大语言模型（LLMs）被视为一项具有巨大潜力的技术，许多人期待它能服务全球多元文化，促进包容与公平。然而，现实却很严峻：当前主流的大语言模型似乎更像是西方、受过教育、工业化、富裕和民主（WEIRD）人群的文化「回声」，而非多元世界的忠实反映。这种内嵌的文化偏见并非无关痛痒，它在实际应用中可能固化刻板印象，疏远非主流文化群体，甚至加剧全球文化同质化的风险。

要深入理解并应对这种潜在的文化偏斜，我们首先需要明确两个核心概念：文化对齐（Cultural Alignment）与文化偏见（Cultural Bias）。LLMs 通过阅读海量互联网文本掌握了语言模式、知识，但也无可避免地吸收了其中潜藏的文化倾向与偏见。而文化对齐，正是衡量这些 AI 系统的行为与输出，在多大程度上符合特定文化群体的规范、价值观与偏好的关键指标。

举一个文化对齐的具体例子：假设我们询问一个 LLM，在典型的日本职场环境中应如何向同事提出建设性的批评。一个展现出较高文化对齐度的模型，可能会建议采用委婉的措辞，强调改进对团队整体的益处，选择私下场合沟通，并充分顾及对方的感受以维护和谐（即所谓的「保全面子」）。这种反应体现了对日本文化中重视集体和谐与间接沟通规范的理解。相对地，如果模型建议采取非常直接、坦率的方式指出个人问题，并主要聚焦于绩效指标，忽略人际关系的考量，那么即便这种风格在其它文化背景下可能被接受甚至推崇，它也显示出与日本职场文化规范的显着偏差。

这个例子说明，文化对齐不仅仅是语言层面的准确性，更关乎模型所建议的行为策略和沟通方式是否贴合特定文化环境下的社会常规与隐性期待。因此，文化对齐涉及到模型所隐含或明确表达的偏好、世界观以及伦理考量，是否与目标文化的社会共识相契合。

与之相对的，则是文化偏见（Cultural Bias），即模型系统性地、不公平地偏袒某种（通常是数据或开发环境中占主导地位的）文化观点或价值。 一个典型的文化偏见例子可能体现在职业描述上。如果一个 LLM 在被要求描述「一位成功的企业家」时，其生成的形象总是默认或绝大多数指向某特定文化背景（例如，常与硅谷相关的白人男性形象），而鲜少提及或充分展现其它文化背景（如亚洲、非洲或拉丁美洲）或性别的成功典范，那么这就暴露了模型的文化偏见——它并非客观反映现实世界的多样性，而是系统性地复制和放大了训练数据中可能存在的关于成功与能力的文化刻板印象，对非主导群体造成了隐性的贬低或忽视。

然而，在理论上认识到文化对齐以对抗文化偏见的重要性是一回事，在实践中能够有效且可靠地对其进行识别和测量，则是另一项充满挑战的任务，而这恰恰是当前研究的核心争议所在。要应对文化偏见的挑战，首要前提便是能够可靠地评估 LLMs 的文化对齐程度。但目前主流的评估方法，尤其是那些直接借鉴自社会科学的调查问卷法，其应用于 LLMs 时的可靠性和有效性正受到越来越广泛的质疑。

本系列文章的第一篇，将深入探讨在 AI 研究中定义与测量「文化」这一核心难题。我们将剖析文化概念本身的复杂性如何给 AI 研究带来挑战，审视主流测量框架的构建逻辑，并揭示这些框架在面对 LLMs 独特的、有时甚至是反覆无常的行为模式时所暴露出的深刻的可靠性危机。透彻理解这些方法论上的困境，是我们后续深入探讨 LLMs 文化表征的内在机制，并最终寻求更有效、更公平的解决方案所必须奠定的关键前提。

文化的迷雾：定义为何如此困难？

谈到文化对齐，我们首先面对的挑战便是：到底什么是「文化」？这个问题看似简单，实则不然。文化是一个极其复杂、多面向且不断流动的概念，足以让人类学、社会学乃至文化研究领域的理论家们争论不休。在其内部，存在数以百计的不同定义，它可以指一群人共享的信仰、价值观、行为规范，甚至是日常的生活方式。它既包括具体的习俗，比如过年吃饺子，也涵盖抽象的理念，比如对自由的追求。正是这种多面性和流动性，使得文化难以被精确地界定或框限。更不用说在 AI 研究的语境下，我们还需尝试将这个本就模糊的人类社会概念转化为计算模型能够理解和处理的形式，这无疑是难上加难。

