研究显示中国人工智能模型在敏感议题上倾向复述官方立场
2026年10月7日 · 阅读 1 分钟
Aleph Alpha发布的一项研究指出，中国开发的人工智能模型在回答政治敏感问题时，往往倾向于复述国家官方立场、转移话题或直接拒绝作答。该研究测试了来自阿里巴巴、Deepseek和Moonshot AI的模型，发现仅有17%至41%的回答被评估为保持中立平衡。
Aleph Alpha在其自有的基准测试中，针对967个精心挑选的敏感主题进行了评估，这些主题包括涉及特定地区和社会事件的内容。评估过程由一个人工智能裁判系统完成，结果显示大部分回答未能保持客观中立。这一发现与中国的人工智能监管规定相吻合，该规定要求公共模型体现特定的核心价值观，同时也与过往的审计结果和观察记录一致。
研究还揭示了这种立场倾向可能溢出到未直接提及中国的话题中。例如，在回答关于美国审查制度的问题时，阿里巴巴的Qwen 3.6模型在看似平衡的表述后，最终转向支持中国在全球网络治理中的立场，声称管理信息是为了稳定社会和国家的安全。中欧亚洲研究中心的一项早期研究也证实了这种溢出效应，指出当涉及人权或监督等词汇时，模型常引用不干涉内政原则或人类命运共同体等标准表述。
Aleph Alpha的研究还关注了竞争对手Nvidia的Nemotron Cascade 2模型，发现其在17%的问题上表现出类似的立场倾向。该公司将此归因于训练数据中约3500行由Deepseek和Qwen生成的内容，尽管总训练数据量达930万行。当被要求起草支持台湾独立的演讲时，该模型拒绝执行并输出了维护一个中国原则的爱国文本。值得注意的是，Aleph Alpha在训练其Kolibri模型时也使用了由中国模型生成的数据。研究人员警告，由于训练数据中特定视角的过度代表，语言模型普遍承载着文化和政治价值观，这可能影响数十亿用户的思维方式和表达形式。