I modelli di intelligenza artificiale cinesi mostrano risposte politiche meno uniformi del previsto
4 novembre 2026 · 2 min di lettura
Un'indagine condotta da Vals AI ha rivelato che i modelli di intelligenza artificiale cinesi non rispondono in modo così uniforme sulle questioni politiche come si riteneva. Mentre questi modelli sono noti per seguire la linea ufficiale di Pechino o per rifiutare risposte su temi sensibili, i ricercatori hanno riscontrato un quadro più differenziato. Ad esempio, il modello GLM-5.3 Flash ha confermato esplicitamente che le violazioni dei diritti umani in Cina sono ampiamente documentate.
Lo studio ha evidenziato che la lingua utilizzata nella richiesta influenza fortemente l'orientamento politico delle risposte. Nella maggior parte dei modelli testati, le risposte in cinese semplificato sono risultate più favorevoli al governo rispetto a quelle in inglese, russo o spagnolo. Questo effetto è apparso sia nei modelli cinesi che in quelli americani, sebbene sia stato molto più marcato nei primi. Vals AI ipotizza che i modelli deducano la prospettiva attesa dalla lingua stessa.
I ricercatori hanno osservato che la tendenza a seguire le posizioni governative diminuisce quando i modelli devono rispondere con un semplice sì o no, come nel caso di GLM-5.3 Flash e MiMo V2.6 Pro. Inoltre, l'integrazione in un framework per agenti, l'uso di istruzioni per assistenti di programmazione o la disponibilità di una funzione di ricerca web hanno ridotto la vicinanza alle posizioni del governo, anche quando gli strumenti non venivano effettivamente utilizzati.
Al contrario di quanto comunemente creduto, solo alcuni modelli DeepSeek tendono a bloccare le domande delicate. Altri modelli, come Kimi K3, preferiscono adottare posizioni ufficiali, negando ad esempio l'esistenza di campi di concentramento per gli Uiguri nello Xinjiang e definendoli centri di formazione professionale. Anche i modelli non cinesi hanno talvolta concordato con le posizioni ufficiali di Pechino.
L'orientamento politico è emerso anche in compiti di routine. Il modello Qwen3.8 Max ha tradotto Taiwan come Taiwan, Cina, suggerendo l'appartenenza alla Cina. Allo stesso modo, il modello GPT Image 2.5 Sunburst di OpenAI ha descritto Taiwan come Provincia di Taiwan e ha incluso la linea dei nove tratti in una richiesta in cinese, elementi assenti nella versione inglese.
Il riaddestramento mirato ha mostrato un impatto significativo. Il modello Thomson 1.0 Small, addestrato da Thomson Reuters, ha adottato le posizioni ufficiali cinesi molto meno frequentemente rispetto al modello originale Qwen3.6 35B, con una percentuale scesa dall'84,6 al 15,0 percento, pur difendendo ancora il principio di un'unica Cina.