論文の概要: AI as a deliberative partner fosters intercultural empathy for Americans but fails for Latin American participants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13887v2
• Date: Sat, 26 Jul 2025 19:53:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:46.232474
• Title: AI as a deliberative partner fosters intercultural empathy for Americans but fails for Latin American participants
• Title（参考訳）: 討論パートナーとしてのAIは、アメリカ人に対する文化間共感を育むが、ラテンアメリカの参加者には失敗する
• Authors: Isabel Villanueva, Tara Bobinac, Binwei Yao, Junjie Hu, Kaiping Chen,
• Abstract要約: 異文化間の協議は、肯定的な感情的関与を通じて、アメリカの参加者の間で文化間の共感を高めた。 参加者主導のフィードバックの分析では、AIのラテンアメリカ文脈の表現において、ユーザが直接フラグを立て、文化的に不適切なAI応答を説明した。 我々の研究は、同じAIシステムが、別の文化グループに対して同時に文化間の理解を促進する方法を明らかにすることによって、議論理論とAIアライメント研究の両方を前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.641694322213005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite increasing AI chatbot deployment in public discourse, empirical evidence on their capacity to foster intercultural empathy remains limited. Through a randomized experiment, we assessed how different AI deliberation approaches--cross-cultural deliberation (presenting other-culture perspectives), own-culture deliberation (representing participants' own culture), and non-deliberative control--affect intercultural empathy across American and Latin American participants. Cross-cultural deliberation increased intercultural empathy among American participants through positive emotional engagement, but produced no such effects for Latin American participants, who perceived AI responses as culturally inauthentic despite explicit prompting to represent their cultural perspectives. Our analysis of participant-driven feedback, where users directly flagged and explained culturally inappropriate AI responses, revealed systematic gaps in AI's representation of Latin American contexts that persist despite sophisticated prompt engineering. These findings demonstrate that current approaches to AI cultural alignment--including linguistic adaptation and explicit cultural prompting--cannot fully address deeper representational asymmetries in AI systems. Our work advances both deliberation theory and AI alignment research by revealing how the same AI system can simultaneously promote intercultural understanding for one cultural group while failing for another, with critical implications for designing equitable AI systems for cross-cultural democratic discourse.
• Abstract（参考訳）: 公開談話におけるAIチャットボットの展開は増加しているが、文化間共感を育む能力に関する実証的な証拠は依然として限られている。 ランダム化実験を通じて、我々は、異文化的な議論(異文化的な視点を表す)、自文化的な議論(参加者自身の文化を表現する)、非自由主義的な制御-アメリカとラテンアメリカの参加者に対する異文化間の共感にどのように影響するかを評価した。 異文化間の協議は、肯定的な感情的エンゲージメントを通じて、アメリカの参加者の間で文化間の共感を高めたが、ラテンアメリカの参加者にはそのような影響は生じなかった。 文化的に不適切なAI応答を直接フラグ付けして説明する参加者主導のフィードバックの分析では、高度な迅速なエンジニアリングにもかかわらず、AIのラテンアメリカコンテキスト表現の体系的なギャップが明らかになった。 これらの結果は、AIの文化的アライメント(言語適応や明示的な文化的プロンプトを含む)に対する現在のアプローチは、AIシステムのより深い表現的非対称性に完全に対応できないことを示している。 我々の研究は、同じAIシステムが、別の文化集団に対して同時に文化間の理解を促進しながら、別の文化集団にとって失敗することを明らかにすることによって、議論論とAIアライメント研究の両方を前進させ、異文化間の民主的談話のための平等なAIシステムを設計する上で重要な意味を持つ。

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