ИИ · 4 ноября 2026 г.
Китайские модели искусственного интеллекта демонстрируют меньшую политическую однородность, чем считалось ранее
Исследование компании Vals AI показало, что китайские модели искусственного интеллекта отвечают на политические вопросы менее единообразно, чем ожидалось. В то время как существует мнение, что такие модели всегда следуют официальной линии Пекина или отказываются отвечать, результаты тестов рисуют более сложную картину.
Исследователи задавали 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 позициям правительства оказалась ниже ожидаемой, хотя между разными моделями наблюдались значительные различия. Например, модель GLM-5.3 Flash подтвердила, что нарушения прав человека в Китае широко задокументированы.
Язык запроса оказывает сильное влияние на политическую направленность ответов. В большинстве протестированных систем ответы на упрощенном китайском языке были более лояльными правительству, чем на английском, русском или испанском. Этот эффект был заметен и в американских моделях, но в китайских он проявлялся значительно сильнее. Также была обнаружена разница между упрощенным китайским языком и традиционным китайским. Vals AI предполагает, что модели делают выводы об ожидаемой точке зрения на основе используемого языка.
Дополнительные эксперименты показали, что системные инструкции также влияют на результат. Если модели указывали, что она используется компанией в материковом Китае, ответы становились более лояльными, чем при указании использования в США. Кроме того, использование инструментов программирования или доступ к поиску в интернете, даже если они фактически не применялись, снижало уровень правительственной направленности ответов. При требовании отвечать только да или нет модели GLM-5.3 Flash и MiMo V2.6 Pro становились заметно менее лояльными.
Некоторые модели все же поддерживают официальные позиции. Kimi K3 отрицала существование лагерей для уйгуров в Синьцзяне, назвав их центрами профессионального обучения. Модель Qwen3.8 Max при переводе списка кодов стран назвала Тайвань как Тайвань, Китай. Модель GPT Image 2.5 Sunburst от OpenAI в китайском запросе назвала Тайвань провинцией 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, значительно реже принимала официальные позиции Китая по сравнению с исходной моделью Qwen3.6 35B, где доля таких ответов снизилась с 84,6 до 15,0 процентов.