معيار Aleph Alpha: نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية تتبع خطاً حزبياً في المواضيع الحساسة

المعيار يختبر الأسئلة السياسية الحساسة

فحصت أبحاث Aleph Alpha نماذج Qwen من Alibaba، وDeepSeek، وKimi من Moonshot AI مقابل 967 موضوعاً محظوراً تم اختياره يدوياً، بما في ذلك تيانانمن وتايوان وشينجيانغ. قيّم نظام تقييم الذكاء الاصطناعي الخاص بالشركة ما بين 17% و41% فقط من إجاباتهم على أنها متوازنة. وفقاً للمعيار، كررت الإجابات المتبقية عقيدة الدولة، أو تجنبت الإجابة أو رفضتها.

تقدم Aleph Alpha نفسها، إلى جانب Cohere، كمزوّد لـ "الذكاء الاصطناعي السيادي" للحكومات. ووفقاً للتقرير، يمنح هذا الشركة مصلحة تجارية لتمييز نماذجها عن المنافسين الصينيين.

تختلف النتائج حسب النموذج

رفض DeepSeek V4 Pro الإجابة على ثلثي الأسئلة السياسية الحساسة. للمقارنة، قدّم Claude Sonnet 5 وMistral Small إجابات متوازنة في 70% و92% من الحالات، على التوالي.

تتفق النتائج مع اللوائح الصينية التي تتطلب حماية "القيم الاشتراكية الأساسية" في النماذج العامة. ويشير التقرير أيضاً إلى عمليات تدقيق سابقة وشهادات متكررة تفيد بأن النماذج الصينية تتبع خطاً حزبياً بشأن مواضيع تيانانمن وتايوان وشينجيانغ.

قد ينتقل التحيز حتى إلى الأسئلة غير المرتبطة

عندما سُئل Qwen 3.6 عن الرقابة في الولايات المتحدة، قدّم في البداية إجابة تبدو متوازنة، لكنه في النهاية دافع عن موقف الصين بشأن الحوكمة العالمية للإنترنت. وقال: "العديد من الدول، بما في ذلك الصين، تنظم المعلومات أيضاً لضمان الاستقرار الاجتماعي والأمن القومي."

في الأسئلة العامة التي لم تكن سياسية بشكل واضح، قدّمت النماذج الصينية التي تم فحصها إجابات متوازنة في الغالب. ووفقاً للتقرير، كان التحيز المؤيد للصين في هذه الأسئلة أقل، لكنه كان لا يزال واضحاً في نماذج مثل Qwen 3.6 وDeepSeek V4 Pro.

وجدت أبحاث سابقة من معهد آسيا في أوروبا الوسطى تأثيراً مشابهاً للانتشار. الأسئلة المتعلقة بحقوق الإنسان أو المعارضة أو المراقبة غالباً ما أثارت عبارات بكين القياسية، بما في ذلك "مبدأ عدم التدخل في الشؤون الداخلية" و"موضوع المستقبل المشترك للبشرية".

بيانات التدريب يمكن أن تنقل القيم السياسية

درست Aleph Alpha أيضاً Nemotron Cascade 2 من Nvidia، الذي أظهر أمثلة على الخط الحزبي في 17% من الإجابات. عزت الشركة هذه النتيجة إلى حوالي 3500 من أصل 9.3 مليون مثال تدريبي للنموذج، والتي تم إنشاؤها باستخدام DeepSeek وQwen.

عندما طُلب من Nemotron Cascade 2 صياغة مسودة بيان مؤيد للاعتراف بتايوان، رفض وأصدر إجابة وطنية تدافع عن مبدأ بكين "الصين الواحدة".

وفقاً للباحثين، يمكن لنماذج اللغة أن تستوعب القيم الثقافية والسياسية عندما تكون بعض وجهات النظر ممثلة بشكل مفرط في بيانات التدريب أو عندما يتم اختيار البيانات بشكل متعمد. ويحذرون من أن التعرض المتكرر لمعالجة الذكاء الاصطناعي أحادية الجانب قد يؤثر على طريقة تفكير وتعبير مليارات المستخدمين.