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）最新發表的研究指出，全球主流的大型語言模型對於日本文化表現出異常的執著。這項研究徹底推翻了 AI 多以西方世界為中心的假設，揭示了一個令人意外的文化傾向。
數據發現
研究人員針對全球 8 款大型語言模型，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），以及 24 種語言進行測試。他們建立了一份包含 11 項廣泛主題、66 項子主題、多達 31,680 道文化相關開放式問題（Culture-Related Open Questions，CROQ）的資料集，並強制模型必須挑選一個特定的國家或區域。
解讀意義
研究結果顯示，8 款模型中有 5 款在所有非母語相關國家中最偏好日本，只有 2 款比較偏好美國。特別是 GPT-4o mini，其作答內容中提及日本多達 944 次。即使提示詞使用的語言與日本無明顯連結，模型仍不斷提及日本和日本文化。這表明這種偏好並非由使用者造成，而是深深烙印在模型中。
產業影響
為了找出模型這股執著的來源，研究人員將僅以原始網路資料進行預訓練（pre-training）的基礎模型，與經過指令微調（instruction-tuned）的模型對照版本加以比較。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，但經過監督式微調（supervised fine-tuning）之後，特定偏好被放大，聚焦在日本和美國。
此外，當模型被問到沒有明確指定地點的 CROQ，它們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，AI 模型對於日本文化的偏好可能反映了數據集的編制過程和微調策略中的某些偏見。這些偏見可能會影響 AI 在不同文化和地區的應用，進而影響用戶體驗和市場接受度。建議開發者在設計和訓練模型時，注重數據的多樣性和平衡性，以確保 AI 能夠更好地服務全球用戶。
數據背後的啟示
研究人員的結論是：對於日本的執著，是由形塑 AI 助手、微調資料集的人刻意訓練進去的。這項研究提醒我們，AI 的回答未必代表世界全貌，需要擁有多元、平衡的文化視角，才能理解不同國家的聲音。
如果你是個哈日族，看到 AI 這麼偏愛日本，相信會忍不住會心一笑。然而，這也是一個警醒：AI 的回答並非絕對公正，我們需要保持批判性的思維，多方面了解不同的文化觀點。
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 模型為什麼偏愛日本文化？
研究發現，AI 模型的偏愛是因為微調過程中使用了大量與日本文化相關的數據，這使得模型在回答問題時更多地提及日本。
哪些主流 AI 模型參與了這次研究？
研究涉及的主流 AI 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）。
這項研究的主要發現有哪些？
主要發現包括：8 款模型中有 5 款最偏好日本，GPT-4o mini 提及日本多達 944 次，這種偏好是由微調過程中的數據偏見造成的。
※ 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。
