当你分别用中文和英文向AI提问，得到的答案相同吗？|《自然-人类行为》
Nature portfolio约 3 分钟当你用中文和英文分别向生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）提出同一个问题时，它的回答会仅仅像切换了手机系统语言一样基本相同吗？
近期发表在《自然-人类行为》的一项研究发现在不同语言下的训练数据具有文化特性，生成式人工智能的回应会表现出系统性文化差异。
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Cultural tendencies in generative AI
当使用中文对社会取向（social orientation）进行提问时，其回应更倾向于相互依存而非独立的取向（图1）；而在认知风格（cognitive style）方面，中文提问则收获更多整体型而非分析型回应（图2）。这一现象在ChatGPT、文心一言两种不同的语言模型中均得到验证，且不受测量方法影响。
（图1）
（图2）
研究进一步发现，这种文化偏差会影响AI在实际场景中的建议。当用中文咨询广告方案时，AI更倾向推荐强调群体关系的方案，而英文用户则更容易获得突出个体价值的建议。那么，如何有效降低因语言不同而导致AI回应中的文化偏差？研究提出了一种干预策略，通过在场景中添加文化提示词，例如“假设您是出生并生活在中国的普通人”。
随着人工智能应用日益普及，其内置的文化倾向可能会潜移默化地影响用户态度和行为。与此同时，而全球各类组织越来越多地将生成式AI融入工作流程，这既可能影响决策模式，也会影响工作表现。研究表明在生成式AI研发过程中引入文化认知视角显得尤为必要。
通讯作者：Jackson G. Lu（麻省理工学院）
第一作者：Jackson G. Lu（麻省理工学院），Lesley Luyang Song（清华大学），Lu Doris Zhang（麻省理工学院）
DOI：10.1038/s41562-025-02242-1
发表日期：2025年6月20日
《自然-人类行为》
2024 期刊指标：
影响因子：15.9
五年影响因子：19.7
学科排名：9/135，多学科科学；6/314，神经科学；2/102，实验心理学
引用量：17247
下载量：3,441,228
Altmetric分值：38,135
*数据来源：2024年Journal Citation Reports, Clarivate Analytics 2025和期刊官网
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