Culture is Everywhere: A Call for Intentionally Cultural Evaluation

📄 arXiv: 2509.01301v2 📥 PDF

作者: Juhyun Oh, Inha Cha, Michael Saxon, Hyunseung Lim, Shaily Bhatt, Alice Oh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-01 (更新: 2025-09-24)

💡 一句话要点

提出“有意文化评估”框架，解决LLM文化对齐评估中存在的偏见问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 文化对齐 评估框架 文化假设 研究者立场

📋 核心要点

  1. 现有LLM文化对齐评估方法过于依赖琐事问答，无法捕捉文化的复杂性和互动性。
  2. 论文提出“有意文化评估”框架，旨在系统性地审查评估中嵌入的文化假设，超越表面的文化任务。
  3. 强调研究者立场的重要性，倡导通过HCI方法让社区参与评估设计，促进更包容的NLP研究。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）日益先进和广泛部署，当前评估其文化对齐性的“以琐事为中心”的范式越来越不充分。现有方法通常将文化简化为静态的事实或价值观，通过多项选择或简答题来测试模型，将文化视为孤立的琐事。这些方法忽略了文化多元和互动的现实，并忽略了文化假设如何渗透到表面上“中立”的评估环境中。在这篇立场文件中，我们主张进行 extbf{有意文化评估}：一种系统地检查评估各个方面（而不仅仅是显式文化任务）中嵌入的文化假设的方法。我们系统地描述了在评估中出现文化相关考虑因素的what、how和circumstances，并强调了研究人员的立场对于促进包容性的、文化对齐的NLP研究的重要性。最后，我们讨论了超越当前基准测试实践、发现我们不知道存在的重要应用以及通过HCI启发的参与式方法让社区参与评估设计的意义和未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLM）的文化对齐评估主要采用“以琐事为中心”的范式，即将文化简化为静态的事实或价值观，通过多项选择或简答题进行测试。这种方法忽略了文化的多元性和互动性，无法全面评估LLM在不同文化背景下的表现。此外，文化假设可能渗透到看似中立的评估环境中，导致评估结果存在偏差。

核心思路：论文的核心思路是提出“有意文化评估”框架，该框架强调系统性地检查评估的各个方面中嵌入的文化假设，而不仅仅是显式的文化任务。通过识别和分析这些文化假设，可以更准确地评估LLM的文化对齐性，并减少评估结果中的偏差。

技术框架：论文并没有提出一个具体的算法或模型，而是一个评估框架，其核心在于对评估过程的系统性分析。该框架主要关注以下几个方面：1) 识别评估任务中可能存在的文化假设；2) 分析这些文化假设如何影响评估结果；3) 考虑研究人员的立场如何影响评估设计和结果；4) 通过HCI方法让社区参与评估设计，以获得更全面的文化视角。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了“有意文化评估”这一概念，并将其作为一个系统性的评估框架。与以往关注显式文化任务的评估方法不同，该框架强调对评估过程中的隐性文化假设进行分析，从而更全面地评估LLM的文化对齐性。

关键设计：论文并没有涉及具体的参数设置或网络结构。其关键设计在于对评估过程的系统性分析方法，包括识别文化假设、分析其影响、考虑研究者立场以及引入社区参与。这些设计旨在提高评估的文化敏感性和准确性。

📊 实验亮点

该论文提出了“有意文化评估”框架，强调对评估过程中隐性文化假设的分析，这与以往的评估方法有显著不同。虽然论文没有提供具体的实验数据，但其提出的框架为未来LLM文化对齐评估提供了新的思路和方向，具有重要的理论价值和实践意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更具文化敏感性和包容性的大型语言模型。通过“有意文化评估”，可以发现并纠正模型中存在的文化偏见，使其在不同文化背景下都能更好地服务于用户。此外，该框架还可以应用于其他人工智能系统的评估，以确保其在不同文化环境中的公平性和适用性。

📄 摘要（原文）

The prevailing trivia-centered paradigm'' for evaluating the cultural alignment of large language models (LLMs) is increasingly inadequate as these models become more advanced and widely deployed. Existing approaches typically reduce culture to static facts or values, testing models via multiple-choice or short-answer questions that treat culture as isolated trivia. Such methods neglect the pluralistic and interactive realities of culture, and overlook how cultural assumptions permeate even ostensiblyneutral'' evaluation settings. In this position paper, we argue for \textbf{intentionally cultural evaluation}: an approach that systematically examines the cultural assumptions embedded in all aspects of evaluation, not just in explicitly cultural tasks. We systematically characterize the what, how, and circumstances by which culturally contingent considerations arise in evaluation, and emphasize the importance of researcher positionality for fostering inclusive, culturally aligned NLP research. Finally, we discuss implications and future directions for moving beyond current benchmarking practices, discovering important applications that we don't know exist, and involving communities in evaluation design through HCI-inspired participatory methodologies.