生成式人工智慧傾向集體或個人主義？MIT研究：AI回應也分中、英文腦？

傾向集體或個人主義？MIT研究：AI回應也分中、英文腦？

Research: LLMs Respond Differently in English and Chinese

如今，不少人仰賴生成式AI為其做決策，人機一體只在彈指之間，順暢地讓人忘乎「魔鬼就藏在細節裡」；比如，下指令的語種。研究顯示，生成式AI的中、英文回應體現出兩種文化脈絡傾向，是看重人際和諧還是更加肯認個體獨特性；領導者須留心這樣的價值差異，將成為影響決策品質的操作變數。

生成式AI已深度融入我們的日常生活。愈來愈多人仰賴其進行思考、創造與決策。然而，組織擴大採用生成式AI工具的過程中，往往先入為主地認為無論使用何種語言輸入提示，AI工具都會像更換手機語言設定一樣以相同方式回應，而且甚少有人對此提出質疑。

我們發表於《自然．人類行為》（Nature Human Behaviour）的最新研究，針對此假設提出了修正。我們發現，當以不同語言輸入提示時，接受本質上帶有文化色彩之文本資料訓練的大型語言模型（LLM）會展現出不同的文化傾向，並給出不同的建議。

對於領導人與組織而言，了解這些文化傾向日益重要。隨著生成式AI成為日常工作流程的一部分，這些隱性文化傾向可能會影響AI如何解讀資訊、評估選項以及制定策略決策，而這些影響領導人通常不易立即察覺。

本文為領導人提供一套實用框架，幫助他們預測並管理這些文化傾向，從而在使用AI時更高效，也更具文化敏感度。

為了探究生成式AI模型的文化傾向，我們分析了研究進行期間全球最受歡迎的兩個生成式AI模型——OpenAI的GPT與百度的ERNIE。我們在兩個模型中分別比較中文與英文回應，並採用文化心理學中一系列公認可靠的指標進行...

麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan School of Management）副講座教授。他的研究聚焦於三個領域：（1）亞洲人在美國面臨的「竹子天花板」；（2）多元文化經驗（如在海外工作）如何形塑組織關鍵成果，包括領導力、創意和倫理；以及（3）AI對個人、組織與社會的多面向影響。

麻省理工學院史隆管理學院（MIT Sloan School of Management）博士生，她的研究聚焦於AI在職場與社會層面的影響。