文/邓立邦 陈谷川 冼少舟

（本文发表于《岭南传媒探索》2026年第一期）

摘 要：

大模型技术正在深刻重构文化生产、传承与传播机制，也对国家数字文化安全与文化数据主权提出新的挑战。在全球算法竞争加剧、主流模型文化表征失衡的背景下，如何实现文化自信与技术自立的辩证统一，成为亟待回应的理论与实践问题。

本文提出“文化基因”概念，将其界定为在多模态语料中可被稳定识别、经结构化规则编码并在生成推理中可被调控的文化最小功能单元，并据此构建“解码—表征—对齐—传播”四阶段分析框架，揭示文化知识在算法化过程中的重构机制。以岭南文化大模型为案例，基于87万次用户交互数据的实证分析显示：在国产技术底座上构建的垂直文化模型，文化相关任务满意度显著高于通用场景（4.51 vs 4.23，p＜0.001），表明守正创新的技术路径能够有效支撑中华优秀传统文化的创造性转化与创新性发展。

通过与韩国、日本、欧洲文化等地AI实践的国际比较，本文归纳出全球文化AI建构的多元路径类型，论证中国道路在国家战略引导、技术自主可控与文化保护传承相统一方面的独特优势。研究表明，垂直领域文化大模型是实施国家文化数字化战略、维护文化多样性的可行路径，岭南经验可为区域文化数字化建设提供可复制、可推广的实践参照。

关键词：

文化基因；大语言模型；岭南文化;价值对齐；数字文化安全；国家文化数字化战略

一、引言：技术-文化-权力的三重变革

2024年，康奈尔大学与宾夕法尼亚大学研究团队在《PNAS Nexus》发表的研究揭示：当要求GPT-4o“像普通人类一样回答”世界价值观调查问题时，其价值观始终对齐于富裕的英语国家和新教欧洲国家，而非全球公民。对107个国家和地区的测评显示，即使通过“文化提示”指定文化身份，这种方法对GPT-4o在71%的国家有效，但对其余29%的国家依然无效。Yuan等人在2025年发表的一项研究中进一步发现，ChatGPT在跨文化人际互动任务中表现出明显的文化刻板印象和显著偏见。这个“文化价值对齐悖论”揭示了大模型时代的核心张力：技术的全球化与文化表征的结构性失衡。当文化表达越来越依赖特定模型来完成时，数字文化安全与文化数据主权正成为必须正视的现实议题。

这一现象挑战了两个基本理论预期。技术乐观主义者认为，开源模型的普及将普惠化文化生产——正如Benkler在2006年预言的“网络化生产”。技术批判者则将问题归因于“数据偏见”，主张通过增加非西方语料来纠偏。然而，即使是针对文化对齐的技术干预，也无法完全消除文化偏见。这提示问题的根源不在数据的“量”，而在文化知识被算法编码的“机制”——文化表征的不平等在编码过程中被重新生产。

现有理论难以解释这一机制。传统文化生产理论聚焦社会互动场域中的符号运作，但对算法编码这一新的权力运作空间缺乏分析工具。科技社会学的社会建构论主要分析技术设计阶段，但大模型是“训练后持续演化”的系统，权力机制更加隐蔽。数字人文研究往往将技术视为中性工具。关键盲点在于：当文化的隐性知识必须转化为显性的算法表征时，这一“编码过程”本身就是文化知识的再生产，内嵌了认识论不平等、技术能力不平等和标准化张力三重结构性因素。

本研究聚焦中国岭南文化的大模型建构实践，旨在探索区域特色文化在算法时代的发展路径。这一问题意识既来自对全球算法竞争格局的学理观察，也来自对国家文化数字化战略的实践回应。党的二十大报告明确提出“实施国家文化数字化战略”，《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》进一步要求“提取具有历史传承价值的中华文化元素、符号和标识，丰富中华民族文化基因的当代表达”。习近平总书记强调，“文化自信是一个国家、一个民族发展中最基本、最深沉、最持久的力量”，要“坚定文化自信，秉持开放包容，坚持守正创新”。本研究试图在上述学理关切与政策要求的交汇处，集中回应如下问题：在生成式AI重塑文化生产的语境下，如何实现文化自信与技术自立的辩证统一？具体而言，岭南建筑的“气韵”、粤剧的“做打”等文化隐性知识如何转化为算法表征？这一转化过程中哪些要素不可避免地被折损或遮蔽？谁有权界定何为“正统”的文化表达？

围绕上述问题，本文从三个相互关联的层面展开论述。第一，在概念层面，引入“文化基因”的分析视角，将其界定为：在多模态语料中可被稳定识别、经结构化规则编码为计算表征、并在生成推理中可被调控的文化最小功能单元。与Dawkins（1976）提出的“文化模因”（侧重传播但缺乏可计算性）以及Geertz（1973）提出的“文化符号”（强调意义但操作性不足）相比，“文化基因”通过“可识别—可编码—可调控”三重属性，在文化研究与技术实践之间搭建了一个可操作的接口。第二，在理论层面，构建“解码—表征—对齐—传播”四阶段的文化—技术共构机制，试图超越技术决定论与社会建构论的二元对立：依次揭示解码阶段的“选择性赋能”、表征阶段的“算法兼容性筛选”、对齐阶段的“规范性收敛”、传播阶段的“算法竞争格局”。这一分析框架有助于识别文化知识在算法化过程中被重构的微观机制，并由此打开理解大模型时代文化生产的新视角。第三，在政策与治理层面，论证垂直领域文化大模型作为推动中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展的一条可行路径，为发展中国家维护文化多样性提供可资借鉴的分析工具与经验参照。

在研究设计上，本文采用多案例嵌套的比较路径：以岭南文化大模型为主案例展开深入考察，以其他区域文化和少数民族文化的AI项目为平行对照，以韩日欧文化AI实践为国际参照。研究方法上，综合运用参与式观察、档案研究与用户行为数据分析，并结合扎根理论编码、过程追踪与混合方法三角验证，以尽量提高结论的解释力与稳健性。总体而言，本文试图在大模型时代为区域特色文化如何在算法环境中实现守正创新提供一个兼具理论框架与实践路径的分析方案，并以此回应“文化自信如何获得算法支撑”这一基本问题。

二、理论构建：概念、框架与命题

2.1 “文化基因”概念的理论必要性

2.1.1 既有概念的四重困境

现有概念体系难以回应大模型时代的文化数字化问题，存在四重困境：

困境一：文化符号——诠释深度与算法操作性的两难。 Geertz（1973）的“文化符号”强调意义多层性与“厚描”，但这种诠释学路径本质上抵触形式化。将“文化符号”转化为算法表征时，要么被压缩成离散标签、丢失语境，要么停留在不可计算叙事，很难进入模型参数空间。

困境二：文化模因——传播动力学与生成机制的错位。 Dawkins（1976）的“文化模因”解释文化为何传播，而非文化如何被生成。大模型场景的关键问题是文化能否被模型识别、编码、调控，而非用户间传播。

困境三：知识单元——语义原子化与文化整体性的张力。 知识图谱的“知识单元”（三元组）强调结构化表征，但语义原子化假设在处理文化时面临根本困难。文化意义具有格式塔特征（整体大于部分之和），粤剧“做打”、岭南园林“意境”难以分解为孤立知识单元而不损失文化本质。

困境四：文化特征——统计模式与文化主体性的矛盾。 文化计算的“文化特征”指可提取的统计模式（词频、句法），这种纯数据驱动路径剥夺了文化主体性：文化被简化为待提取“信号”，而非具有内在意义与价值的实践，与文化研究的规范性承诺（尊重文化主体性）存在根本张力。

