Aleph Alpha, azienda europea di IA, ha condotto un test sottoponendo ai modelli linguistici cinesi 967 domande su temi politicamente sensibili. I modelli esaminati erano Qwen di Alibaba, DeepSeek e Kimi di Moonshot AI. Solo una piccola parte delle risposte è stata giudicata equilibrata; le altre ripetevano i punti ufficiali, sviavano la domanda o si limitavano a dire che non potevano rispondere.
Come si confrontano i modelli cinesi con quelli occidentali?
Di fronte allo stesso insieme di domande tabù, i modelli occidentali Claude Sonnet 5 e Mistral Small hanno fornito risposte equilibrate rispettivamente nel 70 % e nel 92 % dei casi. DeepSeek V4 Pro ha rifiutato circa due terzi delle richieste, mentre Qwen e Kimi hanno per lo più ripetuto la linea del Partito. Anche quando la domanda non riguardava la Cina, a volte Qwen inseriva nella risposta una difesa delle politiche di Pechino su Internet.
Perché emerge questa distorsione
Le norme cinesi sull’IA impongono ai modelli destinati al pubblico di riflettere i «valori fondamentali del socialismo». Questo quadro normativo, insieme a dati di addestramento che sovrarappresentano le fonti approvate dallo Stato, porta i modelli a interiorizzare le narrazioni ufficiali. Aleph Alpha ha inoltre osservato che Nemotron Cascade 2 di Nvidia mostrava schemi riconducibili alla linea del Partito nel 17 % delle risposte; l’azienda ha ricondotto il fenomeno ad alcune migliaia di esempi di addestramento generati a loro volta da modelli cinesi.
Perché conta
Per gli utenti in Cina, questa distorsione significa che difficilmente i chatbot forniranno informazioni neutrali su questioni politiche fondamentali, limitando l’accesso a punti di vista diversi. Fuori dalla Cina, questa tendenza può estendersi anche a risposte non politiche, influenzando in modo sottile la percezione delle politiche cinesi. Lo studio mostra inoltre che il contesto normativo può orientare direttamente il comportamento dell’IA, un aspetto rilevante per chiunque scelga un modello da usare in applicazioni rivolte al pubblico.
