好奇心的奇特案例：跨文化人类与大语言模型
计算与语言
2025-10-21 v2
摘要
近期大语言模型 (LLM) 的进展扩展了其在人类交互中的作用，但好奇心——这一驱动探究的核心动力——在这些系统中尤其是在文化语境下仍未得到充分探索。本工作使用横跨多国、涵盖多样主题的 Yahoo! Answers 数据集，探索文化对好奇心的差异。我们引入 CUEST (CUriosity Evaluation across SocieTies)，一种衡量人类-模型在好奇心方面对齐程度的评估框架，通过语言 (风格)、主题偏好 (内容) 分析以及社会科学建构的洞察进行衡量。在开放和封闭源模型中，我们发现 LLM 会平抑跨文化多样性，使其更接近西方国家表达好奇心的方式。我们然后探索微调策略以在 LLM 中诱导好奇心，缩小人类-模型对齐差距最高可达 50%。最后，我们展示了好奇心对 LLM 在不同文化中的可适应性的实际价值，显示其对未来 NLP 研究的重要性。
引用
@article{arxiv.2510.12943,
title = {The Curious Case of Curiosity across Human Cultures and LLMs},
author = {Angana Borah and Zhijing Jin and Rada Mihalcea},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.12943},
year = {2025}
}
备注
Preprint (Paper under review)