Los modelos de IA chinos responden más afines a Pekín si se les pregunta en chino

Los modelos de lenguaje chinos no se limitan a repetir la línea oficial de Pekín ni a negarse a contestar, pero cambian de tono según el idioma en que se les pregunte. Un estudio de la empresa de benchmark Vals AI concluye que la inclinación progubernamental de los modelos chinos fue menor de lo esperado, aunque con grandes diferencias entre unos y otros, y que algunos modelos no chinos también adoptan a veces posiciones oficiales del Gobierno chino.

Según recoge The Decoder, los investigadores hicieron cientos de preguntas sobre China a modelos chinos, estadounidenses y de otros orígenes, cambiando entre pruebas el idioma, el contexto de uso y el formato de respuesta. La escala va de −1 a +1: los valores positivos indican más acuerdo con las posiciones oficiales y los negativos, respuestas más críticas. La empresa llama a esa medida «inclinación prochina» (pro-China lean).

El ejemplo de que no todos responden igual es GLM-5.3 Flash: preguntado por ello, confirmó explícitamente que las violaciones de derechos humanos de China están bien documentadas.

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Preguntar en chino simplificado vuelve las respuestas más afines al Gobierno

El idioma de la petición tiene un efecto fuerte sobre el sesgo político de la respuesta. En la mayoría de modelos probados, las respuestas en chino simplificado fueron más progubernamentales que en inglés, ruso o español. El efecto apareció en modelos chinos y estadounidenses, pero fue mucho más marcado en los chinos.

La empresa incluso encontró una diferencia menor pero constante entre el chino simplificado, el que se usa en China continental, y el tradicional, habitual en Taiwán y Hong Kong. Vals sospecha que los modelos deducen del propio idioma la perspectiva que se espera de ellos, y otro experimento apunta en esa dirección: cuando el mensaje de sistema decía que el modelo lo usaba internamente una empresa de China continental, algunos respondieron de forma más progubernamental que cuando se indicaba un uso en Estados Unidos.

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Kimi K3 negó los campos de internamiento de uigures en vez de negarse a responder

La idea extendida de que los modelos chinos bloquean sobre todo las preguntas delicadas solo se cumplió con algunos modelos de DeepSeek. La mayoría del resto rara vez se negó a contestar; en su lugar, a veces adoptaron las posiciones oficiales del Gobierno.

Kimi K3, por ejemplo, negó la existencia de campos de concentración para uigures en Xinjiang y llamó a esas instalaciones centros de formación profesional pensados para combatir el extremismo y el terrorismo.

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Pedir un sí o un no, o dar herramientas al modelo, rebaja el sesgo

El formato de respuesta exigido también movió los resultados. Cuando tenían que contestar con un simple sí o no, GLM-5.3 Flash y MiMo V2.6 Pro puntuaron mucho menos progubernamentales que con respuestas abiertas.

Integrarlos en un entorno agéntico también cambió las respuestas. Con instrucciones de sistema y definiciones de herramientas de asistentes de programación, varios modelos chinos bajaron en la escala, aunque apenas usaron esas herramientas. Pasó algo parecido al darles acceso a búsqueda web: las respuestas fueron menos progubernamentales aunque los modelos nunca llegaron a buscar nada.

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«Taiwán, China» y la línea de nueve trazos aparecen también en tareas corrientes

Si esto se traslada al uso diario es una pregunta abierta. Según la empresa, las tendencias políticas fueron mucho más difíciles de detectar en tareas de trabajo realistas que en preguntas de prueba dirigidas, aunque encontró ejemplos sueltos. Al traducir al chino simplificado una lista de códigos de país para una aplicación de viajes, la mayoría puso «Taiwán» sin más; Qwen3.8 Max lo tradujo como «Taiwán, China», la etiqueta que usa el Gobierno chino y que implica que la isla pertenece a China.

El modelo de imagen de OpenAI, GPT Image 2.5 Sunburst, también mostró diferencias según el idioma en los mapas que publicó la empresa. Con la petición en chino, rotuló Taiwán como «Provincia de Taiwán» y añadió la disputada línea de nueve trazos con la que Pekín marca sus reclamaciones en el mar de la China Meridional. En el resultado en inglés que se mostró, esos elementos no estaban.

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Un ajuste fino de Thomson Reuters bajó las posturas oficiales del 84,6 al 15,0 %

El ajuste fino dirigido sí cambió el comportamiento. Thomson 1.0 Small, ajustado por Thomson Reuters a partir de Qwen3.6 35B, adoptó posiciones oficiales chinas en el 15,0 % de los casos, frente al 84,6 % del modelo original. Algunas respuestas sueltas, eso sí, seguían defendiendo el principio de una sola China y la «reunificación pacífica» con Taiwán.

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Las negativas cuentan como neutras y muchos modelos se probaron a través de terceros

Las negativas cuentan como neutras por defecto, así que un modelo que bloquee todas las preguntas podría parecer neutral en la escala. Además, según la empresa, las preguntas no son representativas de lo que pide un usuario normal; se tradujeron con GPT-6 Astra, se revisaron por muestreo y las respuestas las puntuó automáticamente GPT-5.6 Luna.

Además, muchos modelos chinos se evaluaron a través de proveedores externos y no de los servicios oficiales de los fabricantes, que pueden aplicar filtros de contenido adicionales, así que los resultados no tienen por qué trasladarse a los chatbots públicos.

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Escrito por Eloy Andrade