Çin yapay zeka modelleri siyasi sorularda sanıldığı kadar tek sesli değil

Yapay zeka kıyaslama şirketi Vals AI'nin araştırmasına göre Çin yapay zeka modelleri siyasi sorularda sanıldığı kadar tek sesli davranmıyor. {kaynak sitenin adı} sitesinin haberine göre araştırmacılar, Çinli, ABD'li ve diğer ülkelerin dil modellerine Çin hakkında yüzlerce soru yöneltti; testlerde soruların dili, kullanım bağlamı ve yanıt formatı değiştirildi.

Vals, modellerin Çin hükümetinin pozisyonlarıyla örtüşme düzeyini "Çin yanlısı eğilim" olarak adlandırıyor. Puanlar −1 ile +1 arasında değişiyor; pozitif değerler resmi pozisyonlarla daha fazla uyumu, negatif değerler ise daha eleştirel yanıtları gösteriyor. Şirkete göre Çin modellerinin genel hükümet yanlısı eğilimi beklenenden düşük çıktı, ancak modeller arasında büyük farklar var.

Çin yapay zeka modelleri siyasi sorulara nasıl yanıt veriyor?

Örneğin GLM-5.3 Flash, Çin'deki insan hakları ihlalleri sorulduğunda bu ihlallerin iyi belgelendiğini açıkça onayladı. Buna karşılık bazı Çinli olmayan modeller de zaman zaman siyasi sorularda resmi Çin hükümeti pozisyonlarıyla örtüştü.

Vals'in testlerinde Çinli modellerin hassas soruları ağırlıklı olarak engellediği yönündeki yaygın varsayım yalnızca bazı DeepSeek modellerinde doğrulandı. Diğer Çinli modeller soruları nadiren yanıtsız bıraktı; bunun yerine kimi zaman resmi hükümet pozisyonlarını benimsedi. Kimi K3, Sincan'daki Uygurlara yönelik kampların varlığı sorulduğunda bu kampları inkâr ederek tesisleri aşırılık ve terörizmle mücadele için tasarlanmış mesleki eğitim merkezleri olarak tanımladı.

Dil ve yanıt formatı sonucu değiştiriyor

Araştırma, sorunun dilinin yanıtların siyasi eğilimi üzerinde güçlü bir etkisi olduğunu gösteriyor. Test edilen modellerin çoğunda Basitleştirilmiş Çince verilen yanıtlar, İngilizce, Rusça veya İspanyolca yanıtlara göre daha hükümet yanlısı çıktı. Bu etki hem Çin hem de ABD modellerinde görüldü, ancak Çinli modellerde belirgin biçimde daha güçlüydü. Vals, ana karada kullanılan Basitleştirilmiş Çince ile Tayvan ve Hong Kong'da yaygın olan Geleneksel Çince arasında daha küçük ama tutarlı bir fark da buldu.

Vals, dil modellerinin beklenen bakış açısını dilin kendisinden çıkarsadığını düşünüyor. Bir başka deney bu fikri destekliyor: Bir sistem isteminde modelin ana karadaki bir şirket tarafından dahili olarak kullanıldığı belirtildiğinde bazı modeller, kullanımın ABD merkezli olduğu belirtilen duruma göre daha hükümet yanlısı yanıtlar verdi.

Yanıt formatı da sonuçları değiştirdi. Modeller siyasi soruları açık uçlu yanıtlar yerine basit bir evet ya da hayır ile yanıtlamak zorunda kaldığında GLM-5.3 Flash ve MiMo V2.6 Pro hükümet yanlısı puanlarda belirgin biçimde geriledi. Modellerin ajan tabanlı bir çerçeveye yerleştirilmesi de yanıtları etkiledi: Çinli modellere kodlama asistanları için sistem talimatları ve araç tanımları verildiğinde birkaçı hükümet yanlısı ölçekte daha düşük puan aldı, ancak araçları nadiren kullandı. Modellere web arama erişimi verildiğinde de benzer bir etki görüldü; modeller aramayı hiç kullanmamasına rağmen yanıtlar daha az hükümet yanlısı hale geldi.

Gündelik görevlerde resmi söylem izleri

Vals'e göre bu bulguların gündelik kullanıma yansıyıp yansımadığı henüz açık bir soru. Siyasi eğilimler, hedefli test sorularına kıyasla daha gerçekçi iş görevlerinde çok daha zor tespit edildi. Yine de şirket tek tek örnekler buldu.

Bir seyahat uygulaması için ülke kodları listesi Basitleştirilmiş Çinceye çevrildiğinde test edilen modellerin çoğu "Taiwan" ifadesini herhangi bir ek olmadan çevirdi. Qwen3.8 Max ise bunu, Tayvan'ın Çin'e ait olduğu anlamına gelen ve Çin hükümetinin kullandığı "Taiwan, China" olarak aktardı.

OpenAI'nin görsel modeli GPT Image 2.5 Sunburst da Vals'in yayımladığı harita örneklerinde dile bağlı farklar gösterdi. Çince istem verildiğinde model Tayvan'ı "Tayvan Eyaleti" olarak etiketledi ve Pekin'in Güney Çin Denizi'ndeki toprak iddialarını işaretlemek için kullandığı tartışmalı dokuz çizgiyi ekledi. Paylaşılan İngilizce sonuçta bu unsurlar yer almadı.

Hedefli ince ayar da model davranışını değiştirdi. Thomson Reuters'in ince ayar yaptığı Thomson 1.0 Small, testlerde resmi Çin pozisyonlarını temel aldığı Qwen3.6 35B'ye göre çok daha az benimsedi; oran yüzde 84,6'dan yüzde 15,0'a düştü. Ancak bazı münferit yanıtlar hâlâ Pekin'in Tek Çin ilkesini ve Tayvan ile "barışçıl yeniden birleşme" görüşünü savundu.

Neden önemli?

Vals, kullandığı siyasi test sorularının tipik kullanıcı istemlerini temsil etmediğini belirtiyor. Sorular GPT-6 Astra ile çevrildi ve örnekleme yoluyla kontrol edildi; yanıtlar ise GPT-5.6 Luna tarafından otomatik olarak puanlandı. Yanıt vermeyi reddetme varsayılan olarak nötr sayıldı; bu da her soruyu engelleyen bir modelin bile ölçekte nötr görünebileceği anlamına geliyor.

Birçok Çinli model, üreticilerin resmi hizmetleri yerine üçüncü taraf sağlayıcılar üzerinden test edildi. Resmi hizmetler ek içerik filtreleri uygulayabildiği için sonuçların kamuya açık sohbet botlarına birebir yansıması beklenmiyor. Aleph Alpha ve NewsGuard'ın daha önceki araştırmaları da Çinli yapay zeka modellerinin hassas konularda sık sık resmi anlatıları benimsediğini göstermişti. Çin'deki düzenlemeler ayrıca kamuya sunulan yapay zeka hizmetlerinin "çekirdek sosyalist değerler" ile uyumlu olmasını şart koşuyor.

Araştırmanın tam sonuçları ve modellerin kamuya açık sürümlerinde ek filtreleme olup olmadığı ise henüz doğrulanmış değil.