導(dǎo)語：2024年7月，美國斯坦福大學(xué)“以人為本人工智能研究院”（Human-Centered Artificial Intelligence）發(fā)布斯坦福大學(xué)、日本工學(xué)院學(xué)者的合作文章《文化如何塑造人類對人工智能的需求》（How culture shapes what people want from AI），探討了文化多樣性對人工智能需求塑造的影響機制。研究認(rèn)為，人們?nèi)绾慰创斯ぶ悄艿陌l(fā)展目的因其文化背景的不同而不同，當(dāng)前迫切需要將不同文化群體的認(rèn)知特征納入人工智能開發(fā)的考量中。文章通過構(gòu)建基于個體型和社會型/相互依賴型文化模式的理論框架，分析文化認(rèn)知模式如何影響受訪者對理想人工智能的期待。文章選取歐洲裔美國人和非洲裔美國人作為對象，歐裔美國人多具有個體型文化，強調(diào)個人的獨立、自主和自我實現(xiàn)，他們往往更注重個人的成就和權(quán)利，在社會交往中也較為注重個人空間和隱私。而非洲裔美國人則具有社會型文化，更看重集體的力量和團結(jié)，強調(diào)家庭、社區(qū)的重要性，在面對困難時傾向于依靠群體的支持。文章進(jìn)一步指出當(dāng)前研究樣本的局限性，未來需突破單一文化預(yù)設(shè)，通過跨文化研究構(gòu)建更具普適性的人工智能系統(tǒng)設(shè)計方案。

一、引言

相較于東亞文化，歐美流行文化常將人工智能塑造成冷酷工具，反映了其個人主義傳統(tǒng)中對“人—機”等級關(guān)系的想象。這種敘事將人工智能界定為理性執(zhí)行者，與人類自由意志形成二元對立。然而，東亞及夏威夷原住民文化對主體性的理解截然不同：日本民眾認(rèn)為“我們總能在物體中看到神靈”。在美國，許多原住民秉持著相互關(guān)聯(lián)的價值觀，認(rèn)為要“與人工智能建立親緣關(guān)系”。

人們對人工智能的概念——其目的、形式、功能，以及人工智能應(yīng)該如何與人類互動，在文化上是可變的。然而文化如何塑造人們對人工智能的看法及其潛力，尚未受到關(guān)注。人工智能理論和設(shè)計中對文化的忽視限制了想象的空間，特別是限制了人們對人類和智能體（Agent）可能如何互動的想法。利用各種文化觀念可以激發(fā)一個更加多元文化的世界，在這個世界中，許多人認(rèn)同不同的文化混合體，并在日常生活中與多種相互交織的文化互動，這應(yīng)該影響他們對人工智能的看法。因此，對于人工智能利益相關(guān)者來說，深化對人類欲望、信念和行為的文化理解至關(guān)重要，這將幫助人工智能與更廣泛的世界人口建立關(guān)聯(lián)。

二、人機交互研究中的文化因素

人機交互（HCI）研究長期依賴WEIRD群體[1]樣本，文化維度嚴(yán)重缺失。統(tǒng)計分析顯示，在1990—2006年間發(fā)表的3286篇主流HCI期刊論文中，僅有28篇（占比不足1%）明確探討文化議題；至2010年及2016—2020年間，該比例僅微增至1.9%，而HCI頂會論文中文化相關(guān)比例更低至1.6%。即便在有限的文化研究中，霍夫斯泰德框架（Hofstede）占主流，研究聚焦四大方向：技術(shù)全球化適配、交互情境解構(gòu)、文化啟發(fā)式設(shè)計、數(shù)字公平推進(jìn)。

然而現(xiàn)有研究存在根本局限，一是文化多被降維為次要變量，而非視為塑造技術(shù)認(rèn)知的核心要素；二是研究多單向考察技術(shù)對異質(zhì)文化群體的影響（如人工智能接受度、勞動場景適配度），鮮少反向探究文化基因如何編碼于人工智能設(shè)計實踐，更少追問文化邏輯在智能系統(tǒng)中的隱性再生產(chǎn)。本研究突破此桎梏，聚焦文化模式對人工智能偏好塑造的深層機制，力求構(gòu)建更具文化響應(yīng)性的技術(shù)設(shè)計框架，推動智能系統(tǒng)從“文化盲視”走向“文化共生”。

