Привычное представление звучит просто: китайские модели либо отказываются отвечать на острые темы, либо повторяют государственную линию. Исследование компании Vals показывает, что реальность куда запутаннее — и это касается не только Китая.
Vals протестировала 25 моделей и построила шкалу от −1 до +1, где положительные значения означают согласие с официальной позицией китайского правительства. Самый яркий вывод: язык запроса сам по себе меняет политический окрас ответа. Для большинства протестированных моделей ответы на упрощённом китайском оказались заметно более провластными, чем на английском, русском или испанском. Эффект проявился и у китайских, и у американских моделей, но у китайских — сильнее. Нашлась разница даже между упрощённым китайским (материковый Китай) и традиционным (Тайвань, Гонконг).
Предположение исследователей: модель угадывает ожидаемую точку зрения по самому языку обращения. Это подтвердил ещё один эксперимент — если в системном промпте указать, что модель используется внутри компании на материковом Китае, часть моделей становится заметно провластнее, чем при формулировке про использование в США.
Идея, что китайские модели в основном просто отказываются отвечать, подтвердилась только для некоторых версий DeepSeek. Остальные чаще не отказывались, а принимали официальную позицию целиком. Показательный пример — Kimi K3, которая на прямой вопрос о концлагерях для уйгуров в Синьцзяне отрицала их существование, называя учреждения центрами профессиональной переподготовки для борьбы с экстремизмом.
Формат ответа тоже влияет на результат: когда моделей просили отвечать строго «да» или «нет» вместо развёрнутого текста, GLM-5.3 Flash и MiMo V2.6 Pro становились заметно менее провластными. А встраивание моделей в агентный фреймворк — с доступом к инструментам кодирования или веб-поиску — снижало провластный уклон, даже если инструменты фактически не использовались ни разу.
Есть примеры и из рутинных задач. При переводе списка кодов стран для туристического приложения большинство моделей переводили «Тайвань» без уточнений, а Qwen3.8 Max добавлял «Тайвань, Китай» — формулировку, подразумевающую принадлежность острова КНР. Образ GPT Image 2.5 Sunburst от OpenAI при запросе на китайском подписывал Тайвань как «провинцию» и добавлял спорную девятипунктирную линию притязаний на Южно-Китайское море — в английской версии этих элементов не было.
Важная оговорка: тестовые вопросы Vals специально заточены под чувствительные темы и не отражают типичные пользовательские запросы, а отказ отвечать засчитывался как нейтральная позиция — то есть модель, блокирующая вообще все вопросы, формально выглядела бы нейтрально. Многие китайские модели тестировались через сторонних провайдеров, а не официальные сервисы с дополнительными фильтрами. Но главный вывод остаётся: политическая окраска AI — не переключатель «вкл/выкл», а результат сложного взаимодействия языка, контекста использования и даже формата ответа.
Во что углубиться:
- Требование Китая о соответствии AI «ключевым социалистическим ценностям»: как регулируются модели внутри страны
- DeepSeek, Kimi, GLM, Qwen: карта крупнейших китайских открытых языковых моделей
- Как языковые модели меняют ответы в зависимости от языка запроса — исследования мультиязычного bias в AI