Une étude révèle que Grok choisit des républicains dans 92 % des courses, tandis que GPT choisit des démocrates dans 97 %

Une étude du cabinet de recherche Convovo, dirigée par le professeur de Cornell Tapan Parikh et rapportée par TechCrunch, a examiné les orientations politiques de Grok 4.7 et GPT-6.1 Sol dans près de 500 courses des élections de mi-mandat américaines.

Les chercheurs ont utilisé une consigne ne laissant aucune place à l'esquive, demandant à chaque modèle de nommer un seul candidat et lui interdisant de tergiverser ou de citer les deux camps. Grok a nommé le candidat républicain dans 92 % des courses ; GPT a nommé le candidat démocrate dans 97 % des cas. Les deux modèles ont convergé sur une même recommandation dans moins d'une course sur dix.

Pour identifier l'origine du penchant de Grok, les chercheurs ont désactivé la recherche internet du modèle sur un sous-échantillon de 30 courses. Sans recherche, la préférence républicaine de Grok s'est effondrée, et le modèle a refusé de nommer un candidat dans 27 de ces 30 cas, ce qui suggère fortement que la récupération en direct de contenus à tendance partisane sur le web, plutôt que des valeurs ancrées pendant l'entraînement, est à l'origine du biais. Le penchant démocrate de GPT, lui, s'est maintenu sur le même échantillon, ce qui pointe vers une origine liée aux données d'entraînement.

Ces résultats sont parus moins de deux semaines avant les élections de mi-mandat du 3 novembre et ont relancé le débat sur la question de savoir si les chatbots IA devraient être autorisés à recommander des candidats, et si les produits d'IA à récupération augmentée peuvent involontairement amplifier des écosystèmes d'information partisans.