Studie zeigt unterschiedliche politische Reaktionen chinesischer KI-Modelle

chinesische KI-Modelle werden häufig als Systeme betrachtet, die entweder Pekings offizielle Positionen zu sensiblen Themen übernehmen oder die Antwort verweigern. Untersuchungen des KI-Benchmark-Unternehmens Vals AI legen nahe, dass ihr Verhalten vielfältiger ist.

Vals testete 25 Modelle aus China, den Vereinigten Staaten und anderen Ländern mit Hunderten Fragen zu China. Die Forschenden veränderten in den Tests die Sprache, den Nutzungskontext und das geforderte Antwortformat. Sie maßen, was sie als „pro-chinesische Tendenz“ bezeichneten, auf einer Skala von -1 bis +1. Positive Werte zeigten eine stärkere Übereinstimmung mit offiziellen Regierungspositionen an, negative Werte kritischere Antworten.

Insgesamt zeigten chinesische Modelle eine geringere Ausrichtung auf die Regierung, als Vals erwartet hatte, obwohl sich die Ergebnisse zwischen den einzelnen Systemen erheblich unterschieden. GLM-5.3 Flash räumte beispielsweise in einem Test ausdrücklich ein, dass Chinas Menschenrechtsverletzungen gut dokumentiert sind. Gleichzeitig übernahmen einige nichtchinesische Modelle gelegentlich offizielle chinesische Positionen.

Die in einer Eingabe verwendete Sprache hatte einen besonders starken Einfluss. Die meisten Modelle gaben auf vereinfachtem Chinesisch stärker regierungsfreundliche Antworten als auf Englisch, Russisch oder Spanisch. Das Muster zeigte sich sowohl bei chinesischen als auch bei amerikanischen Modellen, war bei chinesischen Systemen jedoch deutlich stärker. Vals stellte außerdem einen kleineren, aber konsistenten Unterschied zwischen vereinfachtem und traditionellem Chinesisch fest.

Die Forschenden vermuten, dass Modelle aus der Sprache einer Anfrage eine erwartete Sichtweise ableiten könnten. In einem weiteren Test wurden einige Systeme regierungsfreundlicher, wenn ihnen gesagt wurde, sie würden intern von einem Unternehmen auf dem chinesischen Festland und nicht von einem Unternehmen in den Vereinigten Staaten genutzt.

Vals stellte fest, dass die meisten chinesischen Modelle politisch sensible Fragen nicht einfach verweigerten. Eine Ausnahme bildeten bestimmte DeepSeek-Modelle. Andere Systeme antworteten mitunter, indem sie offizielle Regierungsnarrative übernahmen. Kimi K3 bestritt beispielsweise die Existenz von Internierungslagern für Uiguren in Xinjiang und bezeichnete die Einrichtungen als berufliche Ausbildungszentren zur Bekämpfung von Extremismus und Terrorismus.

Auch das gewünschte Antwortformat beeinflusste die Ergebnisse. Als GLM-5.3 Flash und MiMo V2.6 Pro angewiesen wurden, ausschließlich mit Ja oder Nein zu antworten, erzielten sie deutlich niedrigere regierungsfreundliche Werte, als wenn sie offene Antworten geben konnten.

Das Hinzufügen von Systemanweisungen und Definitionen für Werkzeuge von Programmierassistenten senkte die regierungsfreundlichen Werte mehrerer chinesischer Modelle ebenfalls, obwohl die Systeme die Werkzeuge nur selten verwendeten. Eine ähnliche Veränderung trat auf, wenn den Modellen Zugriff auf eine Websuche gewährt wurde, obwohl sie tatsächlich nicht im Internet suchten.

Politische Tendenzen waren in realistischen Aufgaben am Arbeitsplatz schwerer zu erkennen als in gezielten politischen Fragen. Vals fand jedoch Beispiele in routinemäßigen Anwendungen. Bei der Übersetzung von Ländercodes für eine Reise-App ins vereinfachte Chinesisch gaben die meisten Modelle „Taiwan“ ohne zusätzlichen Zusatz wieder, während Qwen3.8 Max „Taiwan, China“ übersetzte, eine Formulierung, die mit der Position der chinesischen Regierung verbunden ist.

Vals berichtete außerdem über sprachabhängige Unterschiede bei Kartengenerierungstests mit OpenAIs GPT Image 2.5 Sunburst. Im chinesischsprachigen Beispiel bezeichnete das Modell Taiwan als „Provinz Taiwan“ und fügte die umstrittene Neun-Striche-Linie ein, die Peking für territoriale Ansprüche im Südchinesischen Meer verwendet. Diese Elemente fehlten in dem von den Forschenden gezeigten englischsprachigen Beispiel.

Feinabstimmung führte zu einer weiteren bedeutenden Veränderung. Thomson 1.0 Small, entwickelt von Thomson Reuters und basierend auf Qwen3.6 35B, übernahm in den Tests deutlich seltener offizielle chinesische Positionen. Der gemeldete Anteil sank von 84,6 Prozent beim ursprünglichen Modell auf 15,0 Prozent bei der feinabgestimmten Version. Einige Antworten unterstützten weiterhin Pekings Ein-China-Prinzip und die Vorstellung einer „friedlichen Wiedervereinigung“ Taiwans.

Vals wies auf mehrere Einschränkungen hin. Die politischen Fragen waren für Testzwecke konzipiert und repräsentieren keine typischen Eingaben von Nutzern. Die Fragen wurden mit GPT-6 Astra übersetzt und stichprobenartig überprüft, während GPT-5.6 Luna die Antworten automatisch bewertete. Antwortverweigerungen wurden als neutral gezählt, was bedeutet, dass ein Modell, das jede Frage ablehnte, neutral erscheinen konnte.

Viele chinesische Modelle wurden über Drittanbieter und nicht über die offiziellen Dienste ihrer Hersteller aufgerufen. Diese offiziellen Plattformen könnten zusätzliche Filter anwenden, weshalb die Ergebnisse möglicherweise nicht unmittelbar das Verhalten öffentlich verfügbarer Chatbots widerspiegeln. Die Studie stellt daher Unterschiede bei Modellantworten unter spezifischen Testbedingungen dar und keine universelle Bewertung jeder Bereitstellung.

Quellen: The Decoder.