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为什么更小、更智能的人工智能模型可能是解锁全球学习公平的关键
教育行业对人工智能所提供的潜力感到兴奋不已。但大型、昂贵的模型并不一定意味着对年轻学习者来说是最好的结果，Sunny Varkey 说。《为什么更小、更智能的人工智能模型可能是解锁全球学习公平的关键》一文首先出现在《PIE 新闻》上。
来源:The PIE新闻曾几何时，世界将教育视为人类伟大的均衡器。关于教育改善人们生活、克服社会差异和使整个社区摆脱贫困的力量，人们已经说了很多。从更大范围来看，它在推动进步、推动可持续发展、甚至促进和平方面发挥着关键作用。
但事情并没有那么简单，因为教育要产生广泛的积极影响，就必须让每个人都能接受教育，无论其情况如何。如今情况并非如此，教育已经从均衡器变成了我们最持久的断层线之一。
尽管工业化国家享有前所未有的互联互通和创新，但根据联合国教科文组织的最新记录，发展中国家的 2.72 亿儿童仍然无法上学。令人震惊的是，自 2015 年联合国将优质教育指定为其第四个可持续发展目标 (SDG) 以来，这一数字已减少了不到 1%，尽管它是所有其他可持续发展目标的关键推动者。
技术来救援
新的技术进步，尤其是人工智能领域的进步，引发了弥合这一差距的希望。人工智能已经给教育带来了巨大的优势，包括创新教学方法、定制学习体验，以及将教师从平凡的管理任务中解放出来，专注于最重要的事情——塑造年轻人的思想。
教育已经从均衡器变成了我们最持久的断层线之一
但随着世界的注意力集中在人工智能的快速发展上，构建更大模型的竞赛正在造成数字鸿沟，反映了全球教育中现有的不平等现象。虽然数十亿个参数的系统可能令人眼花缭乱，但在技术和学术上，资源贫乏地区的教育者和学习者基本上无法接触到它们。这种差异不仅限制了先进教育技术的覆盖范围，而且加剧了那些已经被边缘化的人所面临的挑战。
小型、高效的人工智能模型赢得比赛