ผลวิจัยชี้ AI จีนไม่ได้เป็นเพียงกระบอกเสียงรัฐบาล มีความซับซ้อนกว่าที่คิด

ผลการศึกษาล่าสุดโดย Vals AI เผยให้เห็นว่าโมเดล AI ของจีนไม่ได้ตอบคำถามทางการเมืองไปในทิศทางเดียวกันทั้งหมดอย่างที่หลายฝ่ายคาดการณ์ไว้ ขณะเดียวกันยังพบว่าโมเดลจากฝั่งตะวันตกเองก็มีการยอมรับจุดยืนอย่างเป็นทางการของรัฐบาลจีนในบางกรณีด้วยเช่นกัน

เดิมทีโมเดล AI ของจีนมักถูกมองว่าต้องปฏิบัติตามแนวทางของปักกิ่งอย่างเคร่งครัดในประเด็นที่ละเอียดอ่อน หรือเลือกที่จะปฏิเสธการตอบคำถามโดยสิ้นเชิง แต่ Vals AI บริษัทผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบ AI benchmark ได้ฉายภาพที่ซับซ้อนกว่านั้น ผ่านการทดสอบด้วยคำถามเกี่ยวกับประเทศจีนหลายร้อยข้อต่อโมเดลภาษาจากทั้งจีน สหรัฐฯ และประเทศอื่นๆ โดยปรับเปลี่ยนทั้งภาษา บริบท และรูปแบบการตอบกลับ

Vals ได้กำหนดเกณฑ์วัดความสอดคล้องกับจุดยืนรัฐบาลจีนเรียกว่า "pro-China lean" โดยมีคะแนนตั้งแต่ -1 ถึง +1 ซึ่งค่าบวกหมายถึงการเห็นพ้องกับรัฐบาล และค่าลบหมายถึงการให้คำตอบเชิงวิพากษ์วิจารณ์

ภาพรวมพบว่าโมเดลจีนมีแนวโน้มสนับสนุนรัฐบาลต่ำกว่าที่คาด แม้จะมีความแตกต่างกันในแต่ละรุ่น เช่น GLM-5.3 Flash ยืนยันชัดเจนว่ามีการละเมิดสิทธิมนุษยชนในจีนจริงเมื่อถูกตั้งคำถาม ในทางกลับกัน โมเดลที่ไม่ใช่ของจีนบางรุ่นกลับแสดงความสอดคล้องกับจุดยืนของรัฐบาลจีนในคำถามทางการเมืองบางข้อ

ภาษาจีนใน Prompt ส่งผลให้คำตอบเอนเอียงสนับสนุนรัฐบาล

การศึกษาแสดงให้เห็นว่า ภาษาที่ใช้ใน prompt มีผลอย่างมากต่อความเอนเอียงของคำตอบ โดยโมเดลส่วนใหญ่จะให้คำตอบที่เป็นมิตรต่อรัฐบาลจีนมากขึ้นเมื่อถามด้วยภาษาจีนตัวย่อ เทียบกับภาษาอังกฤษ รัสเซีย หรือสเปน ผลกระทบนี้พบได้ทั้งในโมเดลจีนและอเมริกา แต่จะเด่นชัดกว่าในโมเดลของจีน นอกจากนี้ยังพบความแตกต่างระหว่างการใช้ภาษาจีนตัวย่อ (จีนแผ่นดินใหญ่) และภาษาจีนตัวเต็ม (ไต้หวันและฮ่องกง) อีกด้วย

นักวิจัยตั้งข้อสังเกตว่าโมเดลภาษาอาจอนุมานมุมมองที่คาดหวังจากตัวภาษาเอง ซึ่งการทดลองเสริมพบว่าเมื่อระบุใน system prompt ว่าโมเดลถูกใช้งานภายในบริษัทบนจีนแผ่นดินใหญ่ บางโมเดลจะตอบสนองในแนวทางสนับสนุนรัฐบาลมากกว่าการระบุว่าใช้งานในสหรัฐฯ

