Kinesiske kunstig intelligens modeller svarer mer politisk differensiert enn antatt
4. november 2026 · 2 min lesing
En undersøkelse utført av Vals AI viser at kinesiske kunstig intelligens modeller svarer mindre politisk ensartet enn det som er forventet. Noen vestlige modeller overtar også offisielle kinesiske posisjoner fra tid til annen.
Kinesiske modeller er kjent for å følge Pekings offisielle linje eller nekte å svare på politisk sensitive spørsmål. Vals AI testet kinesiske, amerikanske og andre språkmodeller med hundrevis av spørsmål om Kina, hvor de endret språk, kontekst og svarformat. Forskerne målte nærheten til den kinesiske regjeringens posisjoner på en skala fra minus 1 til pluss 1, hvor positive verdier indikerer en regjeringsvennlig holdning.
Resultatene viser at regjeringsnærheten hos kinesiske modeller generelt var lavere enn forventet, men med store forskjeller mellom modellene. For eksempel bekreftet GLM-5.3 Flash at menneskerettighetsbrudd i Kina er omfattende dokumentert. Samtidig benektet Kimi K3 eksistensen av konsentrasjonsleirer for uigurer i Xinjiang og kalte dem yrkesopplæringssentre.
Språket i forespørselen påvirker den politiske retningen i svarene sterkt. Svar på forenklet kinesisk var mer regjeringsvennlige enn svar på engelsk, russisk eller spansk, spesielt for kinesiske modeller. Det var også en konsistent forskjell mellom forenklet kinesisk og tradisjonell kinesisk. Vals AI antar at modellene utleder forventet perspektiv fra språket. Dette ble støttet av et eksperiment der modeller svarte mer regjeringsvennlig når systeminstruksene sa at modellen ble brukt av et selskap i Fastlands-Kina fremfor i USA.
De fleste kinesiske modeller nektet sjelden å svare, med unntak av visse DeepSeek modeller. Svarformatet påvirket også resultatene, da GLM-5.3 Flash og MiMo V2.6 Pro var betydelig mindre regjeringsvennlige når de måtte svare med ja eller nei. Bruk av rammeverk for agenter eller tilgang til nettsøk førte også til mindre regjeringsvennlige svar, selv når verktøyene ikke ble brukt.
Politiske tendenser var vanskeligere å påvise ved realistiske arbeidsoppgaver. Qwen3.8 Max oversatte imidlertid Taiwan til Taiwan, China i en reiseapp, noe som antyder tilhørighet til Kina. OpenAI sin bilde-modell GPT Image 2.5 Sunburst kalte Taiwan for provinsen Taiwan og inkluderte den omstridte ni-stiplet linjen i Sør-Kina-havet ved kinesiske forespørsler, men ikke ved engelske.
Videre trening påvirket resultatene. Thomson 1.0 Small, som er videreutviklet av Thomson Reuters, overtok offisielle kinesiske posisjoner i betydelig mindre grad enn den opprinnelige Qwen3.6 35B, med en nedgang fra 84,6 prosent til 15,0 prosent.