正因为直接定义文化的巨大挑战，许多试图评估 LLMs 文化倾向的研究，往往会选择绕开这个根本性的难题。它们并非致力于构建一个全面而精确的文化定义，而是更倾向于采用一些间接的方式来「窥探」文化的某些侧面或表现，比如通过分析模型在特定数据集上的反应，或是在特定问卷调查中的得分。这些被用来间接反映或代表文化的测量工具，在研究中被称为「文化的代理指标」（proxies of culture）。

例如，国籍或使用的语言可能被当作文化归属的代理指标；而在语义层面，通过特定问卷测得的价值观得分（如个人主义得分）或在道德困境中的判断倾向，也常被用来代表更深层次的文化特征。这种做法听起来似乎不失为一种务实的选择，但其内在的问题在于，它有点像盲人摸象——研究者触摸并描述了大象的腿或鼻子，这些仅仅代表了文化的某些面向，却很难基于这些局部信息准确地描绘出文化这只大象的完整样貌。

依赖代理指标而非寻求对文化进行整体性定义的做法，并不仅仅是一种研究策略上的权宜之计，其背后可能反映了一种更深层次的认识论上的鸿沟。AI 研究，特别是机器学习和自然语言处理领域，在其发展过程中天然地倾向于使用可量化的、客观的指标来评估和比较模型的性能。这种对量化指标的偏好与追求，在面对像文化这样本质上复杂、充满细微差别且往往是定性描述的概念时，几乎不可避免地会导致一种简化主义的倾向。

于是，研究者们往往会选择那些相对容易测量、便于跨模型或跨群体比较、且能够转化为数字得分的文化面向进行评估，例如通过标准化问卷测得的价值观得分或者对某些社会议题的态度比例。相对地，那些难以量化但同样重要的文化维度——比如微妙的社会互动模式、非言辞的文化表达（如身体语言、空间距离感）、深层次的宇宙观或群体记忆等——则很可能因为不符合量化评估的范式而被忽略或边缘化。

这种因追求量化而导致的简化所带来的风险是显而易见的：我们评估出的结果可能仅仅反映了模型在某些特定、可测量指标上的「表面功夫」，模型可能学会了如何「应试」以迎合这些标准，却远远未能触及文化的真正内核。我们看到的，或许更多是数据模式和算法逻辑的体现，而非人类社会真实文化样貌的忠实映照。

测量文化对齐：方法与争议

尽管存在着定义文化本身的困难，以及将这一复杂概念简化为可量化指标所带来的潜在风险，评估 LLMs 文化倾向的需求依然迫切。因此，研究者们并未因噎废食，而是积极探索并开发了一系列具体的方法，试图在实践中测量 LLMs 的文化对齐程度。这些方法虽然各有特色，但也无一例外地伴随著有效性、可靠性方面的诸多质疑与争议。接下来，我们将探讨其中两种主流的方法。

基于问卷调查的方法

目前最为流行、也最直接借鉴传统社会科学研究范式的一种，便是基于问卷调查的方法。 这种方法的思路相对直接：研究者会利用在人类跨文化研究中广泛使用的成熟工具。例如，他们会使用世界价值观调查（World Values Survey，WVS）的题目，或是基于霍夫斯泰德文化维度理论（Hofstede's Cultural Dimensions Theory）设计的问卷。研究者将这些原本用于测量人类价值观和态度的问题直接抛给 LLMs，要求模型做出回答。随后，他们会将模型的答案与来自特定国家或文化群体的人类受访者的平均答案或答案分布进行比较。通过这种比较，研究者试图判断和量化 LLMs 的「文化倾向」与特定人类文化之间的距离或相似度。

具体来说，这种方法的操作流程通常是这样的：首先，将源自这些调查问卷的问题（通常是封闭式的多项选择题）直接输入给 LLMs。然后，要求模型做出回答。最后，将模型的回答与特定国家或文化群体的实际人类受访者的回答数据进行比较。例如，研究者可能会问 LLMs 一个关于个人主义与集体主义偏好的问题。接着，他们会观察模型的答案，看它是否与来自个人主义文化（如美国）或集体主义文化（如中国）的人们的平均答案更为接近。

用更通俗的话来解释，这就像你新交了一个外国朋友。你想知道这位朋友是不是真的了解你的家乡文化。那么你可能会问他一些问题，比如「你觉得过年最重要的活动是什么？」如果他回答「吃饺子、放鞭炮、家人团聚」，你可能会觉得他很懂中国文化。但如果他回答「开派对、喝啤酒」，你可能觉得他更像美国人。这种测试的逻辑就是通过提问，来看他的答案跟某个文化群体的典型回答有多像。基于问卷调查的测量方法也是类似的：我们给模型一些精心设计的问题，看它的回答是不是跟某个文化的人群「想得差不多」。