2.1.2 “文化基因”的理论定位：边界对象

基于上述困境，本文提出“文化基因”并将其定位为连接文化研究与AI实践的边界对象（Star & Griesemer， 1989）——足够灵活以适应不同社群需要，又足够稳健以维持跨边界身份认同。

界定：文化基因是在多模态语料中可被稳定识别、经结构化规则编码为计算表征、并在生成推理中可被有意识调控的文化最小功能单元。

三重属性：

（1）可识别性（Identifiability）： 文化单元在多模态数据中呈现相对稳定、可追踪特征，关键在于关系性（符号差异与关联）和多模态性。操作化标准：跨样本稳定性Kappa≥0.75。岭南案例测试显示，532个候选文化单元中，标注者一致性Kappa=0.78，高一致性样本如“骑楼”“早茶”（Kappa＞0.85），低一致性样本如“宗族观念”（Kappa＜0.65）。

（2）可编码性（Encodability）： 文化基因可转化为算法可处理表征。核心立场：形式化必然伴随信息损耗，但损耗应透明、可追溯、可反思。操作化标准：编码成功率≥50%。测试显示，532个单元中318个（59.8%）成功编码为结构化表征，编码成功率在建筑（72.3%）＞饮食（68.1%）＞语言（51.2%）＞艺术（44.6%）间存在显著差异（χ²=38.7，p＜0.001），支持“算法兼容性筛选”假设。

（3）可调控性（Controllability）： 文化基因在生成过程中可被有意识激活、抑制或重组，这是与既有概念的核心区分。操作化标准：生成概率差异≥30pp。测试显示，通过Prompt工程与RAG技术，平均生成概率提升37.2pp（基线12.3% vs干预后49.5%，p＜0.001），视觉性特征提升幅度（42pp）显著高于抽象特征（23pp）。

与竞争性概念的区分：“文化基因”的核心创新在于唯一强调可调控性——不仅关注文化如何被识别与表征，更关注如何在生成过程中被有意识操控。这使其超越了既有概念的局限：文化模因关注传播而非生成，文化特征缺乏主体性，知识单元忽略整体性，文化符号抵触形式化。

“基因”隐喻的边界说明：本文使用“基因”强调功能单元与可重组性，而非生物决定论。文化基因的“表达”高度依赖语境、权力与历史，不存在从“基因型”到“表型”的稳定映射。“文化基因”仅作为分析工具而非本体论主张——在算法化情境下，暂时将文化视为可操作功能单元，有助于追踪权力关系与技术选择的微观机制。

2.2 四阶段分析框架：超越技术决定论与社会建构论

技术决定论认为技术发展遵循内在逻辑，社会变迁是技术进步的结果；社会建构论认为技术是社会协商产物。本文立场：协同演化。文化与技术既非单向决定，也非简单“社会建构”，而是协同演化：技术可能性塑造文化表达形式，文化需求驱动技术创新，二者在多重反馈回路中相互调适。

“解码-表征-对齐-传播”四阶段框架捕捉这种协同演化的复杂性。四阶段框架的动态特征：虽然在经验呈现上遵循线性顺序（便于分析拆解），但实际过程中存在三个关键反馈回路（参见图2.1）：

- R1（对齐→解码）：用户负面反馈（如“缺乏本地视角”）驱动新一轮语料采集。触发条件：负面反馈率＞15%；影响强度：中等（5%-10%语料调整）。

- R2（传播→表征）：全球部署后的多样化需求（如跨文化场景等）促使模型架构调整与表征优化。触发条件：新市场用户规模＞临界值（如10万日活）；影响强度：强（可能导致架构重构）。

- R3（表征→对齐）：表征阶段的文化偏差（如方言识别弱化）在对齐阶段被放大或修正，取决于对齐团队的敏感度与资源投入。触发条件：关键性能指标下降＞10%；影响强度：强（直接影响用户体验）。

这三个反馈回路使文化AI建构成为迭代演化过程而非单向线性流程，权力关系在每个回路中被重新协商。

2.2.1 阶段一:文化基因解码——"选择性赋能"

核心问题：有限资源下，谁的文化更可能被优先表征？

“解码”指将碎片化、情境化文化资源转化为结构化知识表征，涉及本体构建（界定何为“岭南文化”）、语料采集（哪些文献被数字化）、标注劳动（隐性知识如何显性化）。

“选择性赋能”机制：不同文化群体的数字化能力、话语资源与制度背书的差异，通过本体与语料构建转化为模型内部表征差异。具体而言：学术化文化优先（学术研究充分的领域更易获得细致本体刻画），官方话语优先（政府、博物馆等机构数字资源具高可及性与标准化优势），平台算法筛选（社交媒体语料偏好“视觉化”“猎奇化”内容）。

命题H1：

H1a： 文化群体数字化资源禀赋（专业机构数量、数字档案规模）与训练语料覆盖率呈正相关。

H1b： 训练语料覆盖率与模型对该文化表征细粒度（实体识别F1、关系抽取召回率）正相关。

H1c： 上述关联关系受语言类型（主流vs边缘语言）调节——边缘语言即使资源充裕，表征细粒度提升仍受限于tokenizer设计与预训练数据分布。

理论机制： 资源禀赋→语料覆盖→表征细粒度的关联链条，体现Bourdieu意义上“文化资本”在算法时代被重新配置：拥有更多数字化资源的群体获得更高算法可见性。

2.2.2 阶段二:算法表征转化——“算法兼容性筛选”

核心问题： 在“符号-向量”转换中，哪些文化意义更易被削弱？

“表征”指将结构化知识转化为模型内部参数的表征。关键洞见：算法对文化的表征能力不仅取决于训练数据量，更取决于文化模式与算法假设的“兼容性”。

“算法兼容性筛选”机制： 技术路径基于对语言与世界的普遍性假设（tokenizer分词逻辑、向量空间欧氏距离度量），与这些假设不兼容的文化模式在压缩中更易弱化。具体而言：高频知识优先（知识蒸馏基于整体Loss最小化，对低频文化知识保留率低），形式化知识优先（易于离散化、标准化知识保留更好），模态偏向（文本＞图像＞音频＞视频）。

命题H2：

H2a： 文化知识算法兼容性（与主流tokenizer适配度、与预训练任务对齐度）与模型压缩保留率（压缩后性能/压缩前性能）正相关。

H2b： 兼容性通过影响知识蒸馏效率与最终表征质量相关联。

H2c： 模型架构选择（Transformer vs其他）调节上述关联关系。

理论机制： Scott（1998）的“简化”逻辑在文化AI中以技术化形式重现：为适应算法处理，复杂文化意义被压缩为有限向量，多样表达被归纳为可预测模式。

2.2.3 阶段三：价值表达对齐——“规范性收敛”

核心问题： 对齐过程中，谁有权决定何为“适当”文化表达？

“对齐”指通过人类反馈、规则设定与质量控制，将模型输出调整为符合价值规范的过程。

“规范性收敛”机制： 在高集中度对齐决策结构中（决策层级少、标注者多样性低），优化目标趋于单一，模型被鼓励“消除方差”，可能牺牲文化表达多样性。具体而言：安全保守倾向（技术团队倾向规避风险），主流价值优先（对齐规则基于“主流价值”），标准化压力（提高标注一致性，但文化实践的模糊性、矛盾性无法被规则完全捕捉）。

命题H3：

H3a： 对齐决策集中度（决策层级数量倒数、标注者多样性指数倒数）与模型输出文化多样性（词汇多样性TTR、主题多样性、风格多样性）负相关。

H3b： 该关联关系通过标注指南规范性强度（规则条目数、惩罚机制严格度）中介。

H3c： 文化敏感度要求（高vs低）调节上述关联关系——高敏感领域需要更审慎的风险控制，当前技术手段的精细化程度不足导致了多样性表达的附带损耗，这为后续机制优化指明了方向。

