研究揭示主流 AI 模型因微調資料獨鍾日本文化

大型語言模型已廣泛用於搜尋、教育與內容生成，文化偏誤因而可能左右全球使用者接觸的觀點。過往研究多聚焦西方或英語中心偏差；這項研究改以不指定地點的開放式文化題，觀察模型自行選擇哪些國家，藉此衡量其隱藏的區域偏好。

巴斯克大學 HiTZ Center–Ixa 與 Cardiff University 團隊於 2026 年 4 月 23 日在 arXiv 發表成果，以 CROQ 的 31,680 道題、24 種語言測試 8 款模型；日本在其中 6 款成為最常被提及的外國。比對 OLMo 訓練階段後，偏好最大增幅出現在監督式微調（SFT），而非預訓練。