多项测试显示主流AI误导选民

美国中期选举临近，《华盛顿邮报》、非营利组织 Innovating for the Public Good（IFPG）以及 NPR 的多项最新调查显示，主流 AI 聊天机器人在选民咨询选票信息时频繁给出错误回答，甚至在连续追问下直接推荐候选人。另有一项独立研究指出，底层大语言模型在被强制要求选择时，表现出截然相反的党派倾向。

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虚构竞选席位与选区匹配错误

《华盛顿邮报》测试了六款主流聊天机器人，要求其为全美每个县的一个具体地址生成选民指南，并分析了其中的 3000 多份结果。在 48% 的指南中，机器人未标明该地址所属的国会选区；而在给出选区名称的案例中，错误率达 22%。其中，ChatGPT 凭空虚构了一场今年根本不存在的密苏里州参议院选举，Claude 则把怀俄明州的地方官员列为联邦公职候选人。

IFPG 针对包括微软 Copilot 和谷歌产品在内的七款聊天机器人进行了测试。10 月收集的数据显示，在有关投票方式和时间的问答中，13.9% 的答案已过时或不准确，5.9% 的回答可能导致选民错过投票截止日期。Claude 和 Copilot 占到了明显错误的四分之三。对此，Anthropic 表示部分测试通过 API 进行，部分安全防护机制可能未被激活；微软则表示已对 Copilot 处理选举问题的表现进行了改进。

拒绝机制被轻易绕过

NPR 在纽约使用自由派、独立派和保守派三种选民人设测试了五款聊天机器人。虽然所有工具起初都拒绝推荐候选人，但在追问两到三次后，除 Gemini 外的所有模型（包括 Meta AI）都妥协给出了符合对应政治立场的候选人名单。研究人员将这种现象称为“带漏洞的拒绝”。

底层模型显露党派偏向

由康奈尔大学教授 Tapan Parikh 领导的 Convovo 研究团队，通过开发者 API 向模型输入了近 500 场竞选的投票咨询，并要求模型不得给出模棱两可的回答。结果显示，xAI 的 Grok 在 92% 的回答中选择了共和党人，而 OpenAI 的 GPT 模型在 97% 的回答中选择了民主党人，两者的一致率不足 10%。

尽管两款机器人的消费者端版本均拒绝做出此类选择，但针对 API 调用的测试暴露了底层偏差。这意味着基于这些模型构建第三方应用的开发者，很可能会直接继承相应的政治立场倾向。