中国 AI 模型在敏感话题上的回答偏向
Aleph Alpha 用自建基准测试多家中文模型的政治敏感回答。
为什么重要
为研究模型政治偏见、审查与训练数据影响提供了案例。
阅读原文the-decoder.com
AI 解读（根据原文生成）
The Decoder 报道 Aleph Alpha 的一项基准测试：该公司测试了 Alibaba 的 Qwen、DeepSeek、Moonshot AI 的 Kimi 等模型，覆盖 967 个手工挑选的敏感话题，包括 Tiananmen、Taiwan、Xinjiang。其自有 AI 评分系统认为仅 17% 到 41% 的回答是平衡的，其余会重复国家立场、转移话题或拒答。报道还提到 Nvidia 的 Nemotron Cascade 2 在部分回答中出现类似模式。原文未提供论文、代码或模型链接。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- The company's own AI scoring system rated only 17 to 41 percent of responses as balanced.
- Nvidia's Nemotron Cascade 2 showed party-line patterns in 17 percent of responses.
- Aleph Alpha attributes this to roughly 3,500 of its 9.3 million training examples, which were generated using DeepSeek and Qwen.
- China's AI regulations require "socialist core values" in public-facing models.
