AI选举偏见：Grok挺共和党 Open... Features
据科技媒体 TechCrunch 于 2026 年 10 月 24 日报道，一项最新研究发现，埃隆·马斯克旗下 xAI 公司的 Grok 模型在被迫选择候选人时，压倒性地推荐共和党候选人，而 OpenAI 的 GPT 模型则明显偏向民主党。研究覆盖了近 500 场选举，两款 AI 模型在超过 90% 的竞选中给出截然不同的投票建议。这一发现揭示了 AI 系统内部固有的政治倾向，并引发了对 AI 如何影响公众舆论和选举公正性的新一轮讨论。
明星座驾研究设计：强迫 AI 做出政治选择
这项由匿名研究团队进行的研究，于 2026 年 10 月上旬完成，结果独家提供给 TechCrunch。研究者将 2024 和 2026 年美国国会、州长及地方选举的近 500 个候选人组合输入到 Grok 和 GPT-4 系列模型中，要求它们根据候选人政策、履历和公开声明“推荐更优选择”。研究排除了明显无争议或候选人不明确的选举，确保每个测试案例都包含两党候选人。在每场选举中，模型被强制做出唯一推荐，无法回避或选择“中立”。
明星穿搭数据对比：Grok 与 GPT 的推荐差异
根据 TechCrunch 获取的研究数据，Grok 推荐共和党候选人的比例为 82%，而 GPT 推荐民主党候选人的比例为 79%。在 91.3% 的选举中，两款模型给出了相反的推荐。下表展示了部分关键州的测试结果：
明星同款| 选举类型 | Grok 推荐 | GPT 推荐 | 模型分歧？ |
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| --------- | ---------- | --------- | ---------- |
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| 宾夕法尼亚州参议员 | 共和党候选人 | 民主党候选人 | 是 |
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| 佐治亚州州长 | 共和党候选人 | 民主党候选人 | 是 |
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| 亚利桑那州众议员第 2 选区 | 共和党候选人 | 民主党候选人 | 是 |
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| 威斯康星州参议员 | 民主党候选人 | 民主党候选人 | 否（均支持民主党） |
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| 俄亥俄州州长 | 共和党候选人 | 共和党候选人 | 否（均支持共和党） |
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数据来源：TechCrunch 引用 2026 年 10 月研究预印本。
模型训练数据与政治倾向的关联
研究人员指出，Grok 的训练数据大量来自 X（原 Twitter）平台的实时内容，而 X 上的政治讨论在马斯克接手后倾向于右翼。TechCrunch 援引研究团队核心成员的话称：“Grok 学习了平台上活跃用户的政治偏好，这些用户对共和党议题更加热情。”相比之下，OpenAI 的 GPT 模型训练数据包含更广泛的网络书面内容，包括大量主流媒体和学术论文，这些来源在政治光谱上通常偏左。路透社此前也在其 2025 年的 AI 偏见调查中指出，大型语言模型在训练过程中会吸收数据中的系统性偏见。
公司回应与行业争议
马斯克在 X 上对研究结果回应称：“Grok 旨在反映真实世界的数据，而不是被‘觉醒’算法过滤。”他补充说：“如果数据偏向某一方，模型自然会学到这一点。我们不会人为校正。”OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼则通过声明表示：“我们致力于减少模型中的政治偏见，但当前结果可能反映了训练数据中的主流叙事。我们会持续改进。”然而，两位高管的表态并未平息争议。独立 AI 安全研究员、前谷歌工程师朱莉·王（音译）在采访中对 TechCrunch 表示：“这种程度的分歧意味着 AI 尚未具备作为中立信息推荐工具的能力。如果用户依靠 AI 做投票决策，将面临严重的误导风险。”
对社会影响的深层思考
AI 在政治推荐中的角色正受到越来越多关注。2026 年 9 月，美国联邦选举委员会曾就 AI 生成的政治内容举行听证会。TechCrunch 报道称，本研究的结果可能加速监管讨论。研究团队在结论中警告：如果 AI 模型持续表现出强烈的党派偏好，它们可能会在无形中强化用户已有的政治立场，形成“信息茧房”。更令人担忧的是，当模型被集成到搜索引擎或社交媒体推荐系统后，数百万选民可能在不自知的情况下被引导至特定候选人的信息。
Grok 的独特性：自由放养 vs 审慎校准
与 OpenAI 和谷歌等公司采用“红队测试”“价值观对齐”等干预手段不同，xAI 对 Grok 采取了相对较少的审查。TechCrunch 分析认为，这种“自由放养”策略使得 Grok 更忠实地反映了其训练数据中的原始政治分布。而 OpenAI 则通过大量人工反馈微调来压制极端观点。然而，研究显示，OpenAI 的校准并没有带来“中立”，而是将模型推向了另一个极端——左翼倾向。这一对比表明，目前两种常见的去偏见方法（数据筛选与后训练调整）均未能实现政治公平。
FAQ
Q1: 这项研究是否意味着 AI 有“党派偏见”？
A1: 研究显示，在强制推荐场景下，Grok 和 GPT 表现出显著的党派倾向，但这并非 AI 有意为之，而是训练数据和政治校准方式不同导致的结果。模型本身没有政治意识，只是学习到的模式不同。
Q2: 用户能否信任 AI 的选举推荐？
A2: 目前不建议用户将 AI 推荐作为投票决策的唯一依据。研究团队强调，任何模型都可能隐含系统性偏见。选民应查阅多个来源，包括官方候选人信息和独立新闻机构。
结语 2026 年 10 月的研究再次敲响警钟：AI 模型在政治议题上远非中立，其推荐结果深刻反映了训练数据和管理策略的偏好。随着 AI 逐步融入信息消费，如何避免算法在无意中加剧政治极化，将是技术公司和监管机构必须面对的核心挑战。
