How Well Do LLMs Represent Values Across Cultures? Empirical Analysis of LLM Responses Based on Hofstede Cultural Dimensions

📄 arXiv: 2406.14805v2 📥 PDF

作者: Julia Kharchenko, Tanya Roosta, Aman Chadha, Chirag Shah

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-21 (更新: 2025-08-05)

备注: KDD 2025

💡 一句话要点

基于霍夫斯泰德文化维度，评估大型语言模型在跨文化价值观上的表现

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

关键词: 大型语言模型 文化维度 霍夫斯泰德 跨文化交流 价值观对齐

📋 核心要点

  1. 现有LLM在跨文化交流中，未能充分考虑不同文化背景下的价值观差异，可能导致不恰当或冒犯性的回应。
  2. 该研究通过霍夫斯泰德文化维度量化不同国家的价值观，并以此为基础设计提示，评估LLM在不同文化背景下的表现。
  3. 实验结果表明，LLM虽然能区分不同价值观，但未能始终如一地坚持这些价值观，也未能根据文化差异调整回应。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）试图通过以取悦人类的方式回应人类来模仿人类行为，包括遵守他们的价值观。然而，人类来自具有不同价值观的多元文化。理解LLM是否会根据用户已知国家的刻板印象价值观向用户展示不同的价值观至关重要。我们基于5个霍夫斯泰德文化维度（一种量化国家价值观的方式）向不同的LLM提出了一系列建议请求。在每个提示中，我们都加入了代表36个不同国家的人物角色，并分别加入了主要与每个国家相关的语言，以分析LLM文化理解的一致性。通过对响应的分析，我们发现LLM可以区分价值观的一方面和另一方面，并且理解各国具有不同的价值观，但在给出建议时并不总是坚持这些价值观，并且未能理解需要根据不同的文化价值观给出不同答案。基于这些发现，我们提出了训练价值对齐和文化敏感的LLM的建议。更重要的是，这里开发的方法和框架可以帮助进一步理解和缓解LLM的文化和语言对齐问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在多大程度上能够理解和体现不同文化的价值观。现有LLM在生成回复时，往往缺乏对文化差异的敏感性，可能产生不符合特定文化价值观的建议或行为，从而限制了其在跨文化场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用霍夫斯泰德文化维度理论，将不同国家的文化价值观进行量化，并以此为基础构建测试用例，评估LLM在面对不同文化背景的用户时，是否能够给出符合其文化价值观的回复。通过分析LLM的回复，可以了解其对不同文化价值观的理解程度和应用能力。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择36个具有代表性的国家，并根据霍夫斯泰德文化维度获取其价值观数据。2) 基于这些价值观数据，设计一系列建议请求提示，每个提示都包含一个代表特定国家的人物角色。3) 使用不同的LLM对这些提示进行回复。4) 分析LLM的回复，评估其是否能够区分不同价值观，并在给出建议时坚持这些价值观。5) 针对LLM的不足之处，提出改进建议，以提高其文化敏感性。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 将霍夫斯泰德文化维度理论应用于LLM的评估，提供了一种量化文化价值观的方法。2) 设计了一种基于人物角色的提示方法，能够模拟不同文化背景下的用户需求。3) 通过对LLM回复的分析，揭示了其在文化理解和应用方面的不足之处。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 霍夫斯泰德文化维度的选择，包括权力距离、个人主义与集体主义、男性主义与女性主义、不确定性规避和长期导向。2) 提示的设计，确保提示能够清晰地表达用户的文化背景和需求。3) 评估指标的设计，用于量化LLM回复的文化敏感性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM能够区分不同价值观，但并非总能坚持这些价值观。LLM在理解国家间价值观差异方面表现出一定的能力，但在实际建议中未能始终如一地体现这些差异。该研究为训练更具文化敏感性的LLM提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更具文化敏感性的LLM，从而提高其在跨文化交流、国际商务、教育等领域的应用价值。通过了解LLM在不同文化背景下的表现，可以针对性地进行优化，使其能够更好地适应不同文化的需求，避免文化冲突和误解。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) attempt to imitate human behavior by responding to humans in a way that pleases them, including by adhering to their values. However, humans come from diverse cultures with different values. It is critical to understand whether LLMs showcase different values to the user based on the stereotypical values of a user's known country. We prompt different LLMs with a series of advice requests based on 5 Hofstede Cultural Dimensions -- a quantifiable way of representing the values of a country. Throughout each prompt, we incorporate personas representing 36 different countries and, separately, languages predominantly tied to each country to analyze the consistency in the LLMs' cultural understanding. Through our analysis of the responses, we found that LLMs can differentiate between one side of a value and another, as well as understand that countries have differing values, but will not always uphold the values when giving advice, and fail to understand the need to answer differently based on different cultural values. Rooted in these findings, we present recommendations for training value-aligned and culturally sensitive LLMs. More importantly, the methodology and the framework developed here can help further understand and mitigate culture and language alignment issues with LLMs.