Badanie Aleph Alpha: chińskie modele AI często unikają tematów tabu lub powielają linię Pekinu

Niemiecka firma Aleph Alpha, rozwijająca modele językowe m.in. dla sektora publicznego i przedsiębiorstw, opublikowała wyniki własnego testu sprawdzającego, jak systemy AI radzą sobie z tematami politycznie wrażliwymi. Zestaw testowy objął 967 ręcznie dobranych zagadnień uznawanych w Chinach za tabu, w tym kwestie wydarzeń na placu Tiananmen, statusu Tajwanu oraz sytuacji w Sinciangu.

Według systemu oceny opracowanego przez Aleph Alpha, od 17 do 41 proc. odpowiedzi modeli Qwen (Alibaba), DeepSeek oraz Kimi (Moonshot AI) zaklasyfikowano jako wyważone. Pozostałe reakcje systemów nie tworzyły jednak jednolitego bloku: część powtarzała oficjalną narrację chińskich władz, inne odbiegały od zadanego pytania, a część stanowiła bezpośrednią odmowę udzielenia informacji. W tym ostatnim wyróżnił się DeepSeek V4 Pro, który odmówił odpowiedzi na około dwie trzecie pytań z przygotowanej listy.

Dla porównania, w tym samym benchmarku odpowiedzi uznane przez system Aleph Alpha za wyważone stanowiły 70 proc. w przypadku Claude Sonnet 5 oraz 92 proc. w modelu Mistral Small. Niemiecka spółka sama tworzy alternatywne rozwiązania i promuje koncepcję suwerenności technologicznej, co oznacza, że ma bezpośredni interes handlowy w wykazywaniu ograniczeń u konkurencji.

Z testu wynika również, że specyficzne przesunięcia narracyjne pojawiały się poza pytaniami dotyczącymi bezpośrednio Chin. Zapytany o cenzurę w Stanach Zjednoczonych model Qwen 3.6 przeszedł od ogólnego omówienia tematu do obrony chińskiego modelu zarządzania informacją, argumentując, że działania te służą zapewnieniu stabilności społecznej i bezpieczeństwa narodowego. Jednocześnie autorzy badania zauważają, że w pytaniach ogólnych, pozbawionych wyraźnego kontekstu politycznego, badane modele z reguły formułowały wyważone odpowiedzi.

Najbardziej specyficzny przypadek dotyczy jednak modelu Nvidia Nemotron Cascade 2. Aleph Alpha odnotowała w nim wzorce zgodne ze stanowiskiem Pekinu w 17 proc. testowych odpowiedzi – model odmówił na przykład wygenerowania przemówienia popierającego uznanie niepodległości Tajwanu, przedstawiając w zamian argumentację opartą na zasadzie jednych Chin. Niemieccy badacze wiążą to zachowanie z obecnością około 3,5 tys. przykładów wygenerowanych przez modele Qwen i DeepSeek w liczącym 9,3 mln pozycji zbiorze treningowym Nvidii, choć pozostaje to hipotezą analityków Aleph Alpha, a nie formalnie udowodnioną zależnością techniczną.