論文の概要: LLMs and Cultural Values: the Impact of Prompt Language and Explicit Cultural Framing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03980v1
- Date: Thu, 06 Nov 2025 02:09:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.269315
- Title: LLMs and Cultural Values: the Impact of Prompt Language and Explicit Cultural Framing
- Title（参考訳）: LLMと文化的価値: プロンプト言語と明示的文化フレームの影響
- Authors: Bram Bulté, Ayla Rigouts Terryn,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、世界中のユーザによって急速に採用され、さまざまな言語でそれらと対話している。
言語と文化のフレーミングが、異なる国の人的価値にどのように影響するかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are rapidly being adopted by users across the globe, who interact with them in a diverse range of languages. At the same time, there are well-documented imbalances in the training data and optimisation objectives of this technology, raising doubts as to whether LLMs can represent the cultural diversity of their broad user base. In this study, we look at LLMs and cultural values and examine how prompt language and cultural framing influence model responses and their alignment with human values in different countries. We probe 10 LLMs with 63 items from the Hofstede Values Survey Module and World Values Survey, translated into 11 languages, and formulated as prompts with and without different explicit cultural perspectives. Our study confirms that both prompt language and cultural perspective produce variation in LLM outputs, but with an important caveat: While targeted prompting can, to a certain extent, steer LLM responses in the direction of the predominant values of the corresponding countries, it does not overcome the models' systematic bias toward the values associated with a restricted set of countries in our dataset: the Netherlands, Germany, the US, and Japan. All tested models, regardless of their origin, exhibit remarkably similar patterns: They produce fairly neutral responses on most topics, with selective progressive stances on issues such as social tolerance. Alignment with cultural values of human respondents is improved more with an explicit cultural perspective than with a targeted prompt language. Unexpectedly, combining both approaches is no more effective than cultural framing with an English prompt. These findings reveal that LLMs occupy an uncomfortable middle ground: They are responsive enough to changes in prompts to produce variation, but too firmly anchored to specific cultural defaults to adequately represent cultural diversity.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、世界中のユーザによって急速に採用され、さまざまな言語でそれらと対話している。
同時に、この技術のトレーニングデータと最適化目標には、十分に文書化された不均衡があり、LLMが彼らの幅広いユーザー基盤の文化的多様性を表現できるかどうかという疑問が持ち上がっている。
本研究では, LLMと文化的価値を考察し, 言語と文化のフレーミングが, 異なる国の人的価値にどのように影響するかを検討する。
我々は,Hofstede Values Survey Module と World Values Survey から63項目の LLM を探索し,11言語に翻訳し,明確な文化的視点の異なるプロンプトとして定式化した。
本研究は, 言語と文化の両面において, LLM出力の変動が生じることを確認しているが, 重要な留意点として, 対象的プロンプトは, ある程度, 各国の優位な値の方向でLLM応答を制御できるが, オランダ, ドイツ, アメリカ, 日本といったデータセットの制限された国々の値に対する, モデルの体系的偏りを克服するものではない。
すべての試験されたモデルは、起源に関係なく、著しく類似したパターンを示す: 社会的寛容のような問題に対して選択的に進歩的なスタンスで、ほとんどのトピックに対してかなり中立な反応を生成する。
ヒトの回答者の文化的価値観への適応は、対象とするプロンプト言語よりも明確な文化的視点で改善される。
必然的に、両方のアプローチを組み合わせることは、英語のプロンプトと文化的なフレーミングほど効果的ではない。
これらの結果は、LSMが不愉快な中核部を占めることを明らかにしている: 変化を起こすためのプロンプトの変化に十分反応するが、文化的多様性を適切に表現するには、文化的デフォルトに固執しすぎている。
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