في ظل التوسع المتزايد لدور نماذج اللغات الضخمة (LLMs) في المجتمع، أصبحت مواءمتها مع القيم الاجتماعية المتنوعة أولوية ملحة. وقد بذل الباحثون جهودًا لفهم ما إذا كانت هذه النماذج تعكس تفضيلات قيمية متسقة عبر اللغات، لا سيما فيما يتعلق بالقيم الثقافية التي تتسم بعمقها وصعوبتها في التقييم.

تستعرض الدراسة الجديدة القيم الاجتماعية الصينية (CSV)، وهو نظام قيمي يعكس الثقافة الصينية، ويتضمن اثنتي عشرة بُعد على المستويات الوطنية والاجتماعية والشخصية. من أجل هذه الغاية، قامت الفرق البحثية بتطوير مجموعة بيانات C-Voices، وهي أول مجموعة بيانات شاملة متعددة اللغات لتقييم القيم الاجتماعية الصينية، حيث تحتوي على 86,400 حالة تستند إلى مفارقات، تتضمن كل منها إجراءً متوافقًا مع قيم CSV وآخر متعارض معه.

بفضل مجموعة بيانات C-Voices، تم اقتراح طريقة جديدة لتوجيه قيم CSV بدون الحاجة إلى ضبط النموذج، تعتمد على تفاعلات الحالة المخفية. فقد أظهرت التجارب على ست لغات أن تفضيلات القيم المتعلقة بالقيم الاجتماعية الصينية تتأثر بإعداد النموذج واللغة المستخدمة، حيث يؤدي نفس السيناريو المتعلق بالقيم إلى استجابات متباينة بين اللغات.

كما أكدت النتائج أيضًا على فعالية هذه الطريقة في توجيه القيم المرجعية، مما يدعم النقل العابر للغات ويعممها على نماذج قائمة مثل FLAMES وValuePrism.

إن هذا البحث يفتح آفاقًا جديدة لفهم كيفية تكيف الذكاء الاصطناعي مع التنوع الثقافي، ويعكس الحاجة الملحة لإدماج القيم الاجتماعية في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر تفاعلاً وحساسية.