Китайские модели ИИ отвечают на политически чувствительные вопросы менее единообразно, чем принято считать, сообщает бенчмарк-компания Vals AI. Исследователи задали китайским, американским и другим моделям сотни вопросов о Китае, меняя язык, контекст использования и формат ответа. Средний прокитайский уклон китайских моделей оказался ниже ожидаемого, хотя результаты сильно различались от модели к модели. Западные системы тоже иногда воспроизводили официальные позиции Пекина. Для бизнеса это превращает политическое поведение модели в параметр тестирования, а не в готовый ярлык.
Как Vals AI измеряла политический уклон
Vals описывает метрику как "pro-China lean" по шкале от -1 до +1, где положительные значения означают согласие с официальными позициями Китая, а отрицательные — более критичные ответы. Так, GLM-5.3 Flash в прямом ответе подтвердила, что нарушения прав человека в Китае хорошо задокументированы. Напротив, Kimi K3 отрицала существование лагерей для уйгуров в Синьцзяне, назвав объекты центрами профессионального обучения для борьбы с экстремизмом и терроризмом. Только отдельные модели DeepSeek часто отказывались отвечать, большинство других китайских моделей давали ответ вместо блокировки. Оценку ответов автоматически ставила GPT-5.6 Luna, а вопросы были переведены через GPT-6 Astra с выборочной проверкой.
Сама постановка теста заметно меняла оценки. Ответы на упрощенном китайском языке звучали более проправительственно, чем ответы на английском, русском или испанском, причем эффект проявился у китайских и американских моделей, но у китайских сильнее. Vals также зафиксировала меньший, но устойчивый разрыв между упрощенным китайским, принятым на материке, и традиционным китайским, распространенным на Тайване и в Гонконге. Системный промпт о внутреннем использовании компанией на материковом Китае давал более проправительственные ответы, чем пометка об использовании в США. Требование отвечать только "да" или "нет" сделало оценки GLM-5.3 Flash и MiMo V2.6 Pro заметно менее проправительственными, чем в свободных ответах.
Помещение моделей в агентную среду давало похожий смягчающий эффект. Когда китайские модели получали системные инструкции и описания инструментов для ассистента программиста, несколько моделей набрали меньше баллов по проправительственной шкале, хотя инструменты почти не использовались. Доступ к веб-поиску тоже снижал долю проправительственных ответов, хотя модели фактически поиск не выполняли. Vals предполагает, что модели считывают ожидаемую точку зрения из языка и ролевых сигналов, а не извлекают другие факты. Это важно, поскольку оболочка внедрения, а не только веса, может менять вид политического контента в логах и результатах.
Что это меняет для бизнеса
В обычных рабочих задачах политический уклон выявлялся труднее, чем в прямых тестовых вопросах, но Vals все же привела конкретные примеры. При переводе списка кодов стран для туристического приложения на упрощенный китайский большинство моделей передали "Taiwan" без уточнения, а Qwen3.8 Max выдала вариант "Taiwan, China". Модель изображений OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst по запросу на китайском подписала Тайвань как "Taiwan Province" и добавила линию из девяти штрихов в Южно-Китайском море, тогда как в показанном примере на английском этих элементов не было. Небольшая компания, локализующая приложение, и крупная платформа с работой в разных регионах получают разный риск от одной и той же модели.
При выборе решения следует учесть несколько ограничений. Vals по умолчанию засчитывала отказ от ответа как нейтральный, поэтому даже модель, заблокировавшая все вопросы, могла выглядеть нейтральной по шкале. Многие китайские модели тестировались через сторонних провайдеров, а не через официальные сервисы, где могут действовать дополнительные фильтры контента в публичных чат-ботах. Целенаправленная донастройка тоже меняет поведение: Thomson 1.0 Small на базе Qwen3.6 35B, дообученная Thomson Reuters, снизила долю официальных формулировок с 84,6 до 15,0 процента, но в отдельных ответах все же защищала принцип одного Китая. Поэтому покупателям стоит тестировать именно тот доступ, языковой набор и формат ответов, которые пойдут в работу.
Практическим маркером станет то, начнут ли поставщики публиковать оценки по языкам и настройки под конкретные внедрения для упрощенного китайского, традиционного китайского и английского. Более ранние работы Aleph Alpha и NewsGuard уже показывали частое воспроизведение официальных нарративов, а правила Китая требуют от публичных ИИ-сервисов соответствия основным социалистическим ценностям. Если корпоративные карты моделей начнут указывать политический уклон по языкам и отдельно для чат-бота и API, выбор станет более предсказуемым для регулируемых отраслей.
