जैसे ही लाखों लोग समाचारों, राजनीतिक तर्कों और यहां तक कि वोट देने के तरीके पर जवाब के लिए एआई चैटबॉट्स की ओर रुख करते हैं, एक नया अध्ययन एक असुविधाजनक सवाल पूछता है: जब मॉडल हमसे असहमत होते हैं, तो वे किस तरफ झुकते हैं?
जून 2026 में एनालिटिक्स स्टार्टअप ट्रैकर द्वारा प्रकाशित एक प्रोजेक्ट में बिल्कुल यही मैप तैयार किया गया था। शोधकर्ताओं ने हर प्रमुख एआई मॉडल को राजनीति, अर्थशास्त्र, भाषण और समाज के बारे में चार्ज किए गए प्रश्नों की एक ही बैटरी के माध्यम से रखा - और मुख्य निष्कर्ष यह है कि उनमें से अधिकतर एक ही तरह से झुकते हैं, हालांकि समान मात्रा में नहीं और उतनी सफाई से नहीं जितना कि आकस्मिक पर्यवेक्षक मान सकते हैं। For more context on this story, see our ongoing AI trends.
अध्ययन कैसे काम किया
ट्रैकर की कार्यप्रणाली के अनुसार, प्रत्येक मॉडल से एक ही ओपन-एंडेड प्रश्न बैंक कई बार पूछा गया, जिसमें वेब सर्च बंद था और कोई सिस्टम प्रॉम्प्ट लागू नहीं किया गया था। वह विवरण मायने रखता है: पुनर्प्राप्ति अक्षम होने पर, रीडिंग दर्शाती है कि मॉडल स्वयं किस ओर झुकता है, इस समय ऑनलाइन जो कुछ भी होता है उससे स्वतंत्र।
एक अलग तटस्थ क्लासिफायरियर फिर प्रत्येक कच्चे उत्तर को पढ़ता है, एक हस्ताक्षरित रुख, हेजिंग की डिग्री, इनकार का प्रकार और किसी भी भरी हुई भाषा को रिकॉर्ड करता है। परिणामों को 95 प्रतिशत विश्वास अंतराल के साथ भारित साधन के रूप में प्लॉट किया गया था, और प्रत्येक कच्चे उत्तर को स्थायी रूप से संग्रहीत किया गया था ताकि स्कोर की पुन: गणना की जा सके।
महत्वपूर्ण रूप से, प्रत्येक मॉडल को एक बिंदु के बजाय क्लाउड के रूप में दिखाया गया है। क्योंकि प्रत्येक मॉडल को कई बार चलाया गया था, विज़ुअलाइज़ेशन उस पूरे प्रसार को कैप्चर करता है जहां यह रन में पहुंचा - एकल लेबल की तुलना में अधिक ईमानदार तस्वीर।
17 जून, 2026 तक एकत्र किए गए आंकड़ों के अनुसार, अध्ययन में छह मॉडल और 4,400 से अधिक उत्तर शामिल थे।
निष्कर्ष
मॉडलों को दो अक्षों पर मैप किया गया है: एक आर्थिक धुरी जो बाएं से दाएं चलती है, और एक सामाजिक धुरी जो उदारवादी से सत्तावादी तक चलती है।
छह में से चार मॉडल केंद्र के बाईं ओर झुकते हैं। असाधारण अपवाद स्पेक्ट्रम के विपरीत छोर पर बैठते हैं:- ग्रोक को परीक्षण किए गए किसी भी मॉडल के दाहिनी ओर सबसे दूर मापा गया, और जब सीधे पूछा गया कि यह किस तरफ झुकता है, तो इसके दावे से लगभग 0.36 अधिक दाहिनी ओर मापा गया।
- मिथुन सबसे स्थिर मॉडल था, जो आर्थिक धुरी पर मृत केंद्र के सबसे करीब बैठा था।
एक मॉडल क्या कहता है और क्या करता है के बीच का अंतर अध्ययन के सबसे अधिक खुलासा करने वाले मैट्रिक्स में से एक साबित हुआ। क्लाउड ने स्व-रिपोर्ट की तुलना में लगभग 0.34 बायीं ओर मापा। चैटजीपीटी और मेटा के लामा दोनों ने तटस्थता का दावा किया, फिर भी बाईं ओर क्रमशः 0.29 और 0.17 मापा गया। डीपसीक केंद्र के पास उतरा और काफी हद तक अपने स्वयं के विवरण से मेल खाता है।