三、理論框架、假設(shè)與研究結(jié)論

（一）理論框架

依據(jù)文化闡釋理論，研究將文化概念化為由意義模式（如觀念、態(tài)度）、物質(zhì)化實踐（如政策制定、語言使用）及文化產(chǎn)品（如媒體表征）構(gòu)成的動態(tài)系統(tǒng)。這些元素通過社會實踐相互交織強化，既包含地理特征，也涵蓋性別、種族、職業(yè)等社會維度。文化模型作為隱性意義框架，引導(dǎo)個體通過社會實踐中的編碼假設(shè)來認(rèn)知自我與環(huán)境的關(guān)系。

研究表明，不同文化群體呈現(xiàn)差異化的自我建構(gòu)模式，例如在歐美文化背景下的人們傾向于接受獨立的代理模型，認(rèn)為人比環(huán)境更具影響力。這種文化模型將人描繪得比其環(huán)境更活躍、更有能力且更有控制力。此外，人們還將致力于改變環(huán)境以更符合他們的偏好、愿望和信仰。在非洲裔美國人文化背景下，人們則采納了這兩種文化模型的元素，他們的偏好可能更加受到個人主義和獨立性，與社區(qū)文化帶來的身份認(rèn)同、社會關(guān)系與集體經(jīng)驗兩種文化切換的影響。東亞文化更強調(diào)互依性，主張個體與集體及自然環(huán)境的根本聯(lián)結(jié)。這些模型并非生物本質(zhì)，而是社會歷史背景的產(chǎn)物，且存在顯著的亞群體差異，如非洲裔美國人在不同情境下靈活切換自主性與社會責(zé)任的優(yōu)先級。

（二）基本理論假設(shè)

文化模型可以預(yù)測理想的人機交互。1999年，歐洲委員會信息社會技術(shù)咨詢小組（ISTAG）提出了環(huán)境智能（Ambient Intelligent）的概念，其核心是通過對環(huán)境感知構(gòu)建一個統(tǒng)一平臺提供各種設(shè)備間的無縫連接，從而形成一個相互協(xié)作的工作關(guān)系，使得人機和環(huán)境協(xié)調(diào)統(tǒng)一。這種設(shè)計邏輯深刻體現(xiàn)了獨立型自我模型對“人—機”關(guān)系的單向控制傾向。而在相互依賴自我模型主導(dǎo)的文化背景下，技術(shù)常被視作自然世界的延伸，人機關(guān)系更趨向平等融合。有研究表明，歐洲裔美國人對人工智能的控制欲更強，非洲裔美國人介于兩種傾向之間。歐美文化強調(diào)自我主導(dǎo)環(huán)境，期待人工智能具備主動改造環(huán)境的強勢能力；非洲裔群體因兼具兩種文化特質(zhì)，其偏好可能介于二者之間，既認(rèn)可人工智能的主動性，也接受其與環(huán)境的協(xié)同性。

（三）研究過程與結(jié)論

為了檢驗這些假設(shè)，研究團隊首先創(chuàng)建了一項調(diào)查，以確認(rèn)這兩個文化群體確實采用了不同的自我及其與環(huán)境關(guān)系的模型。373名參與者看了七個圖形變體，這些圖形表示自我與環(huán)境之間的關(guān)系，從“環(huán)境強烈影響個人”到“個人強烈影響環(huán)境”不等，并選擇了最能描述他們理想平衡的圖片。

這項研究的結(jié)果如預(yù)期所示，揭示了文化在自我與環(huán)境之間理想影響水平和方向上的差異。

基于這些初步發(fā)現(xiàn)，研究團隊進(jìn)一步考察了這些文化模型如何影響人們對人工智能的偏好。他們進(jìn)行了一項研究，研究中參與者閱讀了一份關(guān)于人工智能的簡短描述，然后隨機分配到六個不同的人工智能應(yīng)用場景中的一個，包括家庭管理、健康管理、團隊合作、教育、野火保護和制造業(yè)的情景。（例如，一個場景描述為：“想象未來有一個健康管理的人工智能，它能夠收集人們的身體和心理健康狀況信息，并做出定制化的預(yù)測和決策，以改善人們的健康管理。”）

在研究的最后一步，參與者回答了一系列關(guān)于他們在理想情況下對人工智能偏好的問題。這些問題旨在與獨立/相互依賴的文化模型以及核心HCI特征如人工智能的自主性和感知情感性保持一致。

在分析數(shù)據(jù)后，研究團隊提出，文化塑造了人們在與人工智能互動中所希望的東西。主要研究結(jié)果總體支持假設(shè)，一是歐洲裔美國人更傾向于降低人工智能對人類的干預(yù)，也即是希望人工智能最好沒有自發(fā)性、情感，也不需要人的照顧。二是非洲裔美國人與歐洲裔美國人在對控制人工智能的重視程度上相似，也即是希望人類對于人工智能的控制力能提升。

