6種類のAIチャットボットのうち5種類は政治的に中立的な立場に近い(Five out of six AI chatbots stay in the political middle ground)

2026-10-22 チャルマース工科大学

スウェーデンのチャルマース工科大学を中心とする研究チームは、6種類の大規模言語モデルが政治的な問題にどのような立場を示すかを分析した。Claude、DeepSeek、Gemini、Mistral、GPT、Grokを対象に、107の政治課題について77種類の文章作成課題を設定し、約14万8,000件のAI生成文章を評価した。その結果、5種類のモデルは特定の政党を明確に支持せず、スウェーデン政治の中間的な立場に近い回答を示した。一方、Grokは移民、犯罪、ジェンダーなどの論点で他のモデルと顕著な違いを示した。GPTは比較的中立的でバランスの取れた文章を生成する傾向が確認された。また、特定の政策への賛成・反対を主張するよう指示すると、モデルの回答はその方向に沿って変化した。研究チームは、日常利用では会話履歴も回答に影響する可能性があると指摘し、今後はAIとの継続的な対話が政治的意見や投票行動に及ぼす影響を調べる予定である。

<関連情報>

生成AIによる文章作成支援におけるバイアス問題:2026年スウェーデン総選挙における政治的課題と大規模言語モデル(LLM) Issue Bias in Generative AI Writing Assistance: Political Issues and LLMs in the Swedish 2026 Election

Bastiaan Bruinsma, Annika Fredén, Paul Röttger, Moa Johansson, Asad Sayeed
arXiv  last revised 28 Sep 2026 (this version, v2)
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.15207

Abstract

Generative AI writing assistants and the Large Language Models (LLMs) that power them are increasingly part of how voters gather information before elections. With growing evidence that they influence users’ opinions, it is increasingly important to understand the views and positions of these tools. To better understand these views, we examine the stances supplied by six LLMs on a variety of Swedish-language writing tasks ahead of the 2026 Swedish parliamentary election. We cross 107 policy propositions with 77 writing templates and neutral, positive, and negative prompt framings, producing 24,717 prompts per model and 148,302 responses. To study these, we look at the models’ default stance tendencies, compare how they respond to similar issues, and compare their responses with those of each of Sweden’s eight parliamentary parties on the same issue. We find that Claude, DeepSeek, Gemini, and Mistral have similar profiles; ChatGPT more often supplies neutral or ambivalent text; and Grok differs most on topics such as migration, crime, and gender. When comparing the political parties, we find that the Social Democrats are closest to all six models. Still, after correcting for multiple comparisons, none of the within-model differences in party distances remains significant. Overall, we find that no model has a clear preference, nor a clear preference for a party, but that this depends on the specific issue or task the user asks about.

1603情報システム・データ工学
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