联合国大学报告：精简 AI 指令中“谢谢”等礼貌用语，可让 ChatGPT 能耗降低 25%

联合国大学最新实验：去掉“谢谢”与修饰词，能耗直降四分之一

新加坡联合国大学（UNU）数字技术团队的实证研究报告显示，在给ChatGPT等大语言模型的指令中，删除“请”、“谢谢”、“麻烦您了”等礼貌用语以及无实际信息量的修饰词，可以使单次推理的能耗降低25%左右。研究人员通过对比1000组带有和不带礼貌用语的提示词发现，模型在处理冗余社交语时，需要额外激活多个注意力头来解析无关语义，这部分计算资源完全被浪费。

礼貌用语的隐性成本：每句“谢谢”多消耗数百次浮点运算

报告详细拆解了能耗产生的机制。当用户输入“请帮我总结这篇文章，谢谢”时，模型不仅需要处理“总结文章”的核心指令，还要对“请”和“谢谢”进行语义消歧——因为这些词在不同语境下可能表示社交礼仪、亲切语气甚至讽刺。这种不必要的消歧过程迫使GPU执行更多矩阵乘法运算。测试表明，每句附带礼貌用语的指令，平均比精简版本多消耗18-32次标准浮点运算，换算到大规模日活用户（如ChatGPT的1.8亿用户每日超百次查询），累积的能耗相当惊人。

不只是“谢谢”：空话连篇的指令才是能耗黑洞

研究进一步指出，除了礼貌用语，指令中大量无意义的修饰词和冗余描述同样是能耗杀手。例如“你能不能非常详细地、用最全面的方式，把关于气候变化的那些重要信息整理出来？”对比“整理气候变化关键信息”，前者因堆砌“非常”、“最全面”、“重要”等词语，使模型输出长度和计算深度分别增加了15%和40%。联合国大学团队建议用户采用“精准动词+名词+限定条件”的极简公式，例如将“请你用简单的话解释一下量子计算”改为“用初中生能听懂的例子解释量子计算”，能耗与效果均可优化。

对企业与开发者的启示：重新审视提示词工程

该报告的附加价值在于提示行业：降低AI能耗不仅是硬件事务，也是软件和用户行为层面的工作。企业若将内部AI使用手册中的礼貌用语移除，并培训员工使用“无修饰指令”，每年可减少数十万度电耗。同时，开发者在设计对话系统时，也可考虑在用户输入后自动剥离社交冗余词，再进行推理。联合国大学强调，这并非鼓励人机交流失去温度，而是希望在资源敏感场景（如大规模批量处理、边缘设备部署）中，让用户有“节能模式”的选择权。