Перед выборами в США две нейросети показали противоположные политические предпочтения. Модель Grok поддерживала республиканцев в 92% ответов, а GPT-6.1 от OpenAI выбирала демократов в 97%. На почти 500 избирательных гонках они совпали менее чем в 10% случаев.
Исследователи из Корнеллского университета под руководством Тапана Париха тестировали модели через API перед выборами в Конгресс и на губернаторские посты 3 ноября. Они задавали прямой вопрос о предпочтительном кандидате и требовали назвать одного человека. Обе системы могли поискать информацию в интернете.
Обычные чат-боты в ChatGPT и приложении Grok отказывались рекомендовать кандидатов. OpenAI отметила разницу между приложением и API, через который разработчики интегрируют модели в свои продукты. Выводы касаются конкретного режима тестирования, а не всех политических ответов систем ИИ.
Модели также обращались к разным источникам для обоснования выбора. Grok чаще ссылался на материалы об иммиграции, налогах и преступности, GPT — на здравоохранение и аборты. Grok упоминал X в 41% ответов и консервативный справочник для избирателей в 39%. GPT полагался на Wikipedia, Associated Press, Axios и Reddit.
Исследователи обнаружили необычную деталь: каждый запрос к Grok через API содержал примерно 1240 дополнительных токенов, содержание которых они не могли увидеть или изменить. Парих предполагает, что это могут быть скрытые инструкции, но происхождение этого текста и его влияние на ответы пока неясны.
В дополнительном тесте без интернета, где моделям сообщали только имена кандидатов, результаты отличались. На 30 гонках GPT назвала демократа 24 раза, один раз выбрала республиканца и пять раз отказалась отвечать. Grok отказалась выбирать в 27 случаях, в остальных назвала демократа. Авторы связывают различия с влиянием поиска в интернете, но малая выборка не позволяет точно установить причины.
Политические предпочтения нейросетей сравнивали и раньше. В исследовании 2025 года модели оценивали по программам партий восьми стран, Grok чаще других отклонялась от общих предпочтений. Нынешняя проверка использовала другой метод: вместо обезличенных программ алгоритмам предложили назвать конкретного кандидата в реальной избирательной гонке.
В США вопрос политической нейтральности ИИ привлёк внимание властей. Федеральная торговая комиссия предложила рассматривать идеологическую предвзятость как возможную недобросовестную практику, хотя критерии оценки остаются спорными. Эксперимент не показывает, влияют ли эти модели на избирателей, но демонстрирует, насколько сильно способ доступа к модели меняет её ответы на один вопрос.
