大型语言模型中基于文化背景的角色persona：特征刻画与社会心理价值框架的对齐
计算与语言
2026-02-02 v1 人工智能
计算机与社会
人机交互
物理与社会
摘要
尽管大型语言模型（LLM）在模拟人类行为方面越来越有用，但这些合成角色persona是否准确反映不同文化条件下的世界观和道德价值体系仍存疑问。本文探讨了合成、基于文化背景的角色persona与既定框架的对齐情况，具体包括世界价值调查（WVS）、Inglehart-Welzel 文化地图以及道德基础理论。我们构想并生成基于一组可解释的 WVS 派生变量的 LLM 生成角色persona，并通过三个互补视角检视这些角色persona：在 Inglehart-Welzel 地图上的定位，揭示了其反映不同文化条件下稳定差异的特征；与世界价值调查的人口统计学水平一致性，响应分布大致跟踪人类群体模式；以及源自道德基础问卷的道德轮廓，我们通过文化到道德的映射进行分析，以刻画不同文化配置下道德响应的差异。我们的方法通过基于文化背景的角色persona生成与分析，使人能够评估跨文化结构和道德变异。
引用
@article{arxiv.2601.22396,
title = {Culturally Grounded Personas in Large Language Models: Characterization and Alignment with Socio-Psychological Value Frameworks},
author = {Candida M. Greco and Lucio La Cava and Andrea Tagarelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.22396},
year = {2026}
}