AI如何理解和处理提示词中包含的文化背景、俚语或双关语？

我们和AI聊天时，感觉它有时候很聪明，有时候又很蠢。特别是当你用一些俚语、双关语或者提到某个文化背景里才有的梗时，AI的反应经常让人哭笑不得。这背后其实是一个挺根本的问题：AI理解语言的方式，和我们人类完全是两码事。我们靠的是生活经验、情感和文化背景，而AI靠的是在海量数据里找到的统计规律。

要搞清楚AI怎么处理这些复杂的人类语言，得先从它的“大脑”——也就是大型语言模型（LLM）——如何工作说起。它的核心能力不是“理解”，而是“预测”。你给它一句话，它就根据以前“读过”的几十亿个句子，来预测下一个最可能出现的词是什么。这个过程里，文化、俚语和双关语就成了它的大难题。

AI处理文化背景，其实是在“模仿”而不是“理解”。大型语言模型被投喂的数据，绝大部分是英文内容，而且主要反映的是美国等西方国家的文化价值观。 有研究就发现，你用英文问ChatGPT-3一些关于枪支管控或者移民的问题，它给出的答案会很明显地偏向美国的价值观。 这不是因为它有自己的政治立场，而是因为它“学习”的材料里，大部分就是这么讨论这些问题的。结果就是，AI成了一个有文化偏见的“学舌鸟”。

另一个很直观的例子是AI画图。之前就有过AI图片生成器把历史人物的肤色和性别搞错的案例，这同样是因为训练数据里的文化偏见。 AI并不知道一位古代诗人应该是黄皮肤还是白皮肤，它只知道根据它看过的图片数据，某个职业或身份的人“通常”长什么样。这种基于统计的“刻板印象”，就是AI处理文化背景的直接体现。

那么，我们怎么才能让AI更好地理解我们想表达的文化背景呢？关键在于，你要在提示词里把这些背景信息说得明明白白。这个方法叫做“文化提示”（cultural prompting）。

具体可以分几步走：
第一步，直接告诉它文化场景。 不要只说“给我写一份商业计划书”，而是说“为一位韩国潜在合作伙伴写一份商业计划书，内容要强调在讨论具体业务前，先建立良好关系的重要性”。 这样一来，AI就能调动它数据库里和韩国商业文化相关的模式，生成的内容也就更贴切。
第二步，给AI一个人设。 比如，“为一个住在东京、平时很喜欢玩电子游戏的年轻职场人，起草一份职业发展规划”。 这里的“东京”、“年轻职场人”和“喜欢玩游戏”都是具体的文化标签，能帮AI缩小范围，生成更有针对性的内容。
第三步，直接指出AI可能存在的偏见。 你可以在提示词里加上一句：“请避免典型的西方中心主义视角，多考虑……” 这相当于手动帮AI“校准”它的文化罗盘。

接下来聊聊俚语和俗语。AI处理这些非正式语言的能力，比处理文化背景要稍微好一点，但原理是相通的。它不是通过查字典来理解“内卷”或者“YYDS”是什么意思，而是通过分析这些词汇出现的上下文。 模型在训练时，看过无数次“卷”这个词和“竞争”、“压力”、“加班”这些词一起出现，它就会把它们关联起来。当你在提示词里用“卷”的时候，它就会预测你接下来可能会提到相关的话题。

现代AI模型用的“Transformer架构”在这种上下文理解上帮了大忙。 你可以把它想象成一个超级厉害的阅读理解系统，它在读一句话的时候，会同时关注到每个词和句子里其他所有词的关系，然后给这些关系分配不同的“权重”。 所以当它看到“spill the beans”（泄露秘密）这个短语时，它会注意到“beans”（豆子）和“surprise party”（惊喜派对）之间的强关联，从而判断出这里不是真的在说豆子洒了。

但是，这种方法有明显的短板。如果一个俚语太新、太小众，或者你用得太含糊，AI就很容易“翻车”。 因为它的数据库里还没有足够多的样本让它建立起可靠的关联，所以它只能退回到字面意思去理解。比如，一个不那么常见的习语“chew the fat”（闲聊），如果上下文不够清晰，AI很可能就会理解成真的在“嚼肥肉”。 而且有些研究发现，模型在内部计算时，会给俚语分配比标准用语更低的概率，这说明它知道这是个“不寻常”的用法，但到底是什么意思，它还是有点拿不准。

至于双关语，这可以说是AI语言理解能力的“终极考验”。因为它常常依赖于我们人类对声音的感知，而这恰恰是AI的盲区。

举个很经典的例子，有一个日英双关的冷笑话：「今朝毎朝」。 这四个汉字在日语里读作“kesa mai asa”，字面意思是“今天早上，每天早上”。 如果你把这几个字输给AI，它会很认真地告诉你就是这个意思。但任何一个懂点英语和日语的人，只要把它的读音念出来，就会马上反应过来，这听起来就像“kiss my ass”。

为什么AI就是get不到这个点？因为AI处理语言的流程是先把文字转换成一串数字，也就是“词向量”（embedding）。这个过程非常适合捕捉词语的意义和它们之间的逻辑关系，但它会把声音信息给丢掉。 AI的路径是“文字→意义”，而这个双关语的路径是“文字→声音→另一门语言的意义”。AI没有办法实现这种跨越声音的“跳跃”，它的处理流程是单行道。

这个问题揭示了AI的一个根本局限：它没有我们这样的多模态感知体验。它不“听”也不“看”，它只是在处理数据。它对语言的理解是纯粹数学和统计层面的，缺乏物理世界的经验作为锚点。所以，那些依赖于字形、字音或者特定文化经验才能理解的语言游戏，对AI来说就几乎是无法破解的难题。

所以说到底，AI在理解提示词里的文化背景、俚语和双关语时，本质上都是在做一个基于大数据的“连连看”游戏。它不知道什么是文化，也不懂什么是幽默，它只是在被它“读过”的海量文本里，寻找最匹配的那个模式。

我们作为用户，要想让它更好地为我们服务，关键就是要理解它的这套工作逻辑。你不是在跟一个“人”交流，你是在操作一个极其复杂的工具。 所以，你的指令必须清晰、直接、不含糊。你给出的上下文越丰富，它需要“猜”的部分就越少，输出的结果自然也就越接近你的预期。与其期待AI能“听懂”我们的言外之意，不如学会如何用它能“看懂”的方式，把我们的意思说明白。