چونکہ لاکھوں لوگ خبروں، سیاسی دلائل، اور یہاں تک کہ ووٹ ڈالنے کے بارے میں جوابات کے لیے AI چیٹ بوٹس کا رخ کرتے ہیں، ایک نیا مطالعہ ایک غیر آرام دہ سوال پوچھتا ہے: جب ماڈلز ہم سے متفق نہیں ہیں، تو وہ کس طرف جھکتے ہیں؟

جون 2026 میں تجزیاتی سٹارٹ اپ Trakkr کی طرف سے شائع کردہ ایک پروجیکٹ بالکل اسی نقشے پر تیار کیا گیا تھا۔ محققین نے ہر بڑے AI ماڈل کو سیاست، معاشیات، تقریر اور معاشرے کے بارے میں چارج شدہ سوالات کی ایک ہی بیٹری کے ذریعے ڈالا — اور سرخی کی تلاش یہ ہے کہ ان میں سے زیادہ تر ایک ہی طرف جھکاؤ رکھتے ہیں، حالانکہ اتنی ہی مقدار میں نہیں اور اتنی صفائی سے نہیں جیسا کہ آرام دہ مبصرین فرض کر سکتے ہیں۔ For more context on this story, see our ongoing AI trends.

مطالعہ کیسے کام کرتا ہے۔

Trakkr کے طریقہ کار کے مطابق، ہر ماڈل سے کئی بار ایک ہی اوپن اینڈ سوال بینک سے پوچھا گیا، ویب سرچ آف کے ساتھ اور کوئی سسٹم پرامپٹ لاگو نہیں ہوا۔ یہ تفصیل اہمیت رکھتی ہے: بازیافت کے غیر فعال ہونے کے ساتھ، ریڈنگ اس بات کی عکاسی کرتی ہے کہ ماڈل خود کس طرف جھکاؤ رکھتا ہے، اس وقت جو کچھ بھی آن لائن ہوتا ہے اس سے آزاد۔

ایک علیحدہ غیر جانبدار درجہ بندی کرنے والا پھر ہر خام جواب کو پڑھتا ہے، دستخط شدہ موقف، ہیجنگ کی ڈگری، انکار کی قسم، اور کوئی بھری ہوئی زبان کو ریکارڈ کرتا ہے۔ نتائج کو 95 فیصد اعتماد کے وقفوں کے ساتھ وزنی ذرائع کے طور پر تیار کیا گیا تھا، اور ہر خام جواب کو مستقل طور پر محفوظ کیا گیا تھا تاکہ اسکورز کو دوبارہ شمار کیا جا سکے۔

اہم طور پر، ہر ماڈل کو ایک پوائنٹ کے بجائے کلاؤڈ کے طور پر دکھایا گیا ہے۔ چونکہ ہر ماڈل کو کئی بار چلایا گیا تھا، اس لیے ویژولائزیشن اس پورے پھیلاؤ کو پکڑ لیتی ہے جہاں وہ رنز کے پار اترا تھا — ایک لیبل سے زیادہ ایماندار تصویر۔

17 جون 2026 تک جمع کیے گئے ڈیٹا کے مطابق، اس مطالعے میں چھ ماڈلز اور 4,400 سے زیادہ جوابات شامل تھے۔

نتائج

ماڈلز کو دو محوروں میں نقشہ بنایا گیا ہے: ایک اقتصادی محور بائیں سے دائیں چل رہا ہے، اور ایک سماجی محور آزادی پسند سے آمرانہ تک چلتا ہے۔

چھ ماڈلز میں سے چار مرکز کے بائیں جانب جھکتے ہیں۔ اسٹینڈ آؤٹ مستثنیات سپیکٹرم کے مخالف سروں پر بیٹھتے ہیں:
  • گروک نے جانچے گئے کسی بھی ماڈل کے دائیں جانب سب سے زیادہ فاصلے پر ماپا، اور خاص طور پر اس کے دعویٰ سے تقریباً 0.36 مزید دائیں پیمائش کی جب براہ راست پوچھا گیا کہ یہ کس طرف جھکتا ہے۔
  • جیمنی سب سے مستحکم ماڈل تھا، جو معاشی محور پر مردہ مرکز کے سب سے قریب بیٹھا تھا۔

ماڈل کیا کہتا ہے اور جو کچھ کرتا ہے اس کے درمیان فرق مطالعہ کے سب سے زیادہ انکشاف کرنے والے میٹرکس میں سے ایک ثابت ہوا۔ کلاڈ نے خود اطلاع دی ہے اس سے 0.34 مزید بائیں پیمائش کی۔ ChatGPT اور Meta's Llama دونوں نے غیرجانبداری کا دعویٰ کیا ابھی تک بالترتیب تقریباً 0.29 اور 0.17 کی طرف سے بائیں طرف ماپا گیا۔ ڈیپ سیک مرکز کے قریب اتری اور بڑی حد تک اپنی خود کی وضاحت سے میل کھاتا ہے۔