理论机制： Gabriel（2020）的“对齐谁的价值”问题凸显：价值对齐本质是权力问题，非纯技术问题。当对齐决策高度集中时，实际是“技术团队价值判断+主流用户反馈”综合，难以充分代表边缘群体。

2.2.4 阶段四：全球传播竞争——“算法地缘政治

核心问题： 全球模型生态中，谁的文化更易成为“默认选项”？

“传播”指模型进入全球应用后，其文化影响力在不同国家、地区、社群间的扩散过程。关键洞见：文化影响力不仅由内容质量决定，更取决于技术生态位、网络效应、数据飞轮。

“算法地缘政治”机制： 先发模型通过更大用户基数与更多交互数据形成难以追赶优势；围绕这些模型形成的话语体系与标准重塑全球文化权力格局。具体而言：网络效应（用户规模越大，交互数据越多，模型性能提升越快），生态锁定（主流模型的API标准、开发工具使后发模型面临巨大转换成本），标准制定权（先发模型在事实上参与行业标准制定）。

命题H4：

H4a： 模型先发优势（发布时间、初始用户规模）与网络效应强度（月均用户增长率、数据增量）正相关。

H4b： 网络效应强度与该模型文化影响力扩散速度（全球市场占有率、国际标准参与度）正相关。

H4c： 技术开放度（开源vs闭源）调节上述关联关系——开源模型网络效应可能更强（学术影响力、规范制定权），但商业回报更弱。

理论机制： Couldry & Mejias（2019）的“数据殖民主义”在算法时代演化为“算法殖民主义”：全球南方文化不仅面临数据提取风险，更面临认知框架植入风险——当本地文化必须通过西方训练模型才能获得算法可见性时，文化表达本身已被结构性改变。

2.3 理论增量：与既有框架的系统对话

与SCOT对话： SCOT强调“相关社会群体”在设计阶段协商（Pinch & Bijker， 1984），但对设计后持续演化关注不足。本框架通过四阶段拆解，揭示权力协商贯穿全生命周期，且通过三个反馈回路形成动态演化。

与ANT对话： ANT强调人类与非人类行动者对称性分析（Latour， 2005），但在处理结构性权力不平等时不够敏锐。本框架通过明确识别各阶段非对称性机制，使权力分析与技术细节有机对接。

与大模型伦理研究对话： 现有研究多聚焦“算法偏见”这一结果性概念，对偏见如何在全流程中被生产与强化缺乏系统性分析。本框架通过四阶段拆解，揭示偏见生产机制：解码的资源不平等、表征的技术假设、对齐的权力集中、传播的先发优势，共同构成偏见多层生产链条。

核心贡献： 从宏观批判到微观机制，从静态设计到动态演化，从概念批判到可操作分析。通过“文化基因”这一兼具文化意涵与算法可操作性的概念，为经验研究提供清晰分析单元，使权力批判落实到具体指标、测量与检验。同时，通过明确区分相关关系与因果关系，本框架为后续采用更严格因果推断方法提供理论基础。

三、研究设计与方法

3.1 案例选择的理论抽样逻辑

岭南文化大模型由羊城晚报岭南文化大模型实验室于2025年初启动，基于通义千问系列底座进行垂直训练，至2025年10月累计交互量超87万次。选择岭南案例基于三个理论考量：

第一，结构位置的典型性。 岭南文化处于“边缘-中心辩证关系”中：地理上位于中华文化圈南部边缘，却在近代革命与改革开放中处重要位置；既保留鲜明地方特质（粤语、骑楼、早茶），又深度卷入跨国流动网络（华侨社会、港澳联系）。这种文化混杂性（Appadurai， 1996）使岭南成为观察“在地特性”与“跨文化传播”张力的理想场域。

第二，技术自主性的可控条件。 项目采用完全国产技术路线（通义千问底座+国内云服务），为观察技术自主性与文化表征能力关系提供相对明确分析场域，避免依赖国际模型带来的混淆因素。

第三，数据规模的研究价值。 与很多实验室阶段项目不同，岭南模型已正式上线运营，累积87万次交互记录，为基于真实用户行为的分析提供难得数据条件。

对照案例： 青海“AI+唐卡”项目（计算机视觉路径）、西南民族大学彝族文化数字化（少数民族语言）——用于识别共性机制与情境调节因素。国际参照： 韩国HyperCLOVA X（主权优先模式）、日本rinna（在地精细化混合模式）、欧洲DARIAH（公共品-开放模式）——用于构建全球文化AI路径类型学。

3.2 数据收集：用户行为数据的优先性

本文采取“以用户为中心”评估策略，通过大规模用户行为数据间接测量文化AI效果。理论依据：真实用户集体判断比少数专家评价更具生态效度，直接反映系统实际效用。为验证“文化基因”概念的可操作性，本研究在正式数据收集前开展预研测试（2025年2月至3月）。

样本构建： 基于《岭南文化大辞典》《岭南文脉》及学术文献，提取岭南文化单元，筛选后保留532个进入测试。

标注团队： 招募12名标注员，均为广东本地高校人文社科专业学生，接受8小时岭南文化与标注规范培训。采用双人独立标注、第三人仲裁的流程。

三重属性测试：

（1）可识别性测试： 12名标注员对532个单元进行“是否为独立可识别的岭南文化单元”二元判断。以Cohen's Kappa≥0.75为通过标准，462个单元（86.8%）达标。

（2）可编码性测试： 对通过可识别性测试的462个单元，由技术团队尝试转化为结构化知识表征（实体-属性-关系三元组）。318个单元（68.8%，即462中的318个）成功编码；以全样本计，编码成功率为59.8%（318/532）。

（3）可调控性测试： 对成功编码的318个单元，通过Prompt工程与RAG技术进行生成干预实验。基线条件下平均生成概率12.3%，干预后提升至49.5%（Δ=37.2pp，p＜0.001）。

数据来源： 岭南文化大模型与羊城派“文化通”（2025年5-10月）。数据规模： 总交互87万次，有效评分7.2万条，文字评论5，473条，点赞/点踩15.5万条。值得注意的是，文字评论存在选择性偏差：不满意用户更倾向于留下详细反馈，低评分用户（1-2分）的评论率为38.7%，显著高于高评分用户（4-5分）的评论率5.2%（χ²=1，247.3，p＜0.001），这一模式与用户行为研究中的“负面偏差”（negativity bias）现象一致。用户画像： 年龄以18-35岁为主（73%），地域以广东省内为主（73%），使用场景涵盖旅游规划（58%）、文化学习（23%）、随机探索（19%）。经质量控制后，最终有效样本85.9万条。

研究伦理与数据合规：本研究涉及大规模用户行为数据的收集与分析，严格遵循《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》及《生成式人工智能服务管理暂行办法》的相关要求，建立了完整的研究伦理保障体系。

3.3 分析方法：因果机制的多层识别

过程追踪： 采用Beach & Pedersen（2019）的理论检验式过程追踪，在单案例层面识别潜在机制。基本步骤：（1）基于理论框架推演每阶段预期因果机制，（2）在项目文档、性能数据与用户反馈中寻找与机制相匹配的经验痕迹，（3）评估证据支持力度并排除替代性解释。

因果推断策略： 虽然用户数据主要是观察性的，但通过准实验设计（利用模型版本迭代节点进行前后对比）、倾向得分匹配（控制用户群体混淆因素）、断点回归（分析迭代前后满意度跳跃变化）等策略提升因果推断可信度。

3.4 研究伦理与位置性反思

数据隐私： 所有用户交互数据均经严格脱敏（删除账号ID、IP地址，地理信息仅保留到城市层级），研究已通过所在机构伦理审查。

研究者位置性： 首席研究者同时是项目负责人和学术研究者，这种双重身份既带来数据接触便利，也可能导致客观性风险。为缓解此问题，本研究采取三项措施：（1）优先使用客观的用户行为数据而非研究者主观评价，（2）在数据分析中系统呈现负面证据与反常案例，（3）在讨论章节坦诚呈现研究局限与可能偏差。

