研究发现，ChatGPT、Claude和Gemini等美国AI模型在面对涉华等敏感政治提问时，经常无意间拒绝批评威权政府或复读其官方立场，呈现出类似中国式审查的效果。https://t.co/3ixrD8GN40

据华尔街日报中文网报道，一项研究发现ChatGPT、Claude、Gemini等美国主流AI模型在涉华敏感政治提问中，频繁回避批评或复读官方立场，行为模式呈现类似中国式审查的效果。这暴露了大模型训练数据与对齐环节的系统性问题。

一句话看懂：据华尔街日报中文网报道，一项研究发现ChatGPT、Claude、Gemini等美国主流AI模型在涉华敏感政治提问中，频繁回避批评或复读官方立场，行为模式呈现类似中国式审查的效果。这暴露了大模型训练数据与对齐环节的系统性问题。

事件核心：发生了什么

华尔街日报中文网8月13日发布报道，援引一项针对美国主流AI模型的研究称，ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）和Gemini（Google）在回答涉华等敏感政治提问时，经常无意间拒绝批评威权政府，或直接复述其官方立场。研究者指出，这类行为并非由外部审查触发，而是模型在训练和对齐过程中内化的结果。该报道在社交平台引发大量讨论，截至发布约半天内阅读量已超过145.7万次。

为什么重要

这一发现揭示了大模型对齐（alignment）中一个被低估的问题：为减少争议性输出而设计的“安全训练”和RLHF（基于人类反馈的强化学习），在不同政治语境下可能演变成系统性偏差。美国AI公司在处理涉华议题时倾向于采取更保守的回答策略，而这种“安全偏移”恰好与威权政府期望的信息控制模式形成重叠，导致模型行为在事实上趋同于审查。

从竞争格局看，当头部闭源模型在敏感议题上的输出高度趋同，用户在选择服务时实际上面临的行为选项也在收窄。社交媒体上有评论猜测，这一现象可能与模型训练语料中包含大量中文数据集，甚至美国公司蒸馏了中国模型有关。若属实，意味着数据供应链的国别来源会直接影响模型的政治行为特征，也再次引发对开源与闭源路线在价值观层面透明度的讨论。