एक नक्शा, कोई फैसला नहीं
ट्रैकर काम को निर्देशात्मक के बजाय वर्णनात्मक बनाने में सावधानी बरतता है। प्रोजेक्ट रिपोर्ट करता है कि मॉडलों ने क्या कहा, बिना इस पर निर्णय किए कि कौन सही है। रंग पैलेट जानबूझकर संयुक्त राज्य अमेरिका की राजनीति का लाल और नीला नहीं है, और विश्लेषण से यह कभी पता नहीं चलता कि कौन सा ध्रुव बेहतर है।
अमूर्त निर्देशांक को अर्थ देने के लिए, शोधकर्ताओं ने वास्तविक दुनिया के संदर्भ आंकड़ों - राज्य के प्रमुखों, पार्टी के नेताओं और राजनीतिक आंदोलनों - का उपयोग करके मानचित्र को स्थापित किया, जिनकी स्थिति स्थापित विशेषज्ञ सर्वेक्षणों, विशेष रूप से 2024 चैपल हिल विशेषज्ञ सर्वेक्षण (सीएचईएस) और वी-डेम डेटासेट से आती है, न कि टीम के स्वयं के निर्णय से।
अध्ययन उन विशिष्ट प्रश्नों को भी तोड़ता है जो मॉडलों को सबसे अधिक विभाजित करते हैं, वास्तविक दुनिया के आंकड़े जो प्रत्येक मॉडल गर्मजोशी से प्रशंसा करते हैं या आलोचना करने से इनकार करते हैं, और एक "विश्वदृष्टि" लेंस जो विभिन्न देशों और भाषाओं के परिप्रेक्ष्य से समान मॉडल की फिर से जांच करता है।
यह क्यों मायने रखता है
एआई सिस्टम सार्वजनिक चर्चा को कैसे आकार देते हैं, इसकी गहन जांच के बीच पारदर्शिता पर जोर दिया गया है। एक मॉडल का दुबला-पतला, यहां तक कि एक सूक्ष्म मॉडल, चुपचाप उस तरीके को चला सकता है जिस तरह से वह एक समाचार कहानी का सारांश प्रस्तुत करता है, एक नीतिगत समझौते का मूल्यांकन करता है, या एक राजनेता का चरित्र-चित्रण करता है। क्योंकि चैटबॉट के उत्तर अक्सर तटस्थ अधिकार के साथ आते हैं, उपयोगकर्ताओं के पास उस बहाव का पता लगाने का शायद ही कोई तरीका होता है।
स्कोरिंग वेटेज के साथ एक खुला प्रश्न बैंक प्रकाशित करके, प्रत्येक आइटम को तथ्यात्मक या मूल्य-आधारित के रूप में टैग करके, और क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत अंतर्निहित डेटा जारी करके, ट्रैकर बाहरी शोधकर्ताओं को काम को सत्यापित करने और विस्तारित करने के लिए आमंत्रित कर रहा है - प्रयोगशालाओं द्वारा जारी किए गए अक्सर-अपारदर्शी मूल्यांकन के विपरीत जो स्वयं मॉडल बनाते हैं।
सीमाएँ
अध्ययन महत्वपूर्ण चेतावनियों को स्वीकार करता है। राजनीतिक रुख बहुआयामी है, और इसे दो अक्षों पर दबाने से अनिवार्य रूप से इसकी बारीकियां खत्म हो जाती हैं। उत्तर वाक्यांश, भाषा और क्षेत्र के साथ बदल सकते हैं, यही कारण है कि टीम रन-टू-रन स्थिरता को मापती है और यह देखने के लिए एक अलग "बॉर्डर टेस्ट" चलाती है कि वेब खोज को वापस चालू करने से स्थान के आधार पर परिणाम कैसे बदलते हैं।
इनमें से कोई भी यह साबित नहीं करता कि कोई भी मॉडल जानबूझकर पक्षपातपूर्ण है। लेकिन यह दर्शाता है कि प्रमुख एआई सिस्टम समान आधार पर नहीं हैं - और जब लाखों लोग विवादित प्रश्नों पर उनसे परामर्श करते हैं, तो वे छोटे अंतर बढ़ जाते हैं।
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