四、解码阶段：选择性赋能机制

4.1 因果推断策略说明

本章检验命题H1（“选择性赋能”）。研究设计定位： 观察性研究，基于自然运营数据。核心局限： 反向因果、遗漏变量、选择偏差难以完全排除。应对策略： （1）明确将发现表述为关联性模式而非因果断言；（2）多维证据三角验证；（3）敏感性分析；（4）诚实报告局限与替代性解释。

4.2 三重逻辑张力与用户评分差异

基于Bowker & Star（1999）与Scott（1998），区域文化知识本体构建涉及三种逻辑张力：学术规范化逻辑（学科化分类、文献可追溯）、生活实践化逻辑（活态性、情境性、身体性）、技术可计算性逻辑（离散性、稳定性、一致性）。

通过分析模型在不同知识类型上的用户评分差异，间接推断三重逻辑协商结果。将8000个测试问题按两维度分类：学术化vs生活化、高形式化vs低形式化。

核心发现：

发现1（学术化知识关联更高评分）： 学术化知识评分（4.10）显著高于生活化知识（3.88），差异0.22分（Cohen's d=0.24，p＜0.001）。这一关联模式与“学术文献充分领域获得表征优势”假设一致，与H1a预期一致。混淆因素包括问题难度、用户期望，控制问题频率后关联仍存在（4.18 vs 3.95，p＜0.001），但无法建立确凿因果关系。

发现2（形式化知识关联更高评分）： 高形式化知识评分（4.20）显著高于低形式化知识（3.79），差异0.41分（Cohen's d=0.46，p＜0.001）。效应量大于发现1，提示技术可计算性逻辑对表征质量的关联可能强于学术规范化逻辑。低形式化知识评分方差更大，反映主观判断导致用户满意度分化。

发现3（双重劣势）： 生活化-低形式化知识评分最低（3.64），与学术化-高形式化相差0.63分（Cohen's d=0.68，p＜0.001）。理论推断：当文化知识既缺乏学术支撑又难以形式化时，在算法系统中面临双重劣势。

4.3 语料采集偏向：用户评论主题建模

对5，473条文字评论中的负面评论（评分≤2分，N=1，827，占文字评论的33.4%）进行LDA主题建模。如前所述，该比例高于整体负面评分占比（约16.1%），反映了不满意用户更高的表达意愿。

核心发现：

发现4（生活实践化逻辑被边缘化）： “表达不地道”（18.9%）与“缺乏本地视角”（9.2%）合计28.1%，强烈提示生活实践化知识采集不足。与4.2节定量发现交叉验证：生活化-低形式化知识评分最低（3.64），负面评论占比高。可能机制包括：书面文本偏向、外来视角主导、机构化渠道导致草根实践渠道缺失。

发现5（学术规范化的双重效应）： “过于学术化”占15.4%，揭示学术话语既保证规范性，又可能降低大众亲和性。

发现6（文化边界的本体论争议）： “文化细节不准确”（21.7%）集中在边界模糊领域。理论启示：文化编码本质是权力协商，不存在超越社会政治的“中立”本体。

4.4 通用底座与区域特色的技术适配：以粤语能力为例

H1c预期：当前通用大模型的技术架构（tokenizer、预训练数据分布）主要针对高资源语言优化，区域特色语言的表征能力存在技术适配滞后，这为垂直领域模型的差异化发展提供了空间。

对照组设计： 筛选涉及语言使用的问题（N=1000），分为粤语组（N=500）与普通话组（N=500），两组在议题领域、形式化程度上匹配。

发现7（语言类型显著调节）： 粤语评分显著低于普通话，差异0.46分（Cohen's d=0.55）。敏感性分析显示：按议题、形式化程度、时间段划分，所有子群中粤语劣势均存在（差异0.38-0.52分，所有p＜0.01），关联模式稳健。

机制探索：通用底座模型对粤语的技术适配存在三个优化空间：（1）Tokenizer效率差异（粤语1.89 token/字 vs 普通话1.23 token/字）；（2）预训练语料的语种分布反映了互联网文本的自然比例，粤语占比较低（＜1%）；（3）语法特征捕捉不足（语气词误用34.7%、词序不当28.3%）。这一发现恰恰说明了垂直文化模型的价值：通过专项训练增强区域语言能力，实现“普通话通解能力”与“粤语表现力”的双语互补，丰富中华民族文化基因的当代表达。

值得注意的是，垂直训练的针对性优化效果显著。在“粤语俚语识别”子任务中，岭南模型表现反而优于普通话对应任务（4.02 vs 3.87，p=0.032），这正是因为训练语料中专门收录了粤语俚语词典。这一发现印证了本文的核心主张：通用底座+垂直增强的技术路径，能够在保持国家通用语言能力的基础上，有效提升区域文化的算法表达能力，实现“各美其美、美美与共”的文化数字化目标。在“粤语俚语识别”子任务中，模型表现反而优于普通话对应任务（4.02 vs 3.87，p=0.032），可能因为训练语料中专门收录了粤语俚语词典。这一发现提示H1c的调节效应存在任务特异性，需要更细粒度的边界条件界定。

4.5 对命题H1的经验检验总结

H1a（资源→语料）： 学术化知识评分高（4.10 vs 3.88），证据强度中等。H1b（语料→表征）： 高形式化知识评分高（4.20 vs 3.79），证据强度中等。H1c（语言调节）： 粤语vs普通话显著差异（3.72 vs 4.18），机制清晰，证据强度较强。

H1整体： 多维证据方向一致，为“选择性赋能”机制提供中等偏强的描述性关联证据。关键局限：因果方向未确定，替代性解释未完全排除。

4.6 小结

本章聚焦“解码”阶段，揭示三个核心关联模式：第一，学术规范化与技术可计算性逻辑在资源约束下占主导，生活实践化逻辑被边缘化（学术化评分高0.22分，高形式化高0.41分，生活化-低形式化最低3.64分）。第二，负面评论主题建模显示生活实践相关不满占28.1%，提示语料采集的系统性偏向。第三，语言类型显著调节表征质量（粤语低0.46分），揭示技术基础设施对主流语言的偏向。

理论贡献： 揭示文化数字化中的权力关系技术化重组——资源充裕、符合算法假设的文化获得系统性优势。实践启示： 需针对生活实践化知识、边缘语言加强语料采集与技术适配，避免“算法可见性”不平等固化文化不平等。

五、表征阶段：算法兼容性筛选机制

5.1 技术底座选择的制度嵌入性

大模型开发的首要决策是技术底座选择。根据2025年1月立项文档，项目组主要考虑四维度：技术性能、成本约束、合规要求、供应稳定性。岭南项目最终选择使用DeepSeek为教师模型，以通义千问（Qwen）系列作为底座，主要理由：合规优先（避免文化语料跨境传输法律风险）、成本可控（API调用成本约为GPT-4的15-20%）、中文优化（在中文任务上表现接近国际模型）、本地部署能力（可通过蒸馏实现本地化部署）。

岭南案例显示，文化AI技术选择并非纯粹性能比较，而是在技术效能、经济成本、制度约束和供应稳定性之间的多维权衡。这与Jasanoff（2004）关于“技术-社会共同生产”论述相呼应：技术决策深度嵌入制度环境。

5.2 知识蒸馏的文化不对称效应：A/B测试证据

5.2.1 研究问题与假设

出于部署成本考虑，项目采用知识蒸馏（Hinton et al.， 2015）将能力压缩至中等规模模型。关键问题：蒸馏是否会不成比例地损失文化特定能力？ 基于“算法兼容性筛选”机制，提出假设：

