論文の概要: Identity-Aware Large Language Models require Cultural Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18510v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 10:50:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.435225
• Title: Identity-Aware Large Language Models require Cultural Reasoning
• Title（参考訳）: アイデンティティを意識した大規模言語モデルには文化的推論が必要である
• Authors: Alistair Plum, Anne-Marie Lutgen, Christoph Purschke, Achim Rettinger,
• Abstract要約: 我々は文化的な推論を、文化固有の知識価値と社会的規範を認識するためのモデルの能力として定義する。 文化は解釈、感情的共鳴、許容される行動を形成するため、文化的推論はアイデンティティを意識するAIにとって不可欠である。 文化的推論は、事実的正確性や言語的一貫性とともに基礎的な能力として扱われなければならないと我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1866496693431934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models have become the latest trend in natural language processing, heavily featuring in the digital tools we use every day. However, their replies often reflect a narrow cultural viewpoint that overlooks the diversity of global users. This missing capability could be referred to as cultural reasoning, which we define here as the capacity of a model to recognise culture-specific knowledge values and social norms, and to adjust its output so that it aligns with the expectations of individual users. Because culture shapes interpretation, emotional resonance, and acceptable behaviour, cultural reasoning is essential for identity-aware AI. When this capacity is limited or absent, models can sustain stereotypes, ignore minority perspectives, erode trust, and perpetuate hate. Recent empirical studies strongly suggest that current models default to Western norms when judging moral dilemmas, interpreting idioms, or offering advice, and that fine-tuning on survey data only partly reduces this tendency. The present evaluation methods mainly report static accuracy scores and thus fail to capture adaptive reasoning in context. Although broader datasets can help, they cannot alone ensure genuine cultural competence. Therefore, we argue that cultural reasoning must be treated as a foundational capability alongside factual accuracy and linguistic coherence. By clarifying the concept and outlining initial directions for its assessment, a foundation is laid for future systems to be able to respond with greater sensitivity to the complex fabric of human culture.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、我々が毎日使っているデジタルツールに特化して、自然言語処理の最新のトレンドになっている。 しかし、その回答は、世界のユーザの多様性を見落としている、狭い文化的視点を反映することが多い。 この欠落した能力は、文化的な推論と呼ばれ、ここでは、文化固有の知識価値と社会的規範を認識し、個々のユーザの期待に合致するようにその出力を調整するためのモデルの能力と定義する。 文化は解釈、感情的共鳴、許容される行動を形成するため、文化的推論はアイデンティティを意識するAIにとって不可欠である。 この能力が限定的または欠如している場合、モデルはステレオタイプを維持し、少数派視点を無視し、信頼を失わせ、憎しみを持続させることができる。 最近の実証研究は、現在のモデルは道徳的ジレンマを判断したり、イディオムを解釈したり、アドバイスを提供したりする際に、西洋の規範にデフォルトがあることを強く示唆している。 本評価法は主に静的な精度のスコアを報告し,適応的推論を文脈で捉えるのに失敗する。 より広いデータセットは役に立つが、真の文化的能力を保証することは不可能だ。 したがって,文化的推論は,事実的正確性や言語的一貫性とともに基礎的能力として扱わなければならない。 概念を明確にし、その評価の方向性を概説することにより、将来のシステムは人間の文化の複雑な織物に対してより敏感に反応できる基盤を築き上げている。

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