为了更深入地理解其中一个常用的框架，接下来将详细地解释一下霍夫斯泰德文化维度理论。 这是由荷兰社会心理学家吉尔特·霍夫斯泰德（Geert Hofstede）提出的一套理论框架，用来比较不同国家的文化差异。这个理论最初是根据他对 IBM 员工的跨国调查数据发展出来的。后来，它被广泛应用于国际商业、管理、教育和跨文化研究等领域。

霍夫斯泰德提出了六个「维度」来描述文化差异。每个维度就像一把尺，帮助我们理解一个社会普遍的价值观与行为倾向。第一个维度是「权力距离」，简单来说，就是人们有多能接受社会中权力不平等的现象。第二个是「个人主义与集体主义」，它衡量的是社会成员更看重个人目标还是群体利益。第三个是「男性气质与女性气质」，这里并非指生理性别，而是指社会更推崇竞争、成就（男性气质），还是更看重合作、关怀（女性气质）。

第四个维度叫「不确定性规避」，它反映了社会成员面对不确定或模糊情况时的容忍程度。第五个是「长期与短期导向」，它关注的是社会成员更着眼于未来长远回报，还是更重视当前的传统和短期结果。最后一个维度是「放纵与约束」，它探讨的是社会对于满足个人基本和自然享乐欲望的允许程度。研究者会使用对应这些维度的问卷问题去询问 LLMs，然后比较模型在这些维度上的「得分」是否与特定国家的人们的得分相似。

然而，尽管问卷调查法应用广泛，其局限性也日益凸显。 这种方法往往过于刻板。封闭式、多项选择题的形式迫使模型在预设的有限选项中进行选择。这可能无法真实反映模型在更自然、无约束的交互场景中的反应倾向。同时，这种形式也可能难以触及模型对文化更深层次、更细腻的理解。

基于分布的方法

为了克服直接调查法存在的一些局限性，研究者们提出了一种替代性的思路，即基于分布的方法。 这种方法不再执着于从 LLMs 那里获取一个单一的、代表性的回答。相反，它旨在捕捉模型所体现出的、关于某个特定议题的多元价值观分布。这样做的目的是为了更好地反映文化内部本身就存在的多样性声音，而不是将其简化为一个平均值。

其核心思路大致是这样的：首先，研究者会选取大规模的人类调查数据，例如世界价值观调查（WVS）或欧洲价值观调查（EVS），并将其作为评估的「基准真相」（ground truth）。这里的「基准真相」指的是一组被认为相对准确可靠的数据，可以用来检验模型表现的好坏。具体来说，它代表了某个地区或文化群体中，人们对一系列重要议题（如环境保护、家庭观念、政治参与、宗教信仰等）的真实看法和意见分布情况——也就是说，有多少比例的人支持某观点，多少比例的人反对，以及多少人持中立态度。

接着，研究者会设计特定的提示词，来引导大语言模型（LLM）去模拟这种意见的多样性，而不是仅仅给出模型自己的单一判断。比如，提示可以这样设计：「假设你随机访问了 10 位来自某地区的居民，询问他们关于环境保护的看法，他们可能会给出哪些不同的回答？」这样的提示词旨在促使模型生成一系列模拟的回应，仿佛这些回应来自持有不同观点的真人。

然后，研究者会分析模型生成的这些模拟回应。 他们会统计其中表达赞成、反对或中立等不同立场的回应数量，从而计算出一个「价值极性分数」（value polarity score）或者更复杂的分布指标。这个过程就像在真实调查中计算意见百分比一样，目的是量化模型所模拟出的意见分布状态。最后一步，研究者会将模型生成的意见分布与之前选定的人类调查数据（基准真相）进行比较，评估两者之间的相似度。如果模型的意见分布与某个目标文化的真实人类数据非常接近，那么两者间的相似度系数就会很高。简单来说，这个相似度分数可以被理解为衡量模型「文化对齐」的指标。

那么，基于分布的方法相较于传统问卷调查法有哪些进步呢？理论上，它被认为更接近自然的交互方式，可以减少因提问方式刻板而导致的模型反应偏差问题。更重要的是，它试图捕捉到文化内部存在的不同声音和观点比例，而不仅仅是一个单一的平均值或最可能的回答。

然而，这种方法也并非没有自身的局限性。 首先，它仍然高度依赖作为比较基准的人类调查数据，而这些数据本身可能就存在抽样偏差、问题设计局限性或过时等问题。其次，目前多数研究仅仅在国家层面进行分析，这可能过于粗略，忽略了一个国家内部存在的地域、民族、社会阶层等更细致的文化差异。此外，这种方法通常仍然将使用的「语言」作为「文化」的代理指标，即假设用特定语言提问就能自然引出对应文化背景下的价值分布，这本身也是一个需要被审慎对待的假设，因为语言和文化之间的关系远非一一对应那么简单。