เลือกยอมรับจุดยืนทางการแทนการปฏิเสธตอบคำถาม

ข้อสันนิษฐานที่ว่าโมเดลจีนจะบล็อกคำถามละเอียดอ่อนนั้น พบว่าเป็นจริงเฉพาะกับ DeepSeek บางรุ่นเท่านั้น แต่โมเดลจีนส่วนใหญ่แทบไม่ปฏิเสธการตอบ ทว่าเลือกที่จะยอมรับจุดยืนอย่างเป็นทางการแทน เช่น Kimi K3 ที่ปฏิเสธการมีอยู่ของค่ายกักกันในซินเจียง โดยระบุว่าเป็นศูนย์ฝึกวิชาชีพเพื่อต่อต้านลัทธิสุดโต่ง

รูปแบบการตอบกลับที่กำหนดไว้ก็มีผลเช่นกัน เมื่อถูกบังคับให้ตอบเพียง "ใช่" หรือ "ไม่" โมเดลอย่าง GLM-5.3 Flash และ MiMo V2.6 Pro กลับมีคะแนนสนับสนุนรัฐบาลลดลงอย่างมาก

นอกจากนี้ การใช้งานในรูปแบบ agentic หรือการให้โมเดลเข้าถึงเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดและการค้นหาเว็บ ยังส่งผลให้คำตอบมีความเป็นมิตรกับรัฐบาลน้อยลง แม้ว่าโมเดลจะไม่ได้ทำการค้นหาข้อมูลจริงๆ ในขณะนั้นก็ตาม

การแทรกซึมของสำนวนรัฐบาลในงานทั่วไป

แม้แนวโน้มทางการเมืองจะตรวจพบได้ยากในงานทั่วไป แต่ Vals ยังพบตัวอย่างที่น่าสนใจ เช่น การแปลรายชื่อรหัสประเทศสำหรับแอปท่องเที่ยว ซึ่งโมเดล Qwen3.8 Max แปลคำว่า "Taiwan" เป็น "Taiwan, China" เพื่อระบุว่าเป็นส่วนหนึ่งของจีน

โมเดลรูปภาพอย่าง GPT Image 2.5 Sunburst ของ OpenAI ก็แสดงความแตกต่างตามภาษา โดยเมื่อใช้ prompt ภาษาจีน แผนที่จะปรากฏชื่อ "มณฑลไต้หวัน" และเส้นเก้าขีดในทะเลจีนใต้ แต่ในเวอร์ชันภาษาอังกฤษกลับไม่มีองค์ประกอบเหล่านี้

สำหรับการทำ fine-tuning เฉพาะทางพบว่าช่วยเปลี่ยนพฤติกรรมได้ โดยโมเดล Thomson 1.0 Small ที่ปรับแต่งโดย Thomson Reuters ยอมรับจุดยืนของจีนน้อยกว่าโมเดลต้นฉบับอย่าง Qwen3.6 35B อย่างเห็นได้ชัด แม้บางคำตอบจะยังคงรักษาหลักการจีนเดียวไว้ก็ตาม

ข้อจำกัดและวิธีการให้คะแนน

ในการทดสอบนี้ Vals ใช้คำถามทางการเมืองที่แปลโดย GPT-6 Astra และให้คะแนนอัตโนมัติผ่าน GPT-5.6 Luna โดยกำหนดให้การปฏิเสธตอบคำถามมีค่าเป็นกลาง ซึ่งอาจทำให้โมเดลที่บล็อกทุกคำถามดูเหมือนไม่มีความเอนเอียงในระบบวัดผล

นอกจากนี้ โมเดลจีนจำนวนมากถูกทดสอบผ่านผู้ให้บริการบุคคลที่สาม ซึ่งอาจไม่มี content filters เข้มงวดเท่าบริการอย่างเป็นทางการ ผลลัพธ์จึงอาจต่างจากแชทบอทที่เปิดสาธารณะทั่วไป อย่างไรก็ตาม กฎระเบียบของจีนยังคงบังคับให้ AI ต้อง สอดคล้องกับ "ค่านิยมหลักของสังคมนิยม" ต่อไป