---
title: GPT-6.1 e Grok 4.7 mostram forte viés político em teste de escolha de candidatos
url: https://www.elseif.net/pt-br/gpt-61-e-grok-47-mostram-forte-vies-politico-em-teste-de-escolha-de-candidatos
published: 2026-10-27T20:05:49+00:00
language: pt-br
section: Modelos
source: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=216623
organizations: OpenAI, xAI, Convovo, Ballotpedia, OpenSecrets, VoteSmart
publisher: elseif
---

# GPT-6.1 e Grok 4.7 mostram forte viés político em teste de escolha de candidatos

Um estudo divulgado pela estúdio de pesquisa de IA Convovo revelou que os modelos de linguagem Grok 4.7, da xAI, e GPT-6.1, da OpenAI, escolheram candidatos diferentes em mais de 90 por cento dos casos analisados. O teste utilizou 500 distritos eleitorais nos Estados Unidos e pediu que os modelos indicassem um único candidato a ser votado, sem ambiguidade. Grok recomendou candidatos republicanos em 92 por cento das respostas, enquanto GPT-6.1 apontou candidatos democratas em 97 por cento das respostas. A diferença nas escolhas refletiu padrões distintos de busca e fontes consultadas pelos dois sistemas. Grok consultou com frequência sites como Ballotpedia, OpenSecrets e VoteSmart, além de fontes conservadoras como o site da organização Turning Point Action, que apareceu em 23 por cento das respostas.

Em contraste, GPT-6.1 utilizou principalmente Wikipedia, Associated Press, Axios e Reddit como referências. A análise também mostrou que Grok buscou com mais intensidade temas como imigração, impostos, crime e política energética, enquanto GPT focou mais em saúde e políticas relacionadas ao aborto. Em regiões com predomínio republicano, GPT selecionou candidatos democratas em 57 dos 67 distritos analisados, e em áreas democráticas, Grok apoiou candidatos republicanos em 47 dos 72 distritos. Quando a internet foi desligada, Grok abandonou a forte tendência republicana, indicando que a escolha dos resultados depende mais do padrão de busca do que de instruções internas fixas.

O pesquisador Tapan Parikh, da Cornell University, coordenou o estudo e afirmou que os modelos carregam valores implícitos que influenciam suas respostas, mesmo quando não são explicitamente solicitados a tomar partido. O estudo ressalta a necessidade de maior transparência e avaliação contínua da neutralidade dos modelos de IA, especialmente em períodos eleitorais sensíveis.