聯(lián)合國教科文組織發(fā)布《更智能、更精簡、更強大：資源高效型人工智能與數(shù)字化轉型的未來》，該報告主張各國政府及企業(yè)加大對可持續(xù)人工智能研發(fā)的投入，同時提升公眾人工智能素養(yǎng)，讓使用者更清楚地認識人工智能應用對環(huán)境的影響。通過對大語言模型的構建和使用方式進行微調，可在不影響性能的前提下顯著降低能耗。針對特定任務優(yōu)化的小型模型可降低高達90%的能耗；精簡輸入輸出可節(jié)能超50%；通過量化等技術壓縮模型體積可節(jié)省44%的能耗。三大技術對資源匱乏地區(qū)尤為重要，在網(wǎng)絡條件受限的低資源環(huán)境中，小型模型具有顯著的普惠價值。