社会的共同努力，推动人工智能技术的健康发展。