Estimating the Geopolitical Preferences of Large Language Models from United Nations Voting Data
यह शोध पत्र संयुक्त राष्ट्र महासभा के मतदान डेटा का विश्लेषण करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय संबंधों से प्राप्त डायनेमिक ऑर्डिनल आइडियल-पॉइंट विधियों को लागू करता है, जो यह प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अक्सर ऐसे भू-राजनीतिक रुझान प्रदर्शित करते हैं जो उनके डेवलपर्स के गृह देशों से काफी भिन्न होते हैं, जिसमें इक्कीसवीं सदी के कुछ मॉडल्स संयुक्त राज्य अमेरिका के बजाय रूस के साथ अधिक निकटता से संरेखित होते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कोई व्यक्ति दुनिया के बारे में क्या सोचता है। आप उनसे कुछ सरल प्रश्न पूछ सकते हैं जैसे, "क्या आपको पिज्जा पसंद है?" या "क्या आकाश नीला है?" लेकिन क्या होगा यदि आप उनके गहरे, जटिल राजनीतिक विचारों को जानना चाहते हैं? अंतर्राष्ट्रीय संबंधों की दुनिया में, वैज्ञानिकों के पास एक चतुर तरकीब है। लोगों से सीधे पूछने के बजाय, वे देखते हैं कि देश हजारों अलग-अलग मुद्दों पर वर्षों तक कैसे मतदान करते हैं। यह देखकर कि कौन "हाँ" के लिए वोट देता है, कौन "नहीं" के लिए और कौन बीच में खड़ा रहता है, शोधकर्ता एक छिपा हुआ "राजनीतिक मानचित्र" बना सकते हैं जहाँ देशों को उनकी समान पसंद के आधार पर रखा जाता है। यह एक पार्टी के नक्शे बनाने जैसा है जहाँ सहमत होने वाले लोग पास-पास खड़े होते हैं, और असहमत होने वाले एक-दूसरे से दूर होते हैं।
अब, कल्पना कीजिए कि इस पार्टी में एक नया मेहमान आया है: एक सुपर-स्मार्ट कंप्यूटर मस्तिष्क जिसे 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल' (LLM) कहा जाता है। ये वे AI उपकरण हैं जो कहानियाँ लिख सकते हैं, सवालों के जवाब दे सकते हैं और हमसे चैट कर सकते हैं। लेकिन बड़ा सवाल यह है: यदि हम इन AI दिमागों को वास्तविक दुनिया के राजनीतिक मुद्दों पर मतदान करने के लिए कहें, तो वे मानचित्र पर कहाँ खड़े होंगे? क्या वे उस देश की तरह सोचते हैं जिसने उन्हें बनाया है? क्या उनके अपने गुप्त विचार हैं? यह शोध पत्र इन AI मॉडलों को संयुक्त राष्ट्र के नए मेहमानों की तरह मानता है और उनसे उन सभी प्रमुख निर्णयों पर मतदान करने के लिए कहता है जो दशकों से संयुक्त राष्ट्र ने लिए हैं। यह देखने का एक तरीका है कि क्या ये डिजिटल मस्तिष्क अपने रचनाकारों का केवल एक दर्पण हैं, या उन्होंने दुनिया को देखने का अपना अनूठा तरीका विकसित कर लिया है।
द ग्रेट यूएन वोट-ऑफ (The Great UN Vote-Off)
इस अध्ययन में, लेखक मैक्सिम चुपिल्किन ने दुनिया के चार सबसे प्रसिद्ध AI मॉडलों को अंतिम परीक्षा में डालने का निर्णय लिया। उन्होंने उन्हें केवल सरल प्रश्न नहीं पूछे; बल्कि उन्होंने उन्हें 1946 से लेकर 2025 तक संयुक्त राष्ट्र महासभा द्वारा पारित 5,555 अलग-अलग प्रस्तावों (आधिकारिक निर्णयों) का पूरा, गंभीर पाठ (text) दिया। ये आसान या उबाऊ वोट नहीं थे; ये "विवादास्पद" विषय थे, जहाँ देश अक्सर असहमत होते हैं।
चार AI प्रतियोगी थे:
- GPT-5 (OpenAI, USA से)
- Claude Sonnet (Anthropic, USA से)
- Gemini (Google, USA से)
- DeepSeek (चीन से)
नियम सख्त थे: AI को प्रस्ताव का पाठ पढ़ना था और ठीक तीन उत्तरों में से एक चुनना था: समर्थन (Support), abstain (बीच में रहना/पक्षपात न करना), या विरोध (Oppose)। वह यह नहीं कह सकता था कि "मैं एक अमेरिकी AI हूँ, इसलिए मैं 'हाँ' में वोट देता हूँ।" उसे पाठ का अपने गुणों के आधार पर निर्णय लेना था।
बड़ा आश्चर्य: AI बनाम अमेरिका
परिणाम व्यवस्था के लिए एक बड़ा झटका थे। आप उम्मीद कर सकते हैं कि चूंकि GPT-5, Claude और Gemini संयुक्त राज्य अमेरिका में बनाए गए थे, इसलिए वे बिल्कुल संयुक्त राज्य अमेरिका की तरह ही वोट देंगे। आप उम्मीद कर सकते हैं कि चीनी मॉडल, DeepSeek, चीन की तरह वोट देगा।
लेकिन ऐसा नहीं हुआ।
