I principali LLM risultano in massima parte libertario‑sinistra
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
Un esperimento di Unslop.run mostra che modelli come Grok ricadono spesso nel quadrante libertario‑sinistra del Political Compass.
Metà delle esecuzioni di Grok lo piazzano nel quadrante libertario‑sinistra del Political Compass. E non è un outlier: la maggior parte dei principali modelli di linguaggio finisce nello stesso quadrante del grafico a due assi usato dal quiz (vedi1).
Il test arriva da Unslop.run. L’autore firma “Victor”, ingegnere di ricerca IA in una startup europea, che ha chiesto anonimato parziale. Ha spiegato a The Register e su Hacker News che l’esperimento non ha “pieno rigore scientifico”, ma suggerisce pattern nelle risposte dei modelli al questionario. Il setup include l’etichetta “MechaHitler” assegnata a Grok per questa prova, come riportato dalla fonte1.
Secondo The Register, i modelli provati convergono sullo stesso quadrante e lo fanno con regolarità tra run ripetute. La coerenza si vede anche nel caso di Grok: metà delle sessioni lo riportano nello stesso settore della mappa. Ma Victor mette paletti chiari: senza un campione di risposte umane, non si può centrare la metrica del Political Compass. Gli autori del quiz non pubblicano dati aggregati degli utenti, quindi manca un ancoraggio per normalizzare i punteggi dei modelli. Il risultato va letto come confronto interno al perimetro del quiz, non come misura assoluta dell’“ideologia” dei sistemi1.
The Register evidenzia un contrasto: mentre il capitalismo spinge l’adozione dell’IA, le risposte dei modelli, mappate sul Political Compass, riflettono posizioni economiche e sociali che non coincidono con quelle di molte aziende che li sviluppano. È un effetto che emerge nella mappa, non una dichiarazione d’intenti dei vendor1.
Unslop.run ha pubblicato i risultati e il dettaglio del metodo; per la verifica immediata dei modelli inclusi e del setup, rimando alla fonte1.
Il lavoro resta esplorativo, per ammissione dell’autore. Chi vorrà testare la tenuta di questa convergenza dovrà partire da un dataset umano pubblicabile. Solo così si potrà calibrare il centro della mappa e verificare se, una volta ancorati a risposte comparabili, i modelli restano nel medesimo quadrante o si disperdono altrove1.
Fonti
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