Китайские модели искусственного интеллекта демонстрируют меньшую политическую однородность, чем считалось
4 ноября 2026 г. · 2 мин чтения
Исследование компании Vals AI показало, что китайские модели искусственного интеллекта отвечают на политические вопросы менее единообразно, чем ожидалось. В то же время западные модели иногда принимают официальные позиции Китая.
Исследователи задали сотни вопросов о Китае моделям из Китая, США и других стран, меняя язык, контекст и формат ответов. Для оценки использовалась шкала от минус одного до плюс одного, где положительные значения означают склонность к правительственным позициям, а отрицательные, критические ответы. Общая близость китайских моделей к правительственной линии оказалась ниже ожидаемой, хотя между ними наблюдаются значительные различия. Например, модель GLM-5.3 Flash подтвердила, что нарушения прав человека в Китае широко задокументированы.
Язык запроса сильно влияет на политическую направленность ответов. У большинства моделей ответы на упрощенном китайском языке были более лояльными правительству, чем на английском, русском или испанском. Этот эффект был особенно сильным у китайских моделей. Также была замечена разница между упрощенным китайским, используемым в материковом Китае, и традиционным китайским, распространенным в Тайване и Гонконге. Vals AI предполагает, что модели делают выводы об ожидаемой точке зрения на основе языка. В одном эксперименте модели отвечали более лояльно, если системный запрос указывал на использование системы компанией в материковом Китае, а не в США.
Большинство китайских моделей редко отказывались от ответа, в отличие от некоторых моделей DeepSeek, которые чаще блокировали сложные вопросы. Вместо этого многие модели принимали официальные позиции. Так, Kimi K3 отрицал существование лагерей для уйгуров в Синьцзяне, назвав их центрами профессионального обучения для борьбы с экстремизмом и терроризмом. Формат ответа также влиял на результат: при требовании ответить только да или нет модели GLM-5.3 Flash и MiMo V2.6 Pro стали заметно менее лояльными правительству.
Использование инструментов также меняло ответы. При добавлении системных инструкций для помощников по программированию или доступа к веб-поиску уровень лояльности правительству снижался, даже если инструменты фактически не использовались. В повседневных задачах политические тенденции проявляются реже. Например, при переводе кодов стран Qwen3.8 Max перевел Тайвань как Тайвань, Китай, что соответствует позиции Пекина.
Модель GPT Image 2.5 Sunburst от OpenAI также показала зависимость от языка. На китайском языке она назвала Тайвань провинцией Тайвань и добавила линию девяти пунктиров в Южно-Китайском море, чего не было в английском варианте. Дополнительное обучение также влияет на результаты: модель Thomson 1.0 Small, дообученная Thomson Reuters, реже принимала официальные позиции Китая, чем исходная модель Qwen3.6 35B, при этом доля таких ответов снизилась с 84,6 до 15,0 процентов.