根據英國卡迪夫大學（Cardiff University）和西班牙巴斯克大學（University of the Basque Country）最新研究顯示，全球 8 款主流大型語言模型在處理非母語相關國家的文化問題時，竟有 5 款特別偏好日本。這項研究於今年 4 月發表，徹底推翻了 AI 主要反映西方、尤其是美國文化的假設。
數據發現：主流模型偏愛日本
研究人員從 11 項廣泛主題、66 項子主題、31,680 道文化相關開放式問題（Culture-Related Open Questions，CROQ）中，建立了一份全新資料集。這些問題被輸入 8 款主流大型語言模型，包括 GPT-4o mini（OpenAI）、Gemini 2.5 Flash（Google）、Claude 3.5 Haiku（Anthropic）、Llama 4 Maverick（Meta）、Command-R（Cohere）、Magistral（Mistral AI）、DeepSeek-V3.2-Exp（DeepSeek）、Qwen2.5（阿里巴巴）。結果顯示，這些模型在回答非母語相關國家的文化問題時，最常提到的國家是日本，提及次數高達 944 次。
解讀意義：模型訓練的影響
研究人員進一步探究了這種偏好是否源自模型的預訓練過程。他們將僅以原始網路資料進行預訓練的基礎模型，與經過指令微調（instruction-tuned）的模型版本進行對比。結果發現，基礎模型在各國之間的文化提及次數和分布相對平均，而經過監督式微調（supervised fine-tuning）的模型則表現出更強烈的偏好，特別是在日本和美國之間。
產業影響：多元文化的重要性
這項研究揭示了 AI 模型的訓練過程對其文化偏好有顯著影響。即使提示詞使用的語言與日本無明顯連結，如孟加拉語、加泰隆尼亞語、加利西亞語、豪薩語或斯瓦希里語，模型仍會頻繁提及日本和日本文化。這表明，這種偏好並非由使用者造成，而是深植於模型的內部機制中。
研究人員的結論是：對於日本的執著，可說是由形塑 AI 助理、微調資料集的人刻意訓練進去的。
這一發現對於 AI 行業具有重要啟示。開發者在設計和訓練模型時，應更加注重文化多樣性和平衡，避免因某種文化偏好而扭曲模型的全球視野。
數據背後的啟示
這項研究提醒我們，AI 的回答並不代表世界的全貌。為了理解和尊重不同國家的文化，我們需要更多元、平衡的文化視角。AI 的訓練資料和方法應該更加透明，以確保其能夠公正地反映全球各地的文化。
如果 AI 使用者是個哈日族，看到 AI 這麼偏愛日本，相信會忍不住會心一笑，彷彿與人們對話的 AI 也懂追番、會看日劇、充滿職人精神。
然而，這也意味著我們需要更加警惕，確保 AI 的發展不會過度偏向某種文化，而忽略其他地區的豐富文化遺產。
編輯觀點
從產業面來看，AI 模型的文化偏好問題值得高度關注。這不僅影響模型的公正性和可靠性，還可能對全球文化交流產生不利影響。開發者和研究人員應共同努力，推動 AI 的多元化和公平性，以實現真正的全球化。
行動呼籲
面對 AI 模型的文化偏好問題，我們每個人都可以有所作為。如果你是 AI 開發者，請考慮在訓練資料中加入更多元的文化元素；如果你是使用者，請保持批判性思維，不要盲目接受 AI 的回答。只有這樣，我們才能共同打造一個更加公平、多元的 AI 生態環境。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
為什麼 AI 模型會偏愛日本文化？
研究顯示，這種偏好主要源自模型的訓練過程，特別是在監督式微調階段，訓練資料集中可能包含更多與日本文化相關的內容。
這項研究的結果有哪些實際應用？
這項研究提醒 AI 開發者和研究人員，需要在訓練模型時注重文化多樣性和平衡，以避免模型過度偏向某種文化。
如何確保 AI 模型的公正性和可靠性？
開發者可以在訓練資料中加入更多元的文化元素，並定期審查模型的表現，確保其能夠公正地反映全球各地的文化。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
