Modelele AI chinezești nu sunt simple portavoci ale Beijingului, arată un studiu Vals AI

Modelele de inteligență artificială dezvoltate în China nu sunt simple instrumente de propagandă uniformă, relevă o amplă cercetare realizată de firma de benchmark Vals AI. În ciuda percepției că aceste sisteme fie refuză întrebările delicate, fie recită strict linia Partidului Comunist Chinez, realitatea tehnică este mult mai nuanțată: nivelul de aliniere politică variază puternic în funcție de limba utilizată, formatul răspunsului și contextul instrucțiunilor.

Ce s-a întâmplat

Cercetătorii de la Vals AI au evaluat modele lingvistice din China și din Statele Unite prin sute de întrebări politice, calculând un scor de aliniere („pro-China lean”) de la −1 la +1. Rezultatele au arătat o diversitate neașteptată. De pildă, modelul chinezesc GLM-5.3 Flash a confirmat deschis că încălcările drepturilor omului din China sunt bine documentate, contrazicând narativul de stat. În schimb, Kimi K3 a preluat poziția oficială a Beijingului, descriind facilitățile pentru uiguri din Xinjiang ca fiind centre de formare profesională. În plus, doar anumite modele din familia DeepSeek au refuzat categoric să răspundă, majoritatea celorlalte oferind explicații directe.

Studiul a scos la iveală și faptul că limba promptului dictează adesea tonul politic. Interogările redactate în chineză simplificată au produs răspunsuri semnificativ mai favorabile guvernului decât cele formulate în engleză, spaniolă sau chineză tradițională, fenomen observat inclusiv la modele occidentale precum generatorul de imagini GPT Image 2.5 Sunburst de la OpenAI. De asemenea, formatul a influențat masiv scorurile: constrângerea modelelor la răspunsuri de tip „da/nu” sau integrarea lor în arhitecturi de tip agent de codare a diminuat considerabil tendințele pro-guvernamentale. În experimentele de adaptare, Thomson Reuters a reușit să reducă poziționarea pro-Beijing a modelului open-source Qwen3.6 35B de la 84,6% la doar 15% prin fine-tuning țintit.

De ce contează în România

Pentru companiile, dezvoltatorii și startup-urile din România, arhitecturile open-source asiatice precum Qwen sau DeepSeek au devenit extrem de populare datorită raportului excelent dintre costuri și performanță. Descoperirile Vals AI arată însă că integrarea directă a acestor modele în fluxuri de lucru critice implică riscuri de neutralitate și etică, mai ales dacă aplicațiile procesează conținut multilingv sau sarcini de clasificare.

Dacă un model este utilizat pentru localizarea unor servicii sau pentru generare de conținut, mici nuanțe de context pot introduce automat etichete geopolitice nedorite, cum ar fi redenumirea Taiwanului în conformitate cu cerințele diplomatice ale Chinei. Vestea bună pentru inginerii români de machine learning este că aceste deviații nu sunt definitive: printr-un proces intern de fine-tuning și prin configurarea unor instrucțiuni de sistem riguroase, comportamentul modelelor poate fi ajustat înainte de lansarea în producție.

Cum poți încerca

Raportul complet și metodologia pot fi consultate pe platforma celor de la Vals AI. În cadrul cercetării, modelele au fost rulate prin interfețe API terțe, unde nu se aplică întotdeauna filtrele suplimentare de moderare prezente în aplicațiile web destinate publicului larg din China.

Dezvoltatorii din România care vor să testeze comportamentul acestor modele o pot face descărcând greutățile open-source din seria Qwen de pe Hugging Face sau accesând API-uri pe platforme precum OpenRouter. Pentru a verifica robustețea aplicațiilor proprii, se recomandă testarea acelorași scenarii comparative în limbile română, engleză și chineză, alături de impunerea unor constrângeri structurate de răspuns.