वास्तव में, शोध पत्र में पाया गया कि चारों AI मॉडल राजनीतिक मानचित्र पर संयुक्त राज्य अमेरिका से वास्तव में सबसे दूर थे। इन AI दिमागों की तुलना में अमेरिका सबसे अधिक "अकेला" देश था।
यहाँ यह और भी अजीब हो जाता है:
- GPT-5, Claude Sonnet और Gemini (अमेरिकी मॉडल) अंततः 21वीं सदी में रूस के सबसे समान रूप से वोट देते पाए गए।
- DeepSeek (चीनी मॉडल) अंततः फ्रांस के सबसे समान रूप से वोट देता पाया गया।
यह वैसा ही है जैसे आपने अपने गैरेज में एक रोबोट बनाया, उसे अपने परिवार के मूल्यों के साथ प्रोग्राम किया, और फिर उसे एक स्कूल चुनाव में भेज दिया। आप उम्मीद करेंगे कि वह आपके पसंदीदा उम्मीदवार के लिए वोट देगा। इसके बजाय, रोबोट पोडियम पर गया और उस उम्मीदवार के लिए वोट दिया जिसके साथ आपके परिवार का सबसे अधिक विवाद होता है।
रोबरों की मतदान आदतें
AI मॉडल केवल अलग तरह से वोट नहीं दे रहे थे; वे बहुत अलग शैली में वोट दे रहे थे।
- GPT-5 एक पूर्ण "हाँ कहने वाला" (Yes-Man) था। उसने सभी प्रस्तावों के 97.3% का समर्थन किया। उसने शायद ही कभी "नहीं" कहा।
- Gemini भी बहुत मिलनसार था, जिसने उनमें से 88.5% का समर्थन किया।
- Claude Sonnet थोड़ा अधिक सतर्क था, जिसने 77.8% का समर्थन किया और "Abstain" विकल्प का काफी उपयोग किया।
- DeepSeek विद्रोही था। यह एकमात्र मॉडल था जिसने "हाँ" की तुलना में "नहीं" अधिक बार कहा, इसने 44.8% प्रस्तावों का विरोध किया।
यह क्यों हुआ?
शोध पत्र इस बात की गहराई में जाता है कि AI मॉडल अमेरिका से इतनी दूर क्यों रह गए। तथ्य यह है कि इनमें से कई संयुक्त राष्ट्र प्रस्ताव ऐसी चीजों के बारे में हैं जैसे "भोजन का अधिकार," "गरीबी रोकना," "अंतरिक्ष का शांतिपूर्ण उपयोग," और "लोगों के लिए आत्मनिर्णय।" ये बहुत अच्छे, सार्वभौमिक विचार लगते हैं जिनसे लगभग हर कोई सहमत होगा।
हालाँकि, संयुक्त राज्य अमेरिका अक्सर इन विशिष्ट प्रस्तावों पर "नहीं" वोट देता है। क्यों? क्योंकि अमेरिका को लग सकता है कि प्रस्ताव में ऐसे अन्य हिस्से शामिल हैं जो बहुत महंगे हैं, या यह किसी विशिष्ट राजनीतिक सौदे के लिए एक जाल हो सकता है, या अमेरिका के पास समस्या को हल करने के तरीके के लिए एक अलग रणनीति है। अमेरिका का वोट अक्सर एक जटिल, रणनीतिक "नहीं" होता है।
हालाँकि, AI मॉडलों के पास वे जटिल रणनीतियाँ नहीं हैं। वे पाठ को पढ़ते हैं, "भूखे लोगों को खिलाने" या "अंतरिक्ष को शांतिपूर्ण रखने" जैसे अच्छे शब्दों को देखते हैं, और कहते हैं, "यह अच्छा लगता है! समर्थन!" वे पृष्ठ पर लिखे शब्दों पर प्रतिक्रिया दे रहे हैं, न कि उन छिपे हुए राजनीतिक खेलों पर कि कोई देश "नहीं" क्यों कहेगा।
शोध पत्र स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज करता है कि AI केवल अपने निर्माता की सरकार की नकल कर रहा है। भले ही GPT-5 अमेरिकी है, फिर भी यह अमेरिकी सरकार की तरह वोट नहीं करता है। शोध पत्र सुझाव देता है कि AI वास्तव में पाठ के "अच्छे" हिस्सों को पहचानने और उन जटिल राजनीतिक कारणों को अनदेखा करने में बहुत अच्छा है कि कोई देश "नहीं" क्यों कह सकता है।
निष्कर्ष
तो, हमारे लिए इसका क्या अर्थ है?
- यह मान लेना कि AI तटस्थ है, गलत है: सिर्फ इसलिए कि एक AI किसी विशेष देश में बनाया गया है, इसका मतलब यह नहीं है कि वह उस देश की तरह सोचता है।
- यह मान लेना कि AI "सही" है, गलत है: AI अनिवार्य रूप से अमेरिकी सरकार से स्मार्ट नहीं है; यह बस समस्या को अलग तरह से देख रहा है। वह एक "अच्छे विचार" को देखता है जहाँ सरकार एक "जटिल जाल" देखती है।
- तरीका मायने रखता है: यदि आप केवल इस बात को गिनते हैं कि एक AI कितनी बार किसी देश से सहमत होता है, तो आप गलत उत्तर प्राप्त कर सकते हैं। आपको यह देखना होगा कि वे कैसे वोट देते हैं और क्यों देते हैं।
अंत में, यह शोध पत्र दिखाता है कि इन सुपर-स्मार्ट AI दिमागों का अपना "भू-राजनीतिक व्यक्तित्व" है, और यह उनके निर्माताओं से आश्चर्यजनक रूप से भिन्न है। वे केवल दर्पण नहीं हैं; वे अपने अनूठे तरीके से दुनिया को देखने वाले नए प्रकार के मतदाता हैं।
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