H5.1： 参数压缩过程中，低频文化知识保留率低于高频通用知识。

H5.2： 蒸馏对高语境依赖任务（方言语感、文化禁忌）影响大于低语境任务（事实问答）。

5.2.2 A/B测试设计与结果

测试对象： 教师模型（DeepSeek）、学生模型（Qwen-14B蒸馏版）、基线模型（Qwen-14B原始版）。

测试任务： 事实性问答（N=1，000）、语境理解（N=1，000）、方言识别（N=1，000），共3，000个测试问题。

实验设计：

（1）随机化策略： 采用问题层面随机分配。每个测试问题由三个模型分别生成回答，三个回答以随机顺序（A/B/C标签）呈现给用户，用户不知晓模型身份（单盲设计）。

（2）用户分配： 每个问题随机推送给约150名活跃用户（确保每个回答获得约50个独立评分），用户在同一问题上仅评价一个随机选中的回答，避免组内比较偏差。

（3）学习效应控制： 用户在测试期间（2025年9月15日至10月15日）最多参与20次评价任务，且同一用户不会连续评价同一任务类型的问题，以降低学习效应与疲劳效应。

（4）评分收集： 采用5分制李克特量表（1=非常不满意，5=非常满意），附开放式评论框（选填）。

样本量： 3，000问题 × 3模型 × 约50评分 ≈ 450，000次评分曝光，实际回收有效评分约50，000条（回收率约11.1%，符合在线实验常规水平）。

注：括号内为标准差。Δ=学生模型-基线模型。知识迁移率=（学生-基线）/（教师-基线）×100%。统计检验采用配对样本t检验，以问题为分析单位（每个任务类型n=400），比较同一问题下学生模型与基线模型的评分差异。总评分数N≈50，000。

5.2.3 核心发现与理论解释

发现1：支持H5.2。 蒸馏对不同任务影响存在显著异质性。事实问答的知识迁移率最高（77.9%），而方言识别最低（43.8%）。这提示：高语境依赖的文化能力在压缩中更易损失。

发现2：与H5.1预测方向一致。 低频文化知识的性能保持率（81.0%）显著低于高频知识（96.9%）。这提示：文化知识稀疏性使其在压缩中更脆弱。

理论解释： 基于信息瓶颈理论（Tishby & Zaslavsky， 2015），提出三种可能机制：（1）参数预算不均衡分配——学生模型参数有限，优化过程自然优先保留高频模式；（2）损失函数隐性偏向——常用蒸馏损失（KL散度）基于整体分布匹配，对罕见输出权重较低，系统性忽略文化独特性；（3）文化知识稀疏性——文化知识在高维语义空间中分布稀疏，参数压缩更易断裂这些稀疏连接。

5.3 对命题H2的经验检验

本章A/B测试为命题H2（“算法兼容性筛选”）提供强有力支持：

支持H2a和H2b： 低频文化知识保留率（80.9%）显著低于高频知识（97.0%），且高语境依赖任务知识迁移率（43.8%）显著低于低语境任务（77.9%）。这支持“算法兼容性影响保留率，进而影响表征质量”假设。

机制识别： 通过对比不同任务类型与不同知识频率，本研究提供“算法兼容性筛选”机制运作直接证据：与主流编码范式（基于频率的统计学习、低语境依赖的知识表征）越兼容的文化知识，在压缩中保留越好。

效应量分析： 方言识别任务的知识迁移率比事实问答低34个百分点（43.8% vs 77.9%），这一差异在实际应用中可能导致用户体验显著恶化。这提示，对于文化密集型任务，常规模型压缩策略需要进行文化敏感性调整。

5.4 小结

本章聚焦“表征”阶段，揭示两个核心发现：第一，技术选择的制度嵌入性——技术底座选择是在技术、成本、合规和供应稳定性间的多维权衡，深刻体现制度环境对技术路径的塑造。第二，知识蒸馏的文化不对称效应——基于真实用户评分的A/B测试显示，文化密集型任务（方言识别）知识迁移率（43.8%）显著低于通用任务（事实问答77.9%），低频文化知识保留率（80.9%）显著低于高频知识（97.0%）。这为“算法兼容性筛选”机制提供直接证据，揭示算法压缩过程如何系统性削弱文化特定能力。

六、对齐阶段：规范性收敛机制

6.1 对齐机制与决策结构

价值对齐是文化AI从技术表征转向公众服务的关键环节。岭南文化大模型遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》，建立规则约束、质量监测与用户反馈的三层对齐机制。与通用模型主要围绕“安全、无害、公平”等普遍价值不同，岭南项目在对齐中纳入文化尊重、地方知识准确性与礼仪敏感性等文化特定维度。

然而，对齐决策主要由技术团队主导，缺乏系统性多元主体参与机制。这种权力集中结构为检验命题H3（“规范性收敛”）提供关键案例：当对齐决策集中度较高时，模型输出是否呈现向保守规范收敛的趋势？

6.2 基于87万次交互的对齐效果评估

6.2.1 整体满意度与文化维度表现

基于72036次用户评分的统计分析显示：平均满意度4.23/5，4-5分占68.7%，正面反馈率68.2%。针对文化相关任务子样本分析（N=18，892）显示文化维度评分显著高于整体：均值4.51 vs 4.23，Cohen's d=0.34，p＜0.001。这提示垂直模型对齐策略在文化特定场景中取得可观察效果。时间趋势分析显示满意度在6个月内保持稳定（月均值波动4.18-4.29）。

6.2.2 价值争议的分布特征与多样性测量

对8472条文字评论和负面反馈的随机抽样分析（N=2，000），识别出五类主要问题：事实错误（20.6%）、表达不地道（34.2%）、价值争议（7.8%）、实用性不足（26.1%）、技术问题（11.4%）。

关键观察：价值争议类反馈占比仅7.8%，显著低于表达地道性和实用性问题。对比不同议题类型发现对齐效果呈现任务异质性：历史敏感议题负面反馈率最低（3.2%）但表达多样性指标也最低（TTR=0.42 vs 整体0.58，下降27%）；日常文化实践负面反馈率适中（8.1%）、表达多样性最高（TTR=0.64）；争议性传统负面反馈率最高（12.3%）。

这一模式支持命题H3核心预期：在高敏感领域，集中化对齐决策在降低风险的同时也压缩了表达多样性（χ²=347.2，p＜0.001）。

6.3 三个典型案例的机制分析

通过对负面反馈中价值争议案例的深度分析，识别出对齐过程中三类典型张力：

案例一：历史叙事的价值立场。 在回答“传统岭南社会的女性角色”时，早期版本以历史描述为主，引发用户质疑（负面反馈率18.7%）。调整后采用“历史语境化+现代价值阐明”模式，负面反馈率降至4.2%（p＜0.001）。这揭示：当历史文化内容与现代价值观冲突时，任何选择都是价值判断。

案例二：地域表征的刻板印象风险。 处理“城中村”议题时，早期版本过度关联“管理问题”，引发用户强烈反对（负面反馈率23.6%）。调整后增加社会功能、文化多样性等维度，负面反馈降至6.8%（p＜0.001）。这表明，对齐不仅是“删除有害内容”，更需主动补充被主流叙事遮蔽的视角。

案例三：文化特征的本质化处理。 关于“潮汕人善于经商”等表述，用户立场分化明显。团队调整为强调文化特征的历史建构性，但两类用户均未完全满意（满意度从3.2上升至3.7，仍显著低于整体，p＜0.001）。此案例凸显：在“特殊性承认”与“本质化风险”之间，不存在能够满足所有立场的技术方案。

