Язык и ценности: Как большие модели понимают культуру?

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что ответы больших языковых моделей могут сильно зависеть от формулировки запроса и культурного контекста.

Методология, представленная на схеме, структурирует процесс исследования, обеспечивая последовательный подход к анализу и пониманию сложных систем во времени.

Масштабная оценка 10 больших языковых моделей на 11 языках выявила влияние формулировки запроса и выбора модели на соответствие человеческим ценностям.

Несмотря на широкое распространение больших языковых моделей (LLM) по всему миру, их способность отражать культурное разнообразие пользователей остается под вопросом. В данной работе, ‘LLMs and Cultural Values: the Impact of Prompt Language and Explicit Cultural Framing’, проведена оценка 10 LLM в 11 языках, направленная на выявление влияния языка запроса и явного указания культурной перспективы на соответствие ценностям, представленным в международных опросах. Полученные результаты демонстрируют, что, хотя изменение формулировки запроса и учет культурного контекста влияют на ответы моделей, они не устраняют систематическую предвзятость в сторону ценностей, характерных для ограниченного набора стран. Смогут ли будущие исследования разработать более эффективные стратегии для преодоления культурных ограничений LLM и обеспечения их соответствия глобальным ценностям?

Культурные ценности в эпоху больших языковых моделей

Большие языковые модели (БЯМ) становятся все более распространенными, однако их способность понимать нюансы культурных ценностей остается малоизученной областью. Несмотря на успехи в обработке естественного языка, БЯМ часто демонстрируют недостаточную осведомленность о культурных контекстах, что ограничивает их глобальное применение. Отсутствие учета культурного контекста создает риск воспроизведения предубеждений или генерации нерелевантных ответов, особенно в приложениях, взаимодействующих с пользователями из различных культур. Дальнейшие исследования в области культурной осведомленности БЯМ необходимы для их глобальной применимости и этически ответственного использования. Время, подобно реке, несет изменения в культурных ландшафтах, и модели, не способные адаптироваться к ним, рискуют устареть.

Измерение культурной согласованности: многомерный подход

В настоящем исследовании применяются общепринятые методологии, такие как Модуль исследования ценностей Хофстеде и Всемирное исследование ценностей, для количественной оценки культурных измерений. Эти инструменты позволяют выделить и измерить ключевые аспекты культурных различий. Для получения ответов от больших языковых моделей (БЯМ) относительно таких ценностей, как индивидуализм против коллективизма, индекс дистанции власти и долгосрочная ориентация, используются методы Prompt Engineering. Тщательно разработанные запросы позволяют получить структурированные ответы, пригодные для анализа. Полученные от БЯМ ответы анализируются на предмет соответствия установленным профилям человеческих ценностей, предоставляя количественную меру культурной чувствительности модели.

Оценка производительности и надежности БЯМ

Для обеспечения достоверности результатов применялась метрика Valid Reply Rate, гарантирующая получение достаточного объема данных. Этот показатель оценивает процент корректных и полных ответов, отфильтровывая нерелевантную информацию. Статистический анализ, включающий корреляционный анализ Пирсона и коэффициент вариации, использовался для определения согласованности ответов больших языковых моделей (БЯМ) и их корреляции с человеческими ценностями. Корреляция Пирсона оценила линейную связь между параметрами, а коэффициент вариации – степень разброса данных. В исследовании оценивались модели Claude-3-Sonnet и GPT-4o для сравнения их производительности в различных культурных контекстах. Анализ позволил выявить различия в ответах, обусловленные культурными особенностями и предвзятостями, заложенными в процессе обучения.

Выявление культурных предубеждений и их последствий

Исследования показали, что большие языковые модели (БЯМ), демонстрируя понимание культурных ценностей, иногда генерируют стереотипные ответы. Этот феномен указывает на потенциальную предвзятость, встроенную в модели, и требует пристального внимания. Полученные результаты подчеркивают необходимость тщательной тренировки моделей и применения техник смягчения предвзятости для ответственной разработки искусственного интеллекта. Недостаточное внимание к культурному контексту может привести к увековечиванию стереотипов. Более глубокое понимание того, как БЯМ обрабатывают культурную информацию, имеет решающее значение для создания действительно глобальных и инклюзивных систем искусственного интеллекта. Любое улучшение в этой области со временем потребует адаптации к меняющемуся культурному ландшафту.

Исследование демонстрирует, что языковые модели, несмотря на свою технологическую сложность, подвержены влиянию культурных особенностей и требуют тщательной настройки посредством промпт-инжиниринга. Как отмечал Винтон Серф: «Интернет — это не технология, а способ мышления». Данное наблюдение перекликается с результатами работы, показывающими, что даже самые продвинутые модели нуждаются в явном указании культурной перспективы для достижения согласованности с человеческими ценностями. Простое изменение формулировки запроса оказывает значительное влияние на ответы, подчеркивая важность учета культурного контекста при разработке и применении больших языковых моделей. Это подтверждает идею о том, что любые улучшения в системах, включая языковые модели, со временем устаревают, если не учитывать динамику культурных изменений и необходимость постоянной адаптации.

Что впереди?

Представленное исследование, подобно любому другому, лишь зафиксировало текущее состояние системы – равновесие между архитектурой языковой модели и сложностью человеческих ценностей. Неизбежно, будущие итерации моделей, несомненно, продемонстрируют иные паттерны соответствия, а текущие «улучшения» окажутся лишь преходящими адаптациями к специфическим запросам эпохи. Важно помнить: каждая архитектура проживает свою жизнь, а мы лишь свидетели.

Особый интерес представляет не столько повышение «выравнивания» с конкретными культурными нормами, сколько понимание механизмов, посредством которых модели конструируют эти нормы. Настоящая задача – не научить систему повторять за человеком, а понять, как она сама определяет «ценности» в процессе обработки информации. Очевидно, что вопрос кросс-культурной оценки должен выйти за рамки простого сопоставления ответов; необходимы инструменты, позволяющие исследовать внутреннюю логику принятия решений модели.

В конечном итоге, исследование культурных аспектов языковых моделей – это не поиск идеальной «нейтральности», а признание неизбежной субъективности любой интеллектуальной системы. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Улучшения стареют быстрее, чем мы успеваем их понять, и именно это непрерывное движение – истинная константа в эволюции искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03980.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 21:28

🚀 Квантовые новости