要开发AI智能答题系统，可以遵循以下几个步骤：

数据采集和预处理：从多个数据源中获取题库数据，并对数据进行清洗、整理和标注。

构建模型：选择适合的自然语言处理模型，如BERT、GPT等，并根据业务需求进行精简或定制化。

训练模型：使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数以提高性能。

答题接口设计：为答题系统设计API接口，将模型与其他应用程序集成。

用户界面设计：为用户提供良好的交互体验，包括UI设计、提示信息、反馈等。

调试和优化：对系统进行测试和调试，并不断优化算法和性能。

上线部署：将答题系统部署到云端或者自有服务器上，并提供用户访问入口。

AI智能答题系统的开发需要注重数据采集和处理、模型构建和训练、答题接口设计、用户界面设计以及调试和优化等方面。同时也需要对于应用场景进行充分了解，不断进行优化和改进。在开发过程中需要注意合法合规性，遵守相关法律法规和规范，以确保AI智能答题系统的合法性和可信度。