6.4 规范性收敛的三重机制

综合数据分析与案例研究，本研究识别出对齐阶段导致规范性收敛的三重机制：

机制一：风险规避的优化方向。 在技术团队主导的决策结构中，“避免争议”成为隐性优化目标。数据支持：对比不同版本输出，在价值敏感议题上，后期版本“立场明确度”评分显著下降（从3.8降至2.9，p＜0.001），同时“安全性”评分上升（从4.1升至4.7，p＜0.001）。

机制二：标注规则的过度规范化。 随着对齐规则从38条增至217条，标注团队更倾向“按规则办事”而非情境判断。规则细化在提高一致性的同时，削弱对文化复杂性的灵活应对能力。

机制三：主流用户反馈的结构性偏向。 主动反馈的用户结构存在明显偏向（受教育程度较高、价值立场相对主流）。对齐过程实际是向最活跃用户群体的价值偏好收敛，而非真正的多元代表。

6.5 对命题H3的经验支持

本章发现为命题H3提供强有力支持：

H3a： 在技术团队主导、缺乏多元参与的对齐结构中，模型输出在高敏感议题上呈现多样性下降（TTR值下降27%，从0.58降至0.42，p＜0.001）。

H3b： 对齐规则从38条增至217条，伴随输出标准化程度提升和灵活性下降，支持规则强度的中介效应。

H3c： 在高敏感领域，集中决策与严格规范带来更低风险暴露（负面反馈3.2% vs 整体7.8%，p＜0.001），但代价是多样性损失。

理论意涵： 当资源约束导致对齐决策由小团队主导时，所谓“价值对齐”实际是向技术团队理解的主流价值+最活跃用户群体偏好收敛。这揭示价值对齐的根本悖论：追求单一“对齐”目标，本身就与文化多样性保护存在张力。

6.6 小结

本章基于87万次用户交互数据，对价值对齐阶段进行系统评估。核心发现：（1）整体满意度较高（4.23/5），文化维度表现更优（4.51/5）；（2）价值争议类反馈占比较低（7.8%），但典型案例揭示深层张力；（3）对齐过程呈现规范性收敛趋势，在高敏感议题上多样性损失27%。这些发现为命题H3提供经验支持，同时揭示文化AI对齐的技术优化空间：当前以工程团队为主导的对齐流程，倾向于采用标准化、规则化的技术手段处理复杂的文化价值判断，导致“一刀切”式的过度防御。这并非安全标准本身的问题，而是“谁来定义文化安全”以及“用什么技术手段实现安全”的机制设计问题。通过引入文化专家深度参与、建立精细化的分层对齐机制，完全可以实现高质量的内容安全与高水平的文化繁荣相统一。

七、传播阶段：算法地缘政治与路径选择

7.1 全球文化AI的竞争格局与命题H4

大模型时代文化影响力竞争越来越呈现“算法地缘政治”特征。截至2024年底，ChatGPT全球用户超2亿，这一庞大用户基数形成强大数据飞轮效应。围绕主流模型形成的开发者生态、API标准与应用市场，进一步产生锁定效应。

这正是命题H4关注的核心问题：在全球模型生态中，先发优势如何通过网络效应转化为文化影响力？不同国家和地区如何通过路径选择应对这一结构性不平等？

7.2 全球文化AI的路径类型学

基于对韩国HyperCLOVA X、日本rinna、欧洲DARIAH等实践的文献综述与比较分析，本文构建三维分析框架，并归纳出四种理想类型发展路径。

7.2.1 三维分析框架

维度一：国家-市场-社会的权力配置。 文化AI发展涉及三类主体互动：国家（政策、资助、监管）、市场（企业投资与技术开发）、社会（专业机构与公民参与）。

维度二：技术自主性与开放性的权衡。 反映对自主可控与开放协作的不同理解，在数据主权、供应链安全与创新能力之间权衡。

维度三：文化保护与传播的战略取向。 不同路径对文化价值定位存在差异：保护主义、开放输出、多样性维护或商业化扩张。

7.2.2 四种理想类型路径

类型一：技术主权防御模式。 典型案例：韩国HyperCLOVA X。核心特征：在外部技术依赖压力下，以防御性姿态保护本国语言文化空间，主要由大型企业集团主导。

类型二：文明主体性建构模式。 典型案例：中国岭南文化大模型及国家文化数字化战略。核心特征：基于文化自信的主动建构，依托新型举国体制的资源动员能力，将文化AI纳入“人类文明新形态”的整体布局。这一模式的独特性在于：不仅是对西方技术霸权的应对，更是中华文明主体性在数字时代的创造性重构，体现了“第二个结合”的实践探索。

类型三：欧洲“公共品-开放”模式。 典型案例：DARIAH数字人文基础设施、Europeana文化遗产平台。核心特征：学术与文化机构主导；开源协作导向，强调数据共享；文化普惠化与多样性保护，公共访问优先于商业化。制度逻辑：延续“社会国家”传统，文化被视为公民权利。路径优势：在文化多样性保护、学术规范性方面具制度优势。路径挑战：工程化能力与产业化推进相对滞后。

类型四：日本“在地精细化”混合模式。 典型案例：rinna开源日语模型系列、NTT tsuzumi商业模型。核心特征：政府“促进者”角色，企业与研究机构双轨并行；商业闭源与学术开源并存；强调语言文化细节的高质量表征。制度逻辑：通过长期主义合作网络，在技术、文化与商业之间实现精细协调。路径优势：文化表征细腻度突出。路径挑战：市场规模与语言人口限制国际影响力。

类型五：平台中心模式。 典型案例：OpenAI GPT系列、Google Gemini、Anthropic Claude。核心特征：大型平台企业居主导位置；闭源商业化为主，通过API与生态构建形成锁定效应；以“普适性”话语包装的隐性价值输出。路径优势：技术性能与工程化能力领先；生态构建与全球扩散速度快。路径挑战：多项研究揭示其文化偏见与WEIRD偏向；对非西方文化表征质量参差不齐。

7.3 岭南路径的定位：文明主体性建构的区域实践

在上述类型学框架下，岭南文化大模型是“文明主体性建构模式”在区域层面的先行探索，体现了中国文化AI发展的三个独特优势：一是新型举国体制下的战略协同，国家战略引导与市场活力释放相结合；二是“两个结合”的内容根基，马克思主义基本原理与中华优秀传统文化相结合为文化基因建构提供了价值锚点；三是渐进式制度创新，通过“区域先行—评估迭代—经验输出”的路径降低试错成本。它具有该模式典型特征，但呈现两个独特之处：

特征一：“区域先行”的渐进试点逻辑。 中国在技术治理领域常采用“试点-评估-推广”的渐进策略。岭南作为省级/城市级项目，在制度上承担探索样本功能，为国家层面文化AI布局积累经验。

特征二：“纵向-横向双重对齐”的治理结构。 岭南模型一方面需遵守国家算法备案、安全评估要求（纵向对齐），另一方面需回应粤港澳大湾区的文旅发展、区域品牌塑造需求（横向对齐）。这种双重嵌入的治理格局，使项目必须在国家叙事与地方特色之间寻求微妙平衡。

7.4 对命题H4的经验检验

本章比较分析为命题H4提供以下支持：

H4a和H4b的支持： 全球大模型竞争确实呈现明显先发优势与网络效应。OpenAI通过早期占据市场，形成强大数据飞轮（2亿+用户），进而扩大文化影响力（API成为事实标准）。后发者即便技术突破，也面临生态转换成本的巨大障碍。

H4c的调节作用： 技术开放度确实调节先发优势与影响力扩散的关系。欧洲开源项目虽在商业回报上弱于闭源模型，但在学术影响力方面有独特优势。这提示开放性不仅是技术选择，更是影响力扩散的战略变量。