测不准的文化：LLM 评估的三重危机

不论是基于问卷调查还是基于分布的方法，它们在实际应用中都暴露出了一些令人担忧的问题。这些问题不仅是技术细节上的不足，更指向了对评估结果本身的根本性质疑：我们目前用以评估大语言模型（LLM）文化一致性的方法，其结果究竟有多可靠？

之所以需要对其进行质疑，是因为支撑上述评估方法的三个核心假设，正面临着严峻挑战。首当其冲的是稳定性（Stability）假设，它认为模型的文化倾向应是内在且一致的，不会因测量方式的细微调整而剧烈波动。其次是可推断性（Extrapolability）假设，它相信只要了解模型在某些文化维度上的表现，就能合理地「举一反三」，推断出其在其它相关维度上的立场。最后是可控性（Steerability）假设，它假定我们可以像导演一样通过特定指令，让模型稳定可靠地「扮演」并展现某一特定文化视角。对这三个基本假设进行深入追问，正是接下来要详细探讨的内容。

稳定性：见人说人话的谄媚模型？

首先受到挑战的是稳定性假设。 这个假设的核心思想是，一个 LLM 的文化倾向应当是其内在的、相对固定的属性。这就像一个人的身高，不会因为你用公分尺还是英寸尺测量就随意改变，最终换算结果理应一致。这就意味着，在评估 LLM 的文化一致性时，无论我们如何稍微调整提问的方式——比如改变问题措辞但保留原意，或者调整选择题选项的排列顺序——模型所展现出的文化偏好都应当保持稳定。

例如，若想探究模型对个人成就与团队荣誉的看法，稳定性假设要求模型的核心偏好不应因问题是「A.个人成就 B.团队荣誉，哪个更重要？」还是反过来排列选项而有所不同。如果这一假设成立，那么我们通过问卷调查等方法获得的结果便具有相当的可信度，能够反映模型的部分真实特性。

然而，大量实验证明，这一假设对于当前的 LLM 而言几乎完全不成立。 研究者发现，仅仅是改变问题选项的呈现顺序，或者要求模型以不同格式（如数字代码 vs 完整文字）作答，就足以引发模型回答的剧烈波动。其影响程度甚至超过了真实世界中不同国家间人类价值观的实际差异。一个尤为惊人的例子是，在一项关于生命价值比较的评估中，仅仅是在选项中增加了一个表示中立或无偏好的选项，就让原本表现出明显国家偏好等级的 GPT-4o 模型，转而百分之百地选择了中立，显示出完全平等的态度。

最后，LLMs 本身潜在的「谄媚」倾向也对直接调查法的可靠性构成了威胁。 LLMs 非常擅长从语境中捕捉线索。它们可能会根据其感知到的用户期望，或者提示词中的微妙暗示来调整回答。它们的目的可能不是反映「内在」的文化倾向，而是生成一个看似合理或令人满意的答案。这种行为上的不一致性和对情境的高度依赖性，使得将 LLMs 视为一个像人类一样具有稳定价值观的「受访者」，并直接对其进行调查的做法显得尤为可疑。总之，种种证据表明，当前评估方法测量到的结果，与其说是模型内在稳定的文化属性，不如说是模型对测量工具（即评估方法）本身极度敏感反应下产生的、不稳定的「人造产物」。

可推断性：模型并不能举一反三？

稳定性的崩塌，意味着我们很难确定单一问题的答案究竟反映了什么。但就算我们能奇迹般地得到一个稳定可靠的答案，这个答案能在多大程度上代表模型在其它相关文化议题上的立场呢？这就引出了对第二个关键假设——可推断性——的质疑。这个假设，可以通俗地理解为「举一反三」。它认为，如果我们通过某些问题发现一个 LLM 在特定文化方面（比如个人主义的程度）表现得与某个文化群体（比如典型的美国人）相似，我们就可以合理地推断，这个模型在其它相关的文化方面（比如对权力不平等的接受度）也会表现出与同一文化群体相似的特性。

如果可推断性成立，那评估 LLM 的文化全貌将变得相对容易。研究者或许只需要选取几个代表性的文化维度进行测量，就能大致了解模型的整体文化倾向，这将大大节省评估的时间和成本。就好比看到一位运动员既擅长篮球又擅长足球，我们可能会推测他在其它团队球类项目上可能也具备一定的天赋。对 LLM 而言，如果它在回答关于集体利益与个人目标、服从权威等问题时展现出符合某种文化模式（例如东亚文化）的倾向，可推断性假设就意味着我们可以期待它在回答关于风险规避等问题时也会遵循相似的文化逻辑。

