## 590｜AI眼中的中国人：3000个“假人”揭示的地域偏见与科研革命

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天想跟大家聊一个特别有意思的研究发现。说实话，当我看到这个研究结果时，第一反应是哭笑不得：3000个虚拟中国人，揭示了AI眼中的地域偏见问题。

这是怎么回事呢？

清华大学彭凯平教授课题组最近做了一个很有创意的实验。彭凯平老师同学们可能都熟悉，他是清华心理系的教授，也是积极心理学在中国的重要推广者。这篇论文的第一作者就是他课题组的博士生柯罗马。这次，他团队让DeepSeek这个AI模型扮演来自中国不同地区的3000个“虚拟被试”，就像给AI发了3000张不同的身份证，让它按照身份证上的信息去“演戏”，填写心理学问卷、测试人格特征和幸福感。

而真实人类的样本，用的是2018年“中国家庭追踪调查”中的数据，这个调查抽取了2943名被试。因为这份数据里收集了中国各地成年人的人格和主观幸福度数据，涵盖全国七大区域，18-65岁男女各半，非常有代表性。

然后，就拿AI模拟的数据和真实人类调查的数据进行对比。结果发现，AI对不同地区的人确实有着明显的刻板印象。

比如，AI严重低估了东北人的幸福感。在真实人类的调查数据中，满分10分，东北人的幸福感得分是7.71分，但AI给出的模拟结果只有6.24分，相差了1.47分。这可不算小数目，相当于AI认为东北人比实际情况要“不幸福”很多。

更有意思的是，AI对华东地区的人普遍“高看一眼”。比如在宜人性，也就是友善程度这个维度上，AI给华东人打了3.85分，而真实数据只有3.48分。AI显然觉得华东人比实际情况更“和气好说话”。

还有个更夸张的例子。在西北地区，真实调查中人们的外向性平均分是2.92分，但AI模拟的西北人外向性只有2.09分，足足低了30%。也就是说，在AI“想象”中，西北人比现实中要沉默寡言得多。

换句话说，AI成了一个“偏见复读机”。它把互联网上关于各地区的刻板印象，通过数据训练的方式“学”了进去，然后在模拟人类行为时又“复读”了出来。就像一个只看网络段子长大的孩子，把网上的地域黑当成常识，然后一本正经地复述给你听。再形象一点，这种感觉就好像一个天真的大学生，第一次见到我的时候，听说我是河南人，睁着求知若渴的小眼神，问我“你们偷完井盖都会怎么处理呢？”

这让我想起了一个很经典的例子。几年前，亚马逊开发了一个AI招聘系统，结果发现这个系统对女性求职者有明显的歧视倾向。为什么会出现这种情况？因为在训练数据中，历史上相关领域的成功案例大多以男性为主，AI由此“学会”了“男性更适合某些岗位”的错误关联。

那么，这种AI的地域偏见是怎么形成的呢？其实道理很简单。大语言模型的训练数据主要来自互联网上的公开文本，而这些文本常常反映出各种社会刻板印象。例如，网上关于东北的讨论，可能更多涉及经济下行、人口流失等话题；而关于华东的内容，则更多是经济发展、创新创业的正面报道。AI在学习这些文本时，就无意识地吸收了这些偏见。

不过，这个研究的价值远不止揭示AI的偏见这么简单。如果仅仅是这样，那也不过是一则关于地域歧视的新谈资罢了，我也不会在广播站里跟你介绍。

这实际上是一种全新的科研方法：用“虚拟被试”来做心理学研究。

从整体来看，AI模拟的人格特征呈现出一个很有意思的“两低两高”模式：外向性和开放性明显偏低，而宜人性和神经质显著偏高。简单说，在这个研究中，AI塑造的“人”总体上更内向、更焦虑、也更讨好，没有现实中的人那么外向、自信和乐观。

这背后的原因很有意思。在论文中，研究者发现了一个叫“语言线索偏差”的现象：AI对那些容易从语言中表现出来的特质（比如焦虑、神经质）特别敏感，容易夸张化；而对那些需要真实社交体验才能体现的特质（比如外向性）反而把握不准，干脆保守估计。

