WorldView-Bench: A Benchmark for Evaluating Global Cultural Perspectives in Large Language Models
作者: Abdullah Mushtaq, Imran Taj, Rafay Naeem, Ibrahim Ghaznavi, Junaid Qadir
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.MA
发布日期: 2025-05-14
备注: Preprint. Submitted to the Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR) on April 29, 2025
💡 一句话要点
提出WorldView-Bench基准，评估大型语言模型中的全球文化视角包容性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 文化包容性 基准测试 多智能体系统 文化偏见 世界观 视角分布
📋 核心要点
- 现有LLM训练方式强化西方中心规范，导致文化同质化，缺乏对全球文明多元性的反映。
- 提出WorldView-Bench基准，通过分析LLM容纳不同世界观的能力来评估其全球文化包容性。
- 实验结果表明，使用多智能体系统能显著提升LLM的视角分布熵，并改善文化平衡。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）主要以强化西方中心认知论和社会文化规范的方式进行训练和对齐，导致文化同质化，并限制了它们反映全球文明多元性的能力。现有的基准框架未能充分捕捉到这种偏见，因为它们依赖于僵化的封闭式评估，忽略了文化包容性的复杂性。为了解决这个问题，我们引入了WorldView-Bench，这是一个旨在通过分析LLM容纳不同世界观的能力来评估其全球文化包容性（GCI）的基准。我们的方法基于Senturk等人提出的多重世界观，该理论区分了强化文化同质化的单重模型和整合不同观点的多重模型。WorldView-Bench通过自由形式的生成评估而非传统的分类基准来衡量文化极化，即排除替代观点。我们通过两种干预策略实施应用多重性：（1）情境实施的多重LLM，其中系统提示嵌入了多重性原则，以及（2）多智能体系统（MAS）实施的多重LLM，其中代表不同文化视角的多个LLM智能体协同生成响应。我们的结果表明，视角分布得分（PDS）熵从基线的13%显著增加到MAS实施的多重LLM的94%，同时转向积极情绪（67.7%）和增强的文化平衡。这些发现突出了多重感知AI评估在减轻LLM中的文化偏见方面的潜力，为更具包容性和符合伦理的AI系统铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中存在的文化偏见问题，特别是西方中心主义的偏见。现有方法依赖于封闭式的评估，无法捕捉文化包容性的复杂性，导致LLMs在处理不同文化背景的问题时表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是引入“多重世界观”的概念，区分“单重模型”（强化文化同质化）和“多重模型”（整合不同观点）。通过构建WorldView-Bench基准，利用自由形式的生成评估来衡量LLMs的文化极化程度，即排除替代观点的程度。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建WorldView-Bench基准，用于评估LLMs的全球文化包容性；2) 设计两种干预策略：情境实施的多重LLM（Contextually-Implemented Multiplex LLMs）和多智能体系统（MAS）实施的多重LLM（Multi-Agent System (MAS)-Implemented Multiplex LLMs）；3) 使用视角分布得分（PDS）熵来衡量文化极化程度，并分析生成文本的情感和文化平衡。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了WorldView-Bench基准，这是一个专门用于评估LLMs文化包容性的新基准；2) 采用了自由形式的生成评估方法，而非传统的分类基准，更准确地捕捉文化包容性的复杂性；3) 提出了两种实施多重性的干预策略，有效地提升了LLMs的文化包容性。与现有方法相比，该方法更加注重文化视角的多元性和包容性。
关键设计：在情境实施的多重LLM中，系统提示被设计为嵌入多重性原则，引导LLM考虑不同的文化视角。在多智能体系统实施的多重LLM中，多个LLM智能体代表不同的文化视角，协同生成响应。视角分布得分（PDS）熵被用作衡量文化极化程度的关键指标。情感分析用于评估生成文本的情感倾向，文化平衡分析用于评估不同文化视角的平衡程度。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，通过多智能体系统实施的多重LLM，视角分布得分（PDS）熵从基线的13%显著提升至94%，表明文化极化程度显著降低。同时，生成文本的情感倾向转向积极（67.7%），文化平衡也得到增强。这些数据表明，所提出的方法能够有效提升LLM的文化包容性。
🎯 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AI系统，例如：跨文化交流工具、全球化产品设计、以及面向不同文化背景用户的智能助手。通过减少文化偏见，可以提升AI系统在不同文化环境下的可用性和公平性，促进全球范围内的文化理解和合作。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are predominantly trained and aligned in ways that reinforce Western-centric epistemologies and socio-cultural norms, leading to cultural homogenization and limiting their ability to reflect global civilizational plurality. Existing benchmarking frameworks fail to adequately capture this bias, as they rely on rigid, closed-form assessments that overlook the complexity of cultural inclusivity. To address this, we introduce WorldView-Bench, a benchmark designed to evaluate Global Cultural Inclusivity (GCI) in LLMs by analyzing their ability to accommodate diverse worldviews. Our approach is grounded in the Multiplex Worldview proposed by Senturk et al., which distinguishes between Uniplex models, reinforcing cultural homogenization, and Multiplex models, which integrate diverse perspectives. WorldView-Bench measures Cultural Polarization, the exclusion of alternative perspectives, through free-form generative evaluation rather than conventional categorical benchmarks. We implement applied multiplexity through two intervention strategies: (1) Contextually-Implemented Multiplex LLMs, where system prompts embed multiplexity principles, and (2) Multi-Agent System (MAS)-Implemented Multiplex LLMs, where multiple LLM agents representing distinct cultural perspectives collaboratively generate responses. Our results demonstrate a significant increase in Perspectives Distribution Score (PDS) entropy from 13% at baseline to 94% with MAS-Implemented Multiplex LLMs, alongside a shift toward positive sentiment (67.7%) and enhanced cultural balance. These findings highlight the potential of multiplex-aware AI evaluation in mitigating cultural bias in LLMs, paving the way for more inclusive and ethically aligned AI systems.