Este comentário discute a descoberta de Lu, Song e Zhang (2025, Nature Human Behaviour) de que a linguagem de interação altera sistematicamente as tendências culturais expressas por grandes modelos de linguagem (LLMs). Em uma bateria de tarefas de psicologia cultural administradas sem qualquer enquadramento cultural explícito, tanto o GPT quanto o ERNIE produzidos respostas mais interdependentes e mais holísticas quando solicitados em chinês do que em inglês, com o efeito se estendendo até uma medida pictórica não verbal. Com base em trabalhos mecanicistas subsequentes que sugerem que associações linguísticas e culturais podem ser co-representadas em unidades computacionais compartilhadas, e em evidências emergentes de que a primazia baseada na linguagem é instável entre modelos e tarefas, argumento que o que parece ser cognição cultural em LLMs é melhor caracterizado como um padrão de saídas moldadas por dados de treinamento e escolhas de design do que como uma identidade cultural estável. Concluo que a agenda de pesquisa deve se expandir de perguntar qual cultura humana os LLMs reproduzem para medir, explicar e governar uma cultura de máquinas emergente.
Yueqing Hu (qui,) estudou essa questão.