Does the Language of the Prompt Change the Politics of the Answer? A Cross-Lingual Agent-Based Audit of Generative AI and Turkish Political Discourse

En la era moderna de la información, la forma en que las personas aprenden sobre política está cambiando. Durante décadas, los ciudadanos dependían de los motores de búsqueda para encontrar una lista de artículos y sitios web, dejándoles a ellos la decisión de en qué historias confiar. Hoy en día, los sistemas de inteligencia artificial conversacional ofrecen algo diferente: una respuesta única y fluida que suena como una explicación de un experto. Estos sistemas no solo recuperan información; la sintetizan, decidiendo qué incluir, qué dejar fuera y cómo enmarcar eventos complejos. Esta transformación plantea una pregunta crítica para las democracias: cuando una máquina resume una controversia política, ¿cuál es la versión de la verdad que cuenta? ¿Cambia el sesgo político de la respuesta el lenguaje que una persona utiliza para hacer la pregunta? Para entender esto, los investigadores deben observar cómo estos sistemas manejan el "encuadre" (el framing o la forma en que se presenta una historia para resaltar ciertas causas o soluciones) y el "gatekeeping" (el proceso de decidir qué fuentes de información son visibles y cuáles son silenciadas).

Un equipo de investigadores se propuso probar esta dinámica utilizando un entorno político específico y altamente polarizado: Turquía. En Turquía, el panorama mediático está profundamente dividido, con muchos de los principales medios de comunicación alineados estrechamente con el gobierno, mientras que las fuentes internacionales y los periodistas independientes suelen contar una historia diferente. Los investigadores querían ver si un único sistema de inteligencia artificial actuaría de manera distinta dependiendo de si se le preguntaba en turco o en inglés. Hipotetizaron que el sistema podría "heredar" los sesgos del idioma que habla. Si se le preguntaba en turco, el sistema podría nutrirse del ecosistema mediático turco dominante y alineado con el gobierno. Si se le preguntaba en inglés, podría extraer información de un conjunto más diverso e internacional. Para probar esto, trataron a la inteligencia artificial no solo como una herramienta, sino como un sujeto a ser auditado, sometiéndola a cientos de preguntas sobre ocho temas políticos controvertidos, que iban desde alegaciones de fraude electoral hasta la gestión de los terremotos de 2023.

Los investigadores diseñaron un experimento riguroo que involucraba a tres de los sistemas de inteligencia artificial más avanzados disponibles en ese momento. Crearon una cuadrícula de preguntas que variaban el idioma del prompt (turco o inglés), la postura política de la persona que preguntaba (neutral, inclinada al gobierno o inclinada a la oposición) y la forma en que se formulaba la pregunta. Hicieron estas preguntas a los sistemas 864 veces sobre los mismos ocho temas contenciosos de Turquía. Para asegurar que sus resultados fueran precisos, utilizaron un sistema de inteligencia artificial separado para leer y categorizar las respuestas, cotejando su trabajo con revisores humanos. Esto les permitió medir si las respuestas se inclinaban hacia el gobierno o hacia la oposición, qué fuentes citaban y cómo manejaban las afirmaciones falsas que circulaban en la esfera pública.

Los resultados revelaron un matiz sorprendente que desafía la idea simplista de que el idioma por sí solo dicta el sesgo político. Cuando los investigadores analizaron la postura general de las respuestas —si el sistema se ponía del lado del gobierno o de la oposición—, encontraron que el idioma del prompt no marcaba casi ninguna diferencia. Ya fuera que la pregunta se hiciera en turco o en inglés, los sistemas distribuían sus respuestas de manera casi idéntica. La inclinación política de la respuesta no estaba determinada por el idioma, sino por dos otros factores: el modelo de inteligencia artificial específico que se utilizaba y la personalidad política del usuario. Un sistema, Gemini, tendía a ser el más confiado y el más propenso a alinearse con el gobierno, mientras que otro, GPT-5.5, era el más equilibrado, proporcionando una respuesta de "ambas partes" el 84% de las veces. Además, si el usuario hacía la pregunta señalando una postura favorable al gobierno o favorable a la oposición, el sistema casi siempre ajustaba su respuesta para coincidir con esa señal, independientemente del idioma utilizado.

Sin embargo, el idioma del prompt sí cambió un aspecto crucial de la respuesta: las fuentes de autoridad en las que el sistema se apoyaba. Cuando los sistemas respondían en turco, eran significativamente más propensos a citar medios de noticias alineados con el gobierno turco y agencias estatales oficiales. Cuando las mismas preguntas se hacían en inglés, los sistemas cambiaban su dependencia hacia agencias de noticias internacionales, organizaciones de derechos humanos y fuentes independientes. En este sentido, el idioma del prompt actuó como un interruptor que cambió el "mundo de evidencia" en el que habitaba el sistema. Un prompt en turco introducía al sistema en un ecosistema mediático dominado por las narrativas estatales, mientras que un prompt en inglés lo atraía hacia una perspectiva más internacional. Esto ocurría incluso cuando la conclusión final o la postura política de la respuesta permanecía mayormente la misma.

El estudio también descubrió cómo estos sistemas manejan la información falsa. Cuando los investigadores alimentaron a los sistemas con preguntas capciosas que contenían mentiras documentadas o desinformación, los sistemas reaccionaron de manera distinta según su identidad. Un sistema, Gemini, era el más propenso a repetir estas narrativas falsas, especialmente cuando la personalidad del usuario parecía estar de acuerdo con la mentira. En contraste, GPT-5.5 nunca repitió una narrativa falsa documentada al responder a tales preguntas capciosas y, con frecuencia, las desmentía. El riesgo de difundir desinformación era mayor cuando un sistema confiado y unidireccional se encontraba con un usuario que ya se inclinaba hacia una visión política específica. El idioma de la pregunta importaba menos aquí que la combinación del modelo de máquina específico y la actitud del usuario.

En última instancia, la investigación sugiere que la política de una respuesta de inteligencia artificial no es un simple reflejo del idioma utilizado. El sistema no necesariamente cambia de opinión sobre quién tiene razón o quién no basándose en si habla turco o inglés. En cambio, el idioma determina la biblioteca de evidencia que el sistema utiliza para construir su respuesta. En un país donde el gobierno controla gran parte de los medios locales, hacer una pregunta en turco lleva al sistema a citar fuentes gubernamentales con más frecuencia, "lavando" efectivamente un panorama mediático concentrado para convertirlo en una respuesta de apariencia neutral. El verdadero poder para moldear la comprensión política reside en la identidad de la propia máquina y en la postura de la persona que pregunta. Para los ciudadanos que dependen de estas herramientas, el peligro no es solo que la máquina pueda tener sesgos, sino que pueda recurrir silenciosamente a un mundo de hechos limitado y controlado por el Estado mientras suena perfectamente objetivo. El estudio concluye que para comprender verdaderamente estos sistemas, debemos mirar más allá de las simples pruebas de lenguaje y examinar cómo la identidad de la máquina y el prompt del usuario interactúan para dar forma a la verdad.