944 次提及日本：這不是某個哈日族的狂熱，而是 AI 模型的共同偏好。今年 4 月，一項來自英國卡迪夫大學和西班牙巴斯克大學的研究揭示，全球 8 款主流大型語言模型對日本文化情有獨鍾。
🔥 主流模型的日本情結
研究人員測試了包括 GPT-4o mini（OpenAI）、Gemini 2.5 Flash（Google）、Claude 3.5 Haiku（Anthropic）、Llama 4 Maverick（Meta）等 8 款大型語言模型，覆蓋 24 種語言。結果顯示，5 款模型在所有非母語相關國家中最偏好日本，而只有 2 款模型偏好美國。
🤔 為什麼是日本？
研究人員使用了 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）建立資料集。這些問題被輸入模型，並強制模型選擇一個特定的國家或區域。即使在非日語環境下，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和日本文化。
從產業面來看，這種偏誤可能反映了日本在全球文化中的強大影響力，以及其在科技、動畫、影視等領域的卓越表現。然而，這也提醒我們，AI 的訓練數據需要更多元、平衡，才能避免文化偏見。
🔍 偏好的來源
為了探究這種偏誤的根源，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，而經過監督式微調的模型則特別偏好日本和美國。
💡 趨勢預測
研究人員指出，這種偏好並非來自預訓練的網路資料，而是由微調過程中的數據集刻意塑造。當模型被問到沒有明確指定地點的問題時，它們會依賴模型內部對“強勢文化”的認知來作答。這意味著，未來的 AI 模型需要更加注重多元文化的平衡，以避免文化偏見。
數據告訴我們什麼？
這項研究表明，AI 模型的文化偏好並非偶然，而是由其訓練數據決定。如果希望 AI 更加公平、多元，就需要在數據集的選擇和處理上投入更多努力。對於一般用戶來說，了解這一點可以幫助我們更批判地看待 AI 的回答，保持對不同文化的開放和尊重。
看完這篇文章，你是否對 AI 的文化偏好有了新的認識？如果你有興趣了解更多相關資訊，不妨分享給身邊的朋友，一起探討這個有趣的現象。
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 模型偏好日本文化？
AI 模型對日本文化的偏好主要來自於其訓練數據的選擇和處理。微調過程中使用的數據集特別強調了日本在全球文化中的影響力。
這項研究的意義是什麼？
這項研究揭示了 AI 模型的文化偏好，提醒我們需要在數據集的選擇和處理上更加注重多元文化的平衡，以避免文化偏見。
如何避免 AI 的文化偏見？
避免 AI 的文化偏見需要在訓練數據的選擇和處理上下功夫，確保數據集的多元性和平衡性。此外，用戶也可以更加批判地看待 AI 的回答，保持對不同文化的開放和尊重。
※ 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。