这就像一个从未进入职场的人在写商战小说，他们可能很会描述内心的焦虑和纠结，但对那种在职场中如鱼得水的感觉，只能靠想象。前不久有一个网络小说的截屏爆火，作者的原话是：“他一眼看去，酒店门前的停车场上，停满了各色各样的豪车！红旗、比亚迪、长安、奇瑞、吉利比比皆是。”这就和这个AI论文研究中出现的问题是一样的，只靠语言就能描述的体验相对比较容易写准确，但需要人肉体验的方面，就很难把握了。

传统的心理学调研，特别是大规模的跨地区调研，成本非常高。你想想，要在全国七大区域找到3000个被试者，让他们填写问卷，这需要多少时间和金钱？而且还要考虑样本的代表性、地域分布的均衡性等等问题。

但用AI生成虚拟被试就不一样了。研究团队只需要给DeepSeek设定好人口学特征，比如“你是一个来自山东的35岁男性”，然后让它以这个身份回答问卷就行了。整个过程可能只需要几十分钟，成本几乎可以忽略不计。

更重要的是，这种方法在很多方面确实有效。研究发现，虽然AI在细节上有偏差，但在宏观趋势上，它的模拟结果与真实数据高度一致。比如，AI成功模拟出了不同地区在人格特征上的差异模式，这说明它确实捕捉到了一些真实存在的地域心理特征。

除了这个心理学研究，中山大学曾经做过的另一项研究更是让人震撼。秦昕教授课题组在2024年发表了一篇论文，题目叫做《AITurk: Using ChatGPT for Social Science Research》。他们用ChatGPT复现了22个顶级心理学期刊的研究，成功率高达93.2%。而且成本对比简直是天壤之别：传统方法需要11天、花费3960美元，而虚拟被试只需要11分钟、132美元。时间效率上提升了1440倍，成本降低了30倍。以往就是因为复现成本过高，所以心理学实验去复现别人的研究成果比较少，因为不像物理或者化学实验一样，直接在实验室就可以做了。

当然，我们也不能盲目乐观。AI的模拟能力确实有明显的局限性。比如，在彭凯平教授这个研究中，AI对人格特征中的“外向性”和“开放性”模拟得不太好，普遍偏低。这可能是因为这些特质更多依赖于真实的社会互动和生活体验，而AI缺乏这种真实的体验。

另外，AI在模拟主观情感体验方面也存在问题。幸福感这种高度主观的心理状态，涉及到个人的价值观、生活经历、社会支持网络等复杂因素，AI很难准确把握。不过这一点，我确实也从未对AI在这方面抱有希望。毕竟，人类之间的悲欢还不能相通，又怎能指望一个AI就能洞悉人心呢？

那么，这种技术对我们普通人有什么意义呢？

首先，它提醒我们要理性看待AI的“判断”。当我们使用各种AI工具时，要意识到它们可能带有某种偏见，不要完全相信AI给出的结论，特别是涉及人群特征的判断。

其次，这种技术为更广泛的心理学科研提供了可能。以前，大规模的心理学研究只有资金雄厚的机构才能做，现在个人研究者也可以用虚拟被试来验证自己的假设。这可能会催生更多有创意的研究。当然，这方面未来还需要有非常权威而海量的训练数据，AI才能更好地模拟真实人类。

对于企业来说，这种技术可以用于产品设计的前期调研。比如，在正式推出一款针对特定地区用户的产品之前，可以先用虚拟被试来测试用户的可能反应，降低试错成本，可以测试不同命名、包装等方面。顺便提一句，我一直很好奇当年锤子手机在四川地区的销量到底如何。

不过，我要特别强调一点：虚拟被试技术应该被定位为“辅助工具”而不是“替代方案”。它适用于预研究、假设验证和教学演示等，但不能完全替代真实的人类研究。毕竟，人类的复杂性和多样性，是任何AI都无法完全模拟的。

说到这里，我想起了曾经看到过的一个有趣对比。传统的地域心理学研究发现，南方人因为“巴掌大土地上精耕细作”的生存环境，养成了精打细算、小心谨慎的思维习惯；北方人则因为地广人稀、气候寒冷的环境，形成了豪爽直率、声音洪亮的性格。这些发现依赖于真实的生活体验和文化传承。

