Um estudo sobre textos políticos gerados por seis modelos de linguagem não encontrou preferência clara por nenhum partido parlamentar da Suécia. Os perfis variaram conforme o tema: ChatGPT produziu textos neutros ou ambivalentes com mais frequência, enquanto Grok teve as diferenças mais marcantes em imigração, criminalidade e gênero.
O que a comparação partidária encontrou
Os pesquisadores compararam as respostas dos modelos com as posições dos oito partidos parlamentares suecos. Os social-democratas ficaram mais próximos dos perfis dos seis modelos, mas essa proximidade não foi estatisticamente significativa: após a correção para comparações múltiplas, nenhuma diferença entre as distâncias partidárias dentro de cada modelo permaneceu significativa.
Isso não permite apontar um chatbot como o menos enviesado em qualquer situação. O resultado depende da questão e da tarefa analisadas.
Como os pesquisadores montaram o teste
O estudo avaliou seis modelos em tarefas de escrita política em sueco, com 107 proposições, 77 estruturas de texto e três formulações de comando. No total, foram geradas 148.302 respostas. O artigo dos pesquisadores está no arXiv.
| Dimensão | Escopo do estudo |
| Modelos avaliados | Claude, DeepSeek, Gemini, Mistral, ChatGPT e Grok |
| Proposições políticas | 107, sobre temas da política sueca |
| Estruturas de texto | 77 |
| Formulações dos comandos | Neutra, positiva e negativa |
| Prompts | 24.717 por modelo |
| Respostas geradas | 148.302 no total |
| Comparação partidária | Posições dos oito partidos parlamentares da Suécia |
As formulações neutra, positiva e negativa descreviam como os comandos eram apresentados. Já a neutralidade ou a ambivalência se referia ao tipo de texto que ChatGPT produziu com maior frequência. São etapas diferentes da análise.
Onde os perfis dos modelos diferiram
Claude, DeepSeek, Gemini e Mistral apresentaram perfis semelhantes. ChatGPT produziu textos neutros ou ambivalentes mais vezes; Grok teve as diferenças mais acentuadas nos temas de imigração, criminalidade e gênero. No conjunto, os pesquisadores concluíram que não havia preferência clara por um partido e que o padrão mudava conforme o assunto ou a tarefa.
O que o estudo mediu sobre conversas e voto
O experimento avaliou textos gerados a partir de comandos, sem incluir o histórico de conversas contínuas com usuários nem medir efeitos sobre decisões de voto. Portanto, seus resultados descrevem padrões na escrita política dos modelos, não mudanças no comportamento eleitoral.
