幾乎所有的主流大模型,都暗中迷戀日本。
特別是涉及飲食、藝術、社會生活和娛樂時,大模型們最先想到的幾乎總是日本。
研究人員測試了 GPT,Claude,DeepSeek,Gemini 等 8 個主流模型。
用 24 種語言提出了 3 萬多個未指定地點的文化問題,內容涉及飲食、藝術和家庭生活,然後讓 AI 自己選擇一個國家作答。
結果發現,不論使用哪種語言,日本都會頻繁出現。
更有意思的是,這種偏向主要是在監督式微調後才出現;基礎模型原本會選擇不同國家,但在被訓練得更會回答問題之後,答案開始迅速向日本集中。
原因可能是,日本文化在訓練材料裡的辨識度太高:壽司、動漫、茶道、櫻花,每一個都能立刻對應到一個具體答案。
同時,日本經常被塑造成傳統與現代並存、文化獨特的國家;模型在需要快速挑選一個例子時,日本往往是最安全、最省事的選擇。
久而久之,日本就被固定成了 AI 回答文化問題時的預設模板。
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