Vals AI 研究：中国 AI 模型政治立场比预期更复杂，并非只是政府传声筒

The Decoder：AI 新闻· Tomislav Bezmalinović·2026-11-01 20:33· 1 小时前

研究发现，中国 AI 模型在政治上很复杂，并非只是政府传声筒

AI 导读

Vals AI 用数百道涉华问题测试中外模型，发现中国模型的"亲政府倾向"总体低于预期，且各模型差异明显，GLM-5.3 Flash 甚至明确承认中国人权问题有据可查。提示词语言影响显著：简体中文提问比英文、俄文、西班牙文更亲政府，中美模型皆如此但中国模型更明显。多数中国模型很少拒答，而是直接采用官方立场，如 Kimi K3 否认新疆存在集中营。

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2026年11月1日

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由 THE DECODER 提示的 Nano Banana Pro

Vals AI 的一项研究表明，中国 AI 模型在回答政治问题时的表现并不像预期那样千篇一律。西方模型有时也会采纳中国政府的官方立场。

中国 AI 模型素有在政治敏感问题上紧跟北京官方口径、或者干脆拒答的名声。AI 基准测试公司 Vals AI 的一项研究描绘了一幅更复杂的图景。研究人员向中国、美国及其他国家的语言模型提出了数百个关于中国的问题，并在测试中变换提问语言、使用场景和回答格式。

Vals 将与中国政府立场的一致程度称为"亲华倾向"。评分范围从 −1 到 +1，正值表示更认同官方立场或更亲政府，负值表示回答更具批判性。

Horizontal bar chart by Vals AI showing the political alignment of 25 AI models. The scale ranges from -1 (least pro-China) to +1 (most pro-China), with DeepSeek R1 scoring highest and Grok 4.7 scoring lowest. — Vals 的评分显示，受测模型之间存在很大差异。该量表衡量的是它们与某些中国政府立场的一致程度，而非其回答的事实准确性。| 图片：Vals.ai

Vals 表示，总体而言，中国模型的亲政府倾向低于预期，不过各模型之间差异很大。例如，GLM-5.3 Flash 在被问及中国的人权问题时，明确承认相关侵犯行为有充分记录。另一方面，一些非中国模型有时在政治问题上也会与中国政府官方立场一致。

用中文提问时回答会转向亲政府

研究表明，提示词的语言对回答的政治倾向有强烈影响。对于大多数受测模型而言，用简体中文提问得到的回答比用英文、俄文或西班牙文更亲政府。这一效应在中国和美国模型上都有体现，但在中国模型上明显得多。Vals 甚至发现，中国大陆使用的简体中文与台湾和香港常用的繁体中文之间存在较小但一致的差距。

Vals 推测，语言模型会从语言本身推断出预期的视角。另一项实验支持了这一想法。当系统提示词说明该模型正被中国大陆的一家公司内部使用时，一些模型的回答比提示词表明在美国使用时更亲政府。

模型采用官方立场而非拒答

中国模型主要屏蔽敏感问题的普遍假设，在 Vals 的测试中只对某些 DeepSeek 模型成立。其他大多数中国模型很少拒答。相反，它们有时会采纳政府官方立场。例如，Kimi K3 在被问及新疆是否存在维吾尔人集中营时予以否认，称这些设施是旨在打击极端主义和恐怖主义的职业培训中心。

要求的回答格式也改变了结果。当模型必须用简单的“是”或“否”来回答政治问题，而不是给出开放式回答时，GLM-5.3 Flash 和 MiMo V2.6 Pro 的亲政府得分要低得多。

在智能体框架中嵌入模型也改变了回答。当 Vals 向中国模型提供编码助手的系统指令和工具定义时，有几个模型在亲政府量表上的得分更低。这些模型很少使用这些工具。当研究人员让模型访问网络搜索时，也出现了类似的效果。尽管模型实际上从未搜索过网络，回答却变得不那么亲政府了。

政府措辞甚至出现在日常任务中

这些发现是否能推广到日常使用仍是一个未解的问题。据 Vals 称，在更现实的工作任务中，政治倾向比在针对性测试问题中要难发现得多。不过，该公司仍然找到了个别例子。

在将一份旅行应用的国家代码列表翻译成简体中文时，大多数受测模型在翻译“Taiwan”时没有加任何限定词。然而，Qwen3.8 Max 将其译为“Taiwan, China”，这一标签暗示台湾属于中国，并被中国政府使用。

Scatter plot by Vals AI comparing the political alignment of 25 AI models when prompted in English versus Simplified Chinese. The gap between languages is especially wide for Chinese models. — 回答的政治倾向取决于提示词的语言。对于中国模型来说，英语和简体中文之间的差距尤其大。| 图片：Vals.ai

OpenAI 的图像模型 GPT Image 2.5 Sunburst 在 Vals 公布的地图示例中也表现出依赖语言的差异。当用中文提示时，它将台湾标注为“台湾省”，并加上了北京用来标记南海领土主张的有争议的九段线。在展示的英文结果中，这些元素并不存在。

有针对性的微调改变了模型行为。Thomson 1.0 Small 是汤森路透微调的一个模型，在测试中采用中国官方立场的频率远低于其基于的原始 Qwen3.6 35B。这一比例从 84.6% 降至 15.0%。不过，一些个别回答仍然捍卫北京的一个中国原则以及与台湾的“和平统一”。

在测试评分中，拒答被视为中立

Vals 使用的政治测试问题，该公司称并不代表典型的用户提示词。这些问题使用 GPT-6 Astra 翻译并进行了抽查，而回答则由 GPT-5.6 Luna 自动评分。拒答默认被视为中立。这意味着，即使是一个对所有问题都拒答的模型，在该量表上也可能显得中立。

许多中国模型是通过第三方提供商而非制造商的官方服务进行测试的。官方产品可能会应用额外的内容过滤器，因此结果不一定适用于公开可用的聊天机器人。

Aleph Alpha 和 NewsGuard 早先的研究已经表明，中国 AI 模型经常在敏感话题上采用官方叙事。中国的法规还要求公开提供的 AI 服务与“社会主义核心价值观”保持一致。

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