四、討論

美國人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛，但對文化差異的系統(tǒng)性考量不足。研究表明，文化模型深刻影響人們對人工智能的期望，社會型文化（如非洲裔美國人）傾向于與人工智能建立連接關(guān)系，偏好高影響力的人工智能；個體型文化（如歐洲裔美國人）則強調(diào)人類控制，偏好低影響力人工智能。研究通過新測量工具驗證了自我與環(huán)境關(guān)系的文化差異，并進(jìn)一步證實了這種差異對人工智能互動期望的影響，這表明文化不僅定義“人性”，還重構(gòu)了人機互動范式。

（一）重新審視人機互動設(shè)計中
的控制關(guān)系

當(dāng)前美國技術(shù)發(fā)展多聚焦于保持人類自主性并確保對人工智能的“控制”，這種設(shè)計邏輯源于獨立自我模型。然而，這種強調(diào)控制的視角可能加劇公眾對人工智能技術(shù)的不信任，同時限制了人工智能發(fā)展的潛力，并減少了為全球不同社會開發(fā)多樣化人工智能產(chǎn)品的機遇。研究指出，以控制為中心的關(guān)系只是人機互動設(shè)計的眾多可能性之一。該文認(rèn)為，許多人都重視與人工智能的連接關(guān)系。在美國存在以連接為中心的人機互動實踐，如NASA為火星探測器舉行葬禮、與人工智能寵物AIBO的日常互動，以及人類與人工智能藝術(shù)家的即興表演。

（二）拓展人工智能特征的想象空間

研究挑戰(zhàn)了將人工智能視為單一優(yōu)化工具的默認(rèn)觀點，呼吁重新構(gòu)想人工智能的特征。例如，設(shè)計具有“需求”的人工智能可能促進(jìn)人類與人工智能的平等互動；讓人工智能在社交場合中占據(jù)突出位置可能重塑人機關(guān)系。這需要克服傳統(tǒng)技術(shù)中心主義的抵制，推動人工智能設(shè)計從工具化向共生化轉(zhuǎn)變。

（三）重新評估“以人為本”的

誤解與實施

“以人為本”的設(shè)計理念在不同文化背景下呈現(xiàn)多樣化面貌。研究指出，當(dāng)前人工智能設(shè)計中的隱性文化假設(shè)（如獨立自我模型）可能忽視非西方文化的價值觀。研究呼吁在設(shè)計初期主動納入文化考量，而非事后調(diào)整。盡管許多技術(shù)組織設(shè)有用戶研究部門，但資源分配往往偏向工程師而非文化研究者，這種結(jié)構(gòu)性障礙需要反思。

五、研究局限與未來方向

通過這項工作，研究團隊展示了有可能通過嚴(yán)格而系統(tǒng)的實證方法來研究受文化影響的人工智能目的、形式和功能的偏好。他們還揭示了在當(dāng)前人機交互模型中隱含的文化默認(rèn)設(shè)置的重要性。

但是本研究存在以下局限：首先，樣本量較小且存在人口統(tǒng)計學(xué)差異，盡管通過控制變量驗證了結(jié)果穩(wěn)健性，但未來研究需擴大樣本多樣性并納入更全面的控制變量。其次，新開發(fā)的測量工具需進(jìn)一步驗證其可靠性和有效性。第三，研究聚焦于人們對人工智能的一般看法，未深入探討具體人工智能產(chǎn)品（如聊天機器人或決策算法）的文化適配性。此外，當(dāng)前研究依賴報告偏好，但未驗證其與實際交互行為的關(guān)聯(lián)性，未來可通過設(shè)計研究方法（如向?qū)襟w驗）探索理想交互模式。最后，理論主張需通過更多跨文化樣本的實證研究進(jìn)行驗證，并分析性別、年齡、社會經(jīng)濟階層等內(nèi)部異質(zhì)性。

未來研究應(yīng)聚焦跨文化驗證、工具優(yōu)化、具體產(chǎn)品適配性及偏好與行為的關(guān)聯(lián)性，以推動人工智能設(shè)計的全球化與文化響應(yīng)性。

*注釋：

[1] WEIRD群體指的是西方（Western）、受過良好教育（Educated）、工業(yè)化的（Industrialized）、富裕的（Rich）、民主的（Democratic）群體。

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