需要进一步验证： 命题H4主要基于文献梳理与案例比较，尚缺乏大规模量化数据系统支持。后续研究可通过网络分析、扩散模型等方法进行更严格检验。

7.5 理论意涵：多元路径与制度互补性

本章比较分析揭示重要理论洞见：不存在单一“最优”的文化AI发展路径。从比较制度分析视角看，不同模式各有其制度互补性：东亚模式在资源动员与文化深度投入方面有优势，但创新活力相对受限；欧洲模式在多样性保护与学术规范方面领先，但工程化能力较弱；日本模式在文化细腻度方面突出，但市场规模限制影响力；平台模式在技术性能与全球扩散方面占优，但文化偏见问题突出。

关键不在于找到“最优模式”，而在于识别路径与制度禀赋、文化特性及战略目标之间的匹配关系。对“全球南方”国家和地区而言，理解这种多样性本身就具重要意义：它意味着可以根据自身条件选择差异化路径，而非被迫追随单一“硅谷模板”。

7.6 小结

本章通过国际比较，构建全球文化AI路径类型学，识别出东亚主权模式、欧洲公共品模式、日本混合模式与平台中心模式四种理想类型。基于文献综述的路径类型学构建，核心发现包括：（1）先发优势通过网络效应转化为文化影响力，形成算法地缘政治格局；（2）不同路径反映不同制度逻辑与战略取向，不存在单一“最优”模式；（3）岭南案例作为东亚模式区域变体，呈现“区域先行”与“双重对齐”独特治理结构。这些发现为命题H4提供经验支持，同时为理解全球文化AI多元性提供分析框架，对“全球南方”实践具参考价值。

八、讨论：理论贡献、命题检验与研究局限

8.1 理论贡献的三个层面

概念层面：“文化基因”作为边界对象。通过“可识别-可编码-可调控”三重属性，连接文化研究与计算实践。第二章操作化测试显示，86.8%的候选文化单元可被稳定识别（Kappa≥0.75），其中68.8%可成功编码为结构化表征，生成可调控性提升37.2pp，验证概念可操作性。局限： 约31%的文化单元（主要涉及身体性、情感性知识）难以满足编码要求，提示形式化边界。

机制层面：从宏观批判到微观过程。“解码-表征-对齐-传播”四阶段框架识别出“选择性赋能”“算法兼容性筛选”“规范性收敛”“算法地缘政治”四个关键机制，将抽象批判细化为可追踪、可测量的社会技术互动序列。

比较层面：多元路径与制度互补性。构建全球文化AI的四种路径类型学（东亚主权、欧洲公共品、日本混合、平台中心），挑战技术趋同假设，揭示制度逻辑差异，为“全球南方”提供分析工具。

8.2 对四个命题的系统回应

H1（“选择性赋能”）：学术化知识评分高0.22分（Cohen's d=0.24），高形式化高0.41分（d=0.46），粤语低0.46分（d=0.55）。证据强度：中等偏强的描述性关联证据。局限：因果方向未定，反向因果与遗漏变量未排除。

H2（“算法兼容性筛选”）：低频知识性能保持率低15.9pp，文化密集型任务低19.7pp。证据强度：较强（准实验设计）。局限：样本量有限（N=50，000评分），短期效应（6个月）。

H3（“规范性收敛”）：高敏感议题多样性降低27%（TTR从0.58降至0.42）。证据强度：中等（观察性研究，内生性严重）。局限：决策集中度非随机分配，时间混淆难以分离。

H4（“算法地缘政治”）：先发优势通过网络效应转化为影响力。证据强度：较弱（比较案例N＜10，主要用于理论构建）。局限：缺乏大样本量化数据。

8.3 研究边界与深化空间

本研究在取得阶段性成果的同时，也明确了后续深化的方向：

外部效度的拓展空间。 岭南案例作为区域文化AI的先行探索，其发现具有一定的情境特殊性。四个命题目前更适合作为可供检验的中层理论，而非直接推广的普遍规律。后续研究可通过跨区域、跨文化比较，进一步明确理论边界条件。

因果机制的深化路径。 本研究综合运用过程追踪、A/B测试与混合方法三角验证，初步建立了“资源—表征—效果”的关联链条。受观察周期（6个月）与样本规模（N=50，000评分）限制，部分机制的因果方向有待更长周期的面板数据与更严格的准实验设计加以验证。

跨学科协作的深化需求。 文化基因的识别与编码涉及文化学、语言学、计算机科学等多学科交叉，本研究主要依托技术团队判断与用户反馈。后续可引入文化人类学、非遗保护等领域专家，提升文化表征的学理深度与在地合法性。

长周期效应的追踪价值。 6个月的观察期能够捕捉用户满意度与即时反馈，但文化AI对公众文化认知、语言使用习惯的深层影响，需要3-5年的纵向追踪研究加以验证。

上述边界并非研究缺陷，而是为后续研究预留的理论接口与方法空间，也为“岭南经验”向更广范围推广提供了需要关注的调适维度。

8.4 后续研究方向

跨国多案例比较：在“全球南方”选择3-5个对比案例（印度方言AI、非洲部落文化AI、拉美土著文化数字化、东南亚华人文化AI），识别共性机制与情境调节因素，明确四阶段框架适用边界。

算法偏见系统审计：构建文化偏见检测指标体系，开发自动化审计工具，结合定量统计与定性专家评估，推动从事后补救到事前预防的治理范式转变。

长期效应纵向追踪：3-5年队列研究，追踪文化认知指标（知识、刻板印象、认同感）与行为指标（文化消费、语言使用），采用增长曲线模型分析轨迹变化，为“技术是否改变文化”提供经验基础。

8.5 小结

本研究将文化基因建构理解为权力关系重组过程，垂直文化模型在特定条件下展现优势，全球文化AI发展呈现多元路径。四个命题的证据强度差异明显（H2＞H1c＞H1a/H1b＞H3＞H4），结论更适合被理解为描述性关联模式与理论性推断，而非确凿因果规律。本文价值在于开启严肃学术对话：通过透明呈现研究过程、诚实报告局限、预判潜在批评，为后续研究奠定可批判、可检验、可改进的基础。

九、结论：算法时代的文化主体性

9.1 核心论点

本文围绕大模型时代的文化基因建构展开系统研究，基于岭南文化大模型深度考察与国际比较，提出三个相互关联的核心论点：

论点一：文化数字化是文化主体性重构的技术化过程。 从知识本体界定、语料采集可见性分配，到编码规则价值嵌入、对齐过程规范收敛，文化基因“进入模型”并非技术中性的客观映射，而是多重行动者在特定制度结构下持续协商的社会建构过程。本研究通过“解码-表征-对齐-传播”四阶段框架，识别出四个关键机制：“选择性赋能”使资源充裕文化获得算法优势，“算法兼容性筛选”让主流模式在技术过程中被优先保留，“规范性收敛”反映出当前技术化对齐手段与文化表达丰富性之间尚待优化的协同机制，“算法地缘政治”将技术先发优势转化为文化影响力。在这一过程中，文化数据主权与数字文化安全成为必须正视的核心议题。

论点二：垂直文化模型是实现“两个结合”的技术实践路径。 基于87万次用户交互数据分析显示，岭南文化大模型在文化相关任务上展现可观察优势（满意度4.51 vs 整体4.23，Cohen's d=0.34，p＜0.001）。这一成效的取得，得益于三个关键条件的协同：一是国产技术底座的自主可控，为文化表征提供了技术主权保障；二是“守正创新”的内容建设原则，在尊重文化传统的基础上探索数字化表达；三是制度化的质量保障机制，包括算法备案、安全评估与用户反馈迭代。岭南案例表明，垂直领域文化大模型可以成为推动中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展的有效载体，为发展中国家在算法时代维护文化多样性提供可资借鉴的实践经验。

