一項最新的研究揭示了 AI 大型語言模型對日本文化的特別偏好，推翻了過去認為 AI 主要反映西方價值觀的觀點。英國卡迪夫大學和西班牙巴斯克大學的研究人員，對全球 8 款主流大模型進行了測試，發現其中 5 款在提到非母語相關國家時，最偏好日本。

研究方法與結果

研究人員從 11 項廣泛主題、66 項子主題，共 31,680 道文化相關開放式問題（Culture-Related Open Questions，CROQ）中，建立了全新的資料集。這些問題被輸入到 8 款大型語言模型中，包括 GPT-4o mini、Gemini 2.5 Flash、Claude 3.5 Haiku、Llama 4 Maverick、Command-R、Magistral、DeepSeek-V3.2-Exp 和 Qwen2.5。結果顯示，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，模型仍不斷提及日本。

單就 GPT-4o mini 這一模型，其作答內容中提及日本多達 944 次，遠超其他國家。這種偏好並非由使用者造成，而是深深烙印在模型中。

偏好的來源

為了探究模型這種偏好背後的原因，研究人員將僅以原始網路資料進行預訓練的基礎模型，與經過指令微調的模型進行了對比。結果顯示，基礎模型在各國之間的文化提及次數和分布相對平均，而經過監督式微調的模型則表現出對日本和美國的特定偏好。

研究人員進一步指出，模型在回答沒有明確指定地點的 CROQ 時，往往不會根據提問的語言背景，而是依賴模型內部對於「強勢文化」的認知來作答。日本和美國在全球具有極高的文化影響力，即使提問語言（例如西班牙語或阿拉伯語）與日本毫無地緣關聯，模型仍會系統性地依賴並呈現這類具備文化優勢的國家。

從產業面來看，這項研究揭示了 AI 訓練過程中潛在的文化偏見。模型的偏好並非來自預訓練的網路資料，而是微調過程中的有意識選擇。這提醒我們，AI 的回答並不能代表世界的全貌，需要更多元、平衡的文化視角，才能真正理解不同國家的聲音。

展望與影響

這項研究不僅揭示了 AI 大模型對日本文化的特別偏好，更提醒我們在設計和使用 AI 模型時，應更加關注其文化影響力。未來，開發者和研究人員需努力消除這些偏見，以確保 AI 能夠更好地服務全球用戶，避免文化狹隘。

讀者可以反思自己在使用 AI 模型時是否注意到了這些文化偏見，並思考如何在日常生活中推動更多元的文化交流。如果你是一個哈日族，或許會對 AI 的這種偏好會心一笑，但更重要的是，我們應該共同促進文化的多元性和包容性。

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

AI 模型為什麼會偏好日本文化？

研究顯示，AI 模型的這種偏好是在微調過程中刻意訓練進去的，而非源自原始網路資料。日本和美國在全球具有極高的文化影響力，因此模型會系統性地依賴並呈現這類具備文化優勢的國家。

這項研究有哪些主要發現？

主要發現包括：8 款主流大模型中有 5 款在提到非母語相關國家時最偏好日本；這種偏好並非由使用者造成，而是深深烙印在模型中；模型的偏好是在微調過程中刻意訓練進去的。

這項研究對 AI 的發展有何影響？

這項研究提醒開發者和研究人員在設計和使用 AI 模型時，應更加關注其文化影響力，努力消除文化偏見，以確保 AI 能夠更好地服務全球用戶，避免文化狹隘。

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