而AI的模拟，更多是基于网络文本中的描述和讨论。它可能知道“东北人豪爽”这个标签，但不知道这种豪爽背后的历史文化根源，也不知道在具体的生活情境中，这种性格特征是如何表现的。

这就是AI模拟的根本局限，它可以学会表面的模式，但缺乏深层的理解。就像一幅形似神不似的肖像画，远看像模像样，细看却发现眼神是假的，笑容是僵的。AI的“理解”，本质上更接近纸上谈兵：它依赖数据中提炼的文字模式，机械拼凑出看似合理的“人像”，却始终缺失人类基于真实体验沉淀的情感感知与认知深度，没有灵魂。

不过，即便如此，这种技术的发展前景还是很值得期待的。对于我们做产品经理的人来说，也完全可以用AI构建出一批虚拟重度用户，再构建出一批虚拟新手用户，然后从策划阶段起，就通过实验测试不同想法在两类人群中的反馈。这样便能避免直到产品上线，产品经理才发现自己的设计思路用户根本不买账的悲剧。

我把这两个研究的相关资料链接放在下方，感兴趣的同学可以深入了解。

> 《大语言模型模拟区域心理结构的有效性：人格与幸福感的实证检验》
> https://jps.ecnu.edu.cn/CN/10.16719/j.cnki.1671-6981.20250412
> 
> 《AITurk: Using ChatGPT for Social Science Research》
> https://osf.io/preprints/psyarxiv/xkd23_v2

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最后，再说件咱AI学习圈的事儿。

眼看着孩子开学，新知识点也跟着来了，不少家长又开始为辅导发愁。别急，咱们学习圈的AI实干家石云老师的新课，《家长如何用扣子和豆包打造孩子专属的AI学习搭档》今天正式上线了，特意赶在这个关键节点来帮各位家长应对开学后的家庭学习难题。

这次的课程，专门瞄准了家长辅导孩子时最头疼的两个场景。

第一个场景，是“好奇难承接”。开学后，孩子接触新学科、新知识点，对世界的探索欲更旺盛了。他可能盯着插座问“电是什么体”，翻数学课本时好奇“为什么要叫阿拉伯数字”，甚至看到秋天落叶会追问“树叶变黄是不是和阳光有关”。可你要么一时卡壳答不上来，要么搜了答案却讲得太抽象，孩子越听越迷糊，刚冒出来的学习热情眼看着就凉了？

这门课会手把手教你用扣子搭建个性化AI学习教练，它不直接给孩子抛答案，而是像耐心的知识侦探：先顺着孩子的思路一步步提问，从生活类比到逻辑推理，一步步引导孩子从“猜想法”到“找线索”，最后找到答案，把孩子的好奇心稳稳变成主动探索的学习动力。

第二个场景，是“畏难不爱学”。开学后各种学习任务找上门：背单词时盯着卡片发呆，练口算时磨磨蹭蹭算半天，预习新课文时翻几页就说“看不懂”，你一催他还闹脾气，亲子间总因为学习红脸？

别愁，石云老师会带着你用豆包AI编程，把这些让孩子犯怵的学习任务，全改成能玩、能闯关的互动小游戏，比如背单词变成“打字赢星星”，练口算变成“火箭发射挑战”，让孩子主动想“再玩一局”。开学适应期再也不用鸡飞狗跳，孩子还能在玩中牢牢把知识学扎实。

当然，为了让你学完就能落地，开学就能用起来，我们还特意准备了一份7天AI觉察打卡计划：从第一天记录孩子的好奇提问，到第七天梳理适合自家的AI辅助模式，每天都有具体任务和引导，帮你一步步把AI融入开学后的家庭教育，真正让AI变成孩子的学习搭档。

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也欢迎你在课程讨论区随时分享你的实践体验，哪怕是小细节也值得分享。其他家长说不定能从你的经验里，找到适合自家娃的互动新点子。咱们一起在交流里摸索出更省心的AI带娃思路，看着孩子越学越主动~

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友，你也可以留言聊聊，你所在的地域，有什么样的偏见，是你不希望AI学会的。我“先干为敬”，我希望AI知道，河南人并不偷井盖，我至今还不知道井盖怎么掀开。另外，我也非常不喜欢当年的一句顺口溜，“十亿人民九亿骗，河南人民是教练，总部设在驻马店”。

明天咱们接着聊AI。

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