ایک نقشہ، فیصلہ نہیں۔

Trakkr کام کو نسخہ کے بجائے وضاحتی کے طور پر ترتیب دینے میں محتاط ہے۔ پروجیکٹ رپورٹ کرتا ہے کہ کون صحیح ہے اس پر حکمرانی کیے بغیر ماڈلز نے کیا کہا۔ رنگ پیلیٹ جان بوجھ کر ریاستہائے متحدہ کی سیاست کا سرخ اور نیلا نہیں ہے، اور تجزیہ کبھی بھی یہ ظاہر نہیں کرتا ہے کہ کون سا قطب افضل ہے۔

تجریدی نقاط کو معنی دینے کے لیے، محققین نے حقیقی دنیا کے حوالہ جات کے اعداد و شمار — سربراہان مملکت، پارٹی رہنماؤں، اور سیاسی تحریکوں — کا استعمال کرتے ہوئے نقشے کو اینکر کیا، جن کی پوزیشنیں ماہرین کے قائم کردہ سروے، خاص طور پر 2024 چیپل ہل ایکسپرٹ سروے (CHES) اور V-Dem ڈیٹاسیٹ، ٹیم کے اپنے فیصلے کے بجائے۔

مطالعہ ان مخصوص سوالات کو بھی توڑتا ہے جو ماڈلز کو سب سے زیادہ تقسیم کرتے ہیں، حقیقی دنیا کے اعداد و شمار جن کی ہر ماڈل گرمجوشی سے تعریف کرتا ہے یا تنقید کرنے سے انکار کرتا ہے، اور ایک "ورلڈ ویو" لینس جو مختلف ممالک اور زبانوں کے نقطہ نظر سے انہی ماڈلز کا دوبارہ جائزہ لیتا ہے۔

یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

شفافیت کا دھکا اس بات کی سخت جانچ پڑتال کے درمیان آتا ہے کہ AI سسٹم عوامی گفتگو کو کس طرح تشکیل دیتے ہیں۔ ایک ماڈل کی دبلی پتلی، یہاں تک کہ ایک لطیف بھی، خاموشی سے اس طریقے کو چلا سکتی ہے جس طرح وہ خبروں کی کہانی کا خلاصہ کرتا ہے، پالیسی کی تجارت کا وزن کرتا ہے، یا کسی سیاست دان کی خصوصیت کرتا ہے۔ چونکہ چیٹ بوٹ کے جوابات اکثر غیر جانبدار اتھارٹی کے ساتھ آتے ہیں، اس لیے صارفین کے پاس شاذ و نادر ہی اس بہاؤ کا پتہ لگانے کا کوئی طریقہ ہوتا ہے۔

اسکورنگ وزن کے ساتھ ایک کھلا سوالیہ بینک شائع کرکے، ہر آئٹم کو حقائق یا اقدار پر مبنی کے طور پر ٹیگ کرکے، اور ایک Creative Commons لائسنس کے تحت بنیادی ڈیٹا جاری کرکے، Trakkr باہر کے محققین کو کام کی تصدیق اور توسیع کے لیے مدعو کر رہا ہے - جو لیبز کی طرف سے جاری کی جانے والی اکثر مبہم تشخیصات کے برعکس ہے جو خود ماڈل بناتے ہیں۔

حدود

مطالعہ اہم انتباہات کو تسلیم کرتا ہے۔ سیاسی موقف کثیر جہتی ہے، اور اسے دو محوروں پر دبانا لامحالہ اہمیت کھو دیتا ہے۔ جوابات فقرے، زبان اور علاقے کے ساتھ بدل سکتے ہیں، یہی وجہ ہے کہ ٹیم رن ٹو رن استحکام کی پیمائش کرتی ہے اور یہ دیکھنے کے لیے ایک علیحدہ "بارڈر ٹیسٹ" چلاتی ہے کہ ویب سرچ کو واپس کرنے سے مقام کے لحاظ سے نتائج کیسے بدلتے ہیں۔

اس میں سے کوئی بھی یہ ثابت نہیں کرتا کہ کوئی بھی ماڈل جان بوجھ کر متعصب ہے۔ لیکن یہ ظاہر کرتا ہے کہ بڑے AI سسٹمز ایک جیسی زمین پر قبضہ نہیں کرتے ہیں - اور یہ کہ جب لاکھوں لوگ متنازعہ سوالات پر ان سے مشورہ کرتے ہیں، تو یہ چھوٹے اختلافات بڑھ جاتے ہیں۔

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →