我们计算的隐喻：对 LLM 中文化翻译与思维的计算审计
计算与语言
2026-04-07 v1 人工智能
摘要
大型语言模型（LLMs）常被描述为多语言，因为它们能够理解和以多种语言作答。然而，语言的表达并不等同于文化中的推理。这一区别激发了一个关键问题：LLMs 是否真正进行文化感知的推理？本文提出一项关于 LLM 文化包容性的初步计算审计。我们通过一个隐喻生成任务，对 LLMs 是否作为文化多样化的创意合作伙伴，或仅作为以主导概念框架为基础并以局部表达形式进行内容翻译的模型进行经验性检验。我们发现，该模型在特定情境下表现出刻板化的隐喻用法，以及西方主导的倾向。这一发现表明，仅通过为 LLM 提供文化身份提示，并不足以保证其进行文化嵌入的推理。
引用
@article{arxiv.2604.04732,
title = {Metaphors We Compute By: A Computational Audit of Cultural Translation vs. Thinking in LLMs},
author = {Yuan Chang and Jiaming Qu and Zhu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04732},
year = {2026}
}