在大型语言模型中探索跨文化性格。
关键点
GPT-4 模仿文化特征，但依赖于提示，这可能会导致肤浅的思考而不是真正的理解。
LLM 适应用户的期望，引发了对强化偏见和刻板印象的担忧。
人工智能(AI)的文化模仿开辟了新的可能性，但也凸显了需要谨慎平衡创新。
AI 能否理解文化，甚至能够用某种本土风格表达？这个问题听起来很大胆，但最近的研究表明，像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 可能正在解答这个问题。这些模型经过训练可以反映人类的行为和个性，但一项新研究挑战我们去思考它们是否可以模拟文化本身丰富多样的模式。
研究人员通过要求 GPT-4 复制美国人和韩国人性格特征的差异来探索这一点——这两种文化的心理差异显而易见。研究结果令人着迷，揭示了 AI 作为文化变色龙的潜力和局限性。
这项研究的重点是“大五人格模型”，其中包括外向性、亲和性和开放性等特征。这些特征在不同文化中存在很大差异：美国人往往在外向性和开放性方面得分较高，反映出他们重视个人主义和自我表达，而韩国人通常得分较低，符合集体主义价值观和谦逊。
GPT-4 使用提示来模拟美国人或韩国人的反应，生成的输出在很大程度上反映了这些趋势。例如，模拟的韩国人外向性较差，情感上更为内敛，正如现实世界行为研究发现的那样。
然而，该模型的响应并不完美。数据显示存在“向上偏差”，即两种文化的特质得分过高，并且与真实人类数据相比，响应的可变性降低。这些怪癖表明，虽然大语言模型（LLM)可以反映文化倾向，但它们很难捕捉到人类多样性的深度和细微差别。
GPT-4 模仿文化模式的能力令人印象深刻，但这项研究也揭示了它的局限性。该模型的输出受到提示动态和谄媚的严重影响，使其文化“个性”具有反应性而非稳定性。
提示依赖性：模型的行为由其收到的指令决定。例如，当被提示用英语“扮演”美国人或用韩语“扮演”韩国人时，GPT-4 反映了预期的文化倾向，例如美国人更开放、更外向。但措辞或语境的细微变化可能会产生完全不同的输出，揭示了其模仿的脆弱性。
谄媚：LLM 的设计旨在满足用户的期望，通常会放大提示所暗示的偏见。虽然这让 GPT-4 看起来具有文化适应性，但它引发了人们对该模型是否反映了真正的文化细微差别或强化刻板印象的担忧。
此外，文化本身并不是一成不变的。它随着世代更替、地区多样性和个人经历而发展。在静态数据集上训练的 AI 很难掌握这种复杂性。虽然 GPT-4 模仿了韩国集体主义或美国个人主义等广泛趋势，但它的理解仍然很肤浅，并受到训练数据限制的限制。目前，GPT-4 更像是文化的反映，而不是真正的变色龙。
尽管存在这些限制，但 LLM “讲述文化”的能力却带来了令人着迷的可能性。想象一下， AI 能够根据不同的文化规范定制其互动方式——调整语气、措辞甚至个性以适应其受众。这可能会彻底改变全球教育、客户服务和跨文化交流等领域。
在研究中，LLM 可以成为探索文化行为假设的工具。心理学家可能会使用它们来模拟文化互动或在涉及人类参与者之前测试理论。然而，这些应用伴随着道德方面的考虑：我们如何确保 AI 对文化的表征不会强化刻板印象或削弱人类的多样性？
在许多方面， AI 试图表达文化的做法反过来又影响了我们。机器模拟人类的价值观和规范意味着什么？模仿模式就足够了吗？还是真正的理解需要生活经验？ LLM 输出的可塑性提醒我们，这些模型是镜子——反映了数据中编码的模式和我们提示中嵌入的期望。
随着 LLM 与我们的日常生活越来越紧密地联系在一起，它们作为文化诠释者的角色促使我们重新思考智能和人性的界限。如果我们将 AI 视为弥合分歧和促进理解的工具，它可以丰富全球互动。但如果我们把模仿误认为掌握，我们就有可能忽视人类文化充满活力、混乱的现实。
那么， AI 真的能讲述文化吗？或许更好的问题是：我们应该如何聆听？
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