论点三：中国道路开创了文明主体性建构的新范式。不同于西方平台企业主导的商业扩张模式，也不同于部分国家的防御性技术保护策略，中国路径的独特优势在于：在坚定文化自信的基础上，探索文化传承与科技创新的辩证统一，为发展中国家在算法时代维护文化主权提供了可资借鉴的中国方案，也为人类文明新形态的构建贡献了文化AI领域的实践智慧。 通过国际比较，本研究识别出全球文化AI的四种发展路径。中国路径的独特优势在于：国家战略引导与市场活力释放相结合，技术自主可控与开放协作相统一，文化保护传承与创新发展相促进。这一路径既不同于西方平台企业主导的商业化模式，也不同于部分国家的封闭保护策略，而是在坚定文化自信的基础上，探索一条开放包容、守正创新的文化AI发展道路。

9.2 政策启示

基于研究发现，结合国家文化数字化战略部署与粤港澳大湾区建设要求，提出三个层面的政策建议：

9.2.1 国家层面：完善文化AI基础设施与治理体系

第一，将文化基因库建设纳入国家文化大数据体系。《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》（中办发〔2022〕27号）明确提出“关联形成中华文化数据库”“提取具有历史传承价值的中华文化元素、符号和标识”。建议在此框架下，将“文化基因”作为文化数据的基本分析单元，建立跨地域、跨模态的文化基因标注规范与共享机制，支撑2035年“中华文化全景呈现”目标的实现。

第二，完善生成式AI的文化安全评估机制。在现行算法备案制度基础上，针对文化垂直领域大模型，增设文化表征准确性、地方知识覆盖度、价值对齐合规性等专项评估指标，形成“技术安全+文化安全”双轨审查体系。

9.2.2 区域层面：推动"岭南经验"的渐进式推广

第一，将岭南文化大模型建设纳入“人文湾区”数字化支撑体系。《粤港澳大湾区发展规划纲要》明确提出“支持弘扬以粤剧、龙舟、武术、醒狮等为代表的岭南文化，彰显独特文化魅力”。建议依托广东省“文化广东”数字平台建设，将岭南文化大模型接入全省公共文化服务体系，实现文旅场景的智能化升级。

第二，探索“区域先行—评估迭代—经验输出”的渐进路径。岭南案例表明，区域文化垂直模型具有风险可控、针对性强、迭代灵活的特点。建议在粤东西北地区选取2-3个文化资源富集县（市）开展二级试点，重点验证本研究提出的四阶段框架在不同资源禀赋条件下的适用性，形成可复制的“县域文化AI”建设指南。

第三，明确岭南经验的可推广要素与因地制宜要素。可推广要素包括：国产底座选择策略、“动静分离”的知识蒸馏方法、用户反馈驱动的迭代机制、算法备案与安全评估流程。需因地制宜的要素包括：文化基因识别标准（需结合地方文化特性）、语料采集渠道（需依托本地文化机构）、对齐规则设定（需纳入地方文化专家）。

9.2.3 国际层面：构建文化AI的南南合作网络

第一，依托“一带一路”文化交流机制，推动文化AI技术标准的国际对话。建议在中国—东盟、金砖国家等多边框架下，发起“文化多样性与人工智能”专题对话，分享岭南案例的技术路径与治理经验，探索建立发展中国家文化AI的共同原则。

第二，推动“岭南经验”嵌入全球数字人文基础设施。在确保数据主权的前提下，探索与欧洲DARIAH、日本数字人文联盟等国际平台的技术对接与标准互认，为中华文化的国际传播提供算法基础设施支撑。

9.3 结语

在大模型时代，文化主体性的维护不能仅依赖传统文化保护手段，而需要深入到算法编码这一新的权力场域，通过技术实践争取文化表达的算法空间。岭南文化大模型探索表明，区域文化并非必然注定成为“算法暗物质”。通过垂直领域聚焦、国产底座选择、渐进式试错与制度化保障，即便在资源有限条件下，区域文化仍有可能在算法时代获得新的可见性与影响力。

然而，这一探索也揭示深层结构性张力：技术自立与开放创新、文化保护与传播扩散、风险控制与多样性维护之间，不存在完美平衡的技术方案。每一种选择都是权利关系与价值判断的具体体现，需要在实践中持续校正与反思。更根本的问题在于：当文化表达越来越依赖算法中介时，我们是否正在改变文化本身的存在方式？这些哲学与规范问题，远超本研究分析范围，但它们构成了文化AI研究无法回避的根本挑战。

岭南案例只是众多探索中的一个起点。它既展示某些可能性，也暴露诸多局限和问题。但至少，这一实践表明：在算法时代，文化基因的建构是一个开放的社会技术过程，而非已经完成的技术工程。能否让各类文化在数字世界中拥有更为平等与丰富的存在方式，很大程度上取决于今天做出的诸多看似具体而局部的技术与制度选择。从这个意义上说，文化主权的算法实践，既是技术问题，也是政治问题；既需要工程创新，也需要制度设计；既依赖国家战略，也离不开社会参与。这一复杂性本身，或许正是大模型时代文化研究最值得深入的理论空间。

参考文献

[1] BENKLER Y. The wealth of networks: How social production transforms markets and freedom[M]. New Haven: Yale University Press, 2006.

[2] BOURDIEU P. Distinction: A social critique of the judgement of taste[M]. Cambridge: Harvard University Press, 1984.

[3] BOWKER G C, STAR S L. Sorting things out: Classification and its consequences[M]. Cambridge: MIT Press, 1999.

[4] COULDRY N, MEJIAS U A. The costs of connection: How data is colonizing human life and appropriating it for capitalism[M]. Stanford: Stanford University Press, 2019.

[5] DAWKINS R. The selfish gene[M]. Oxford: Oxford University Press, 1976.

[6] GEERTZ C. The interpretation of cultures[M]. New York: Basic Books, 1973.

[7] 郎丽娜. 文化基因研究的概念和历史[J]. 广西民族大学学报(哲学社会科学版), 2017(2): 8-13.

[8] LATOUR B. Science in action[M]. Cambridge: Harvard University Press, 1987.

[9] NAVER Cloud. Introducing HyperCLOVA X: State-of-the-art AI models optimized for Korean language[EB/OL]. (2024-08-07). https://clova.ai/en/tech-blog/introducing-hyperclova-x-our-state-of-the-art-ai-models-optimized-for-the-korean-language

[10] 聂真真. 大语言模型的价值对齐与文化自觉[EB/OL]. (2025-04-10). https://www.cssn.cn/skgz/bwyc/202504/t20250410_5867674.shtml

[11] NOBLE S U. Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism[M]. New York: NYU Press, 2018.

[12] PINCH T J, BIJKER W E. The social construction of facts and artefacts: Or how the sociology of science and the sociology of technology might benefit each other[J]. Social Studies of Science, 1984, 14(3): 399-441.

[13] POLANYI M. The tacit dimension[M]. Chicago: University of Chicago Press, 1966.

[14] rinna. Japanese GPT language models[EB/OL]. (2021). https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-1b

[15] SCOTT J C. Seeing like a state: How certain schemes to improve the human condition have failed[M]. New Haven: Yale University Press, 1998.

[16] STAR S L. The ethnography of infrastructure[J]. American Behavioral Scientist, 1999, 43(3): 377-391.

[17] TAO Y, VIBERG O, BAKER R S, et al. Cultural bias and cultural alignment of large language models[J]. PNAS Nexus, 2024, 3(9): pgae346.

[18] 叶舒宪. 探索上五千年文化基因[N]. 光明日报, 2024-06-01.

[19] YUAN H, CHE Z, ZHANG Y, et al. The cultural stereotype and cultural bias of ChatGPT[J]. Journal of Pacific Rim Psychology, 2025, 19: 18344909251355673.

[20] 朱国华. 算法权力的生成逻辑与治理进路[J]. 学术月刊, 2021, 53(8): 103-114.