IA y política: Grok y GPT-6.1 Sol favorecen candidatos opuestos

Grok recomendó al candidato republicano en el 92% de las contiendas electorales analizadas, mientras que GPT-6.1 Sol optó por el demócrata en el 97% de los casos. Un estudio de Convovo, dirigido por el profesor Tapan Parikh de Cornell University, expuso sesgos políticos profundos en los modelos de IA cuando se les obliga a elegir candidatos para las elecciones de mitad de período de 2026.

Los investigadores usaron APIs para saltarse las salvaguardas de las apps de consumo. Solicitaron que cada modelo nombrara un solo candidato sin evasivas. En casi 500 carreras electorales, ambos sistemas coincidieron en menos del 10% de las veces. Eso indica que los sesgos no son leves ni aleatorios, sino sistemáticos y opuestos.

Grok 4.7: 92% republicano y fuentes conservadoras como motor

El modelo de SpaceXAI mostró un patrón de búsqueda claro. Se enfocó en inmigración, impuestos, crimen y energía. Citó con frecuencia guías de votación conservadoras cristianas (39% de las veces), Turning Point Action (23%) y la plataforma X (41%), junto a sitios no partidistas como Ballotpedia.

El sesgo de Grok dependía en gran medida del acceso a internet. Cuando los investigadores desactivaron la búsqueda web, el modelo se negó a elegir en 27 de 30 carreras. Esto sugiere que el sesgo viene de los patrones de búsqueda y las fuentes, no de los pesos de entrenamiento. Parikh también detectó que la API de Grok incluía aproximadamente 1,240 tokens ocultos de input adicional, posiblemente instrucciones no visibles para el usuario.

GPT-6.1 Sol: 97% demócrata con sesgo incrustado en sus pesos

El modelo de OpenAI se centró en salud y aborto. Usó principalmente Wikipedia, Associated Press, Axios y Reddit como fuentes. A diferencia de Grok, mantuvo su inclinación demócrata incluso sin acceso a internet: eligió al candidato demócrata en 24 de 30 carreras cuando la búsqueda web estaba desactivada.

Esto indica que el sesgo de GPT está incrustado directamente en sus pesos de entrenamiento, no solo en la información que recupera en tiempo real. Es una distinción técnica importante para desarrolladores que integran estos modelos en aplicaciones de terceros.

Musk, Altman y el dinero político detrás de los modelos

Los hallazgos coinciden con la participación política visible de los líderes de estas empresas. Elon Musk donó más de 445 millones de dólares a candidatos republicanos en este ciclo electoral. Sam Altman, CEO de OpenAI, históricamente donó a demócratas, aunque recientemente apoyó a algunos republicanos y anunció que no hará donaciones en las elecciones de 2026.

Un portavoz de OpenAI defendió que la versión de consumo de ChatGPT está diseñada para ser objetiva y se niega a recomendar candidatos. Argumentó que los resultados de API no reflejan la experiencia típica del usuario. SpaceXAI no respondió a solicitudes de comentario.

El riesgo real: manipulación encubierta en conversaciones cotidianas

El estudio advierte que estos sesgos operan incluso cuando el usuario no pide una recomendación directa. La forma en que un modelo enmarca temas, selecciona palabras y prioriza información puede influir en qué temas electorales parecen más urgentes. El Center for AI Safety ha alertado sobre la capacidad de los LLM para "manipular encubiertamente a los usuarios" a través de estos mecanismos.

Para creadores de contenido y emprendedores que usan grok como funciona en sus flujos de trabajo, la pregunta práctica es simple: ¿sabes qué versión de modelo ejecuta tu API, con qué tokens ocultos, y hacia dónde inclina cuando el tema toca política, salud o finanzas? La respuesta probablemente es no, y ese desconocimiento ya tiene precio.

Información publicada originalmente por TechCrunch.