人工智能发展面临的三大问题包括：

1. 泡沫过大 ：当前人工智能行业正处于技术成熟度曲线的高峰阶段，社会对AI的期望远远超过了现实。例如，大语言模型的兴起使得公众对其潜力的推崇达到了一个新高度，但这种热潮往往掩盖了技术本身的不成熟及其局限性，亟需一个冷静的反思期。

2. 以偏概全 ：许多成功案例被片面强调，个别成功的应用以及亮眼的数据结果常常被无限放大，从而导致人们对AI技术的认知产生偏差。这种现象使得市场上泛滥了来自不同行业的“过度承诺”，而没有严谨分析落实的可能性。

3. 期望过高 ：用户在与AI技术交互的过程中，往往将其能力神化，提出了一些难以实现的需求。这不仅给机器学习模型带来了压力，还可能导致失望和挫败感，从而影响人们对AI的持续信任和投资。

建议：

• 理性看待AI技术 ：社会各方应理性看待AI技术的发展，避免过度炒作和盲目期望。

• 客观评估技术局限 ：在推广AI应用时，应有客观的标准，真实评估技术的局限，避免盲目追随潮流。

• 加强数据隐私保护 ：解决数据隐私和算法偏见等伦理问题，确保AI技术的安全应用。

• 推动技术伦理治理 ：建立科技伦理治理体制，明确数字技术的治理重点与安全护栏，增强AI生成内容的透明度。