然而，实证研究再次对这个假设说「不」。 研究发现，试图基于 LLM 在少数几个文化维度上的得分来预测其整体的文化归属，结果的准确度低得惊人，几乎与随机猜测无异。也就是说，知道一个模型在「个人主义 vs. 集体主义」维度上得分如何，对于预测它在其它维度上的表现，几乎提供不了任何有效信息。

这意味着什么？这表明 LLM 在不同文化议题上所展现出的「偏好」或行为模式，很可能是零散的、片段化的，缺乏人类文化体系中那种内在的、结构性的关联。因此，试图通过评估几个点就勾勒出模型完整的文化面貌，或者从一个文化侧面可靠地推断另一个侧面，基本上是行不通的。

可控性：为何指令不能稳稳当当控制模型？

面对评估结果的不稳定和不可推断性，人们自然会想到最后一种可能性：既然模型自身的文化倾向难以捉摸，我们是否能够主动地去塑造或控制它呢？也就是说，我们能不能通过给予明确的提示词，让 LLM 稳定地扮演特定文化角色，并表现出符合该文化的行为模式？这便是第三个关键假设——可控性——的核心所在。

这个假设假定 LLM 具有良好的「指令遵循」能力和「角色扮演」潜力。理想情况下，我们可以设计特定的提示语，使其可靠且令人信服地模仿或体现某种特定的人类文化视角。这就好比导演指导一位演员扮演特定角色，比如一位严谨细致的日本匠人，我们期望演员不仅能说出符合角色的台词，更能持续地展现出那种特有的专注、内敛和对细节的追求。

对于 LLM，如果可控性假设成立，意味着我们可以通过提示工程来「定制」模型的文化行为。例如，让模型在与特定文化背景的用户交流时，能够自动调整其语言风格和互动策略，表现得更得体、更符合当地规范。同时，这也可能提供一种修正模型中不期望看到的文化偏见的手段，通过指令引导其采取更中立或更包容的立场。

然而，研究结果显示，要实现这种可靠、稳定的文化控制，目标远比想象中更难达成。有研究实验尝试了多种方法，包括使用精心设计甚至经过机器优化的提示词，来引导 LLM 模仿来自 15 个不同国家（包括日本、美国、尼日利亚等）的人群在价值观问题上的观点。

结果如何呢？模型的表现可以说是非常混乱的。当研究者将模型生成的答案与真实人类的答案进行比较分析时，他们发现：来自不同国家的人类回答虽然各有差异，但整体上还是能看出一定的聚集性；而 LLM 的回答则散乱无章，未能与任何一个特定国家的人类回答模式相匹配。

这表明，尽管提示工程确实可以改变 LLM 的输出内容，但要让其稳定、准确且自然地「代入」并扮演一个特定的文化身份，仍然是一项巨大的挑战。 模型似乎难以真正「内化」并连贯地执行这种文化角色扮演的指令。它们的反应更像是对提示指令的表面应付或随机模仿，而非对特定人类文化视角的深层次、可信赖的体现。简单的指令，似乎还远远不能稳稳当当地控制模型的文化心智。

结语

本篇文章深入探讨了在 AI 研究中定义和测量「文化」所面临的挑战。我们看到，「文化」概念本身的复杂性与模糊性，使得研究者不得不依赖可能简化现实的「代理指标」。同时，我们也分析了主流的测量框架，特别是基于调查问卷和基于分布的方法。虽然它们借鉴了成熟的社会科学工具或试图捕捉多样性，但在应用于行为模式迥异的 LLMs 时，其稳定性、可推断性和可控性都受到了严峻的挑战。结果就是，现有评估方法的可靠性被打上了大大的问号。

认识到这些定义和测量上的困境至关重要。 这就好比于浓雾中航行，如果我们无法清晰地界定目的地，无法可靠地衡量自身的位置和进展，那么任何试图「对齐」LLMs 文化表现的努力都可能迷失方向，甚至南辕北辙。厘清了定义与测量的迷雾，只是第一步。

下一篇文章将转向探讨另一个难题：LLMs 的语言能力、模型规模与其文化表征之间，究竟存在着怎样的复杂关系？掌握多种语言是否必然带来更深的文化理解？训练数据和提示语又如何在模型内部留下难以磨灭的文化印记？理解这些内在机制，将是我们进一步探索文化偏见根源与寻求解决方案的关键一步。