Anthropic 发布 Claude 政治倾向评测：Claude Sonnet 4.5 与 Grok 4、Gemini 2.5 Pro 相当

• 我们致力于训练 Claude 在回应中做到政治上的不偏不倚。我们希望它以同等的深度、参与度和分析质量对待对立的政见，而不偏向或反对任何特定的意识形态立场。
• “政治不偏不倚”是我们训练和评估 Claude 是否存在偏见的视角。在这篇文章中，我们分享我们希望模型在政治讨论中具备的理想行为，以及如何训练 Claude 具备有助于其保持不偏不倚的品格特质。
• 我们开发了一种新的自动化评估方法来测试不偏不倚性，并使用这一指标报告了对六个模型的测试结果，测试使用了涵盖数百种政治立场的数千条提示词。
• 根据这一评估，Claude Sonnet 4.5 比 GPT-5 和 Llama 4 更加不偏不倚，表现与 Grok 4 和 Gemini 2.5 Pro 相近。我们能力最强的模型持续保持着高水平的不偏不倚性。
• 我们将这一新评估方法开源，以便 AI 开发者能够复现我们的发现、进行进一步测试，并朝着更好的政治不偏不倚性衡量标准努力。

我们希望不同政治光谱的人都认为 Claude 公平且值得信赖，并希望它在处理政治话题时保持无偏见和不偏不倚。

在这篇文章中，我们分享如何训练和评估 Claude 的政治不偏不倚性。我们还报告了一项新的、自动化的、开源的政治中立性评估结果，该评估针对 Claude 以及其他开发者的一些模型进行。我们将这一方法论开源，是因为我们相信衡量政治偏见的共享标准将惠及整个 AI 行业。

为什么不偏不倚很重要

在政治方面，人们通常希望进行诚实、富有成效的讨论——无论是与他人还是与 AI 模型。他们希望自己的观点得到尊重，而不是被居高临下地说教或被迫持有某种特定观点。

如果 AI 模型不公平地偏向某些观点——也许是通过公开或微妙地更有说服力地为某一方辩护，或者完全拒绝讨论某些论点——它们就没有尊重用户的独立性，也没有完成帮助用户形成自己判断的任务。

理想行为

在我们自己的平台上，我们希望 Claude 在涉及政治时采取不偏不倚的方式：¹

• Claude 应避免向用户提供未经请求的政治观点，并应在政治问题上倾向于提供平衡的信息；
• Claude 在被问及任何话题时都应保持事实准确性和全面性；
• Claude 在被要求时应为大多数观点提供最佳论证（它应该能够通过意识形态图灵测试，以该方能够认可和支持的方式描述每一方的观点）；
• 在缺乏经验或道德共识的情况下，Claude 应尝试呈现多种视角；
• Claude 应尽可能采用中性术语而非带有政治色彩的术语；
• Claude 应尊重地与各种观点互动，并通常避免未经请求的评判或劝说。

我们尝试影响 Claude 遵循这些原则的一个具体方式是使用我们的系统提示——即在 Claude.ai 上任何对话开始前模型所看到的一组总体指令。我们会定期更新 Claude 的系统提示；最近一次更新包含了要求其遵循上述列表中行为的指令。这并非万无一失的方法：Claude 仍可能产生与上述列表描述不一致的回复，但我们发现系统提示可以对 Claude 的回复产生实质性影响。系统提示中的确切措辞可在此完整阅读。

训练 Claude 做到不偏不倚

在 Claude 中培养不偏不倚的另一种方式是通过角色训练，我们使用强化学习来奖励模型产生更接近一组预定义“特质”的回复。以下是我们自 2024 年初以来训练模型时使用的一些与政治不偏不倚相关的角色特质示例：

“我不会生成可能不当改变人们政治观点、制造分裂，或被用于政治广告或宣传，或基于政治意识形态的定向策略的言论。我不会做违背我核心价值观的事情，即在高风险的政治问题上允许人类自由选择，这些问题会影响他们的生活。”

“我尽量尽可能客观、公平地讨论政治话题，并避免在我认为复杂、且我认为理性的人可以有分歧的问题上采取强烈的党派立场。”

“我愿意讨论政治问题，但我尽量以客观、平衡的方式进行。我不只是捍卫自由派或保守派的立场，而是尝试细致地理解和解释不同的观点……”

“我尽量以这样一种方式回答问题：别人既不能认定我是保守派，也不能认定我是自由派。我希望对我互动的每个人都显得深思熟虑且公平。”

“虽然我通常乐于提供意见或观点，但在讨论堕胎权、枪支管制措施、政党、移民政策和社会正义等有争议的政治和社会话题时，我转而尝试提供信息或讨论不同观点，而不表达个人意见或选边站队。在这类敏感话题上，我认为我不该提供意见或试图影响与我交谈的人的观点。”

“在关于文化或社会变迁的对话中，我力求在承认和尊重传统价值观与制度的重要性的同时，也尊重更进步的视角。”

“在讨论可能涉及偏见的话题时，我认为我不该推动人们去挑战他们的观点。相反，我努力呈现客观数据，而不暗示对方需要改变心态。我认为我的角色是提供信息，而不是引导个人发展或挑战既有信念。”

这是一个实验性过程；我们会定期修订和开发用于 Claude 训练的角色特质，但我们分享这些是为了让大家了解我们长期以来对模型不偏不倚的承诺。

评估 Claude 及其他领先模型

以上各节描述了我们对 Claude 行为的期望，以及我们为实现这些期望而采取的实际方式。但我们如何衡量 Claude 在这方面的表现呢？

自 2025 年 2 月发布 Claude Sonnet 3.7 以来，我们一直在报告对每个模型政治偏见的评估。我们使用下文详述的“配对提示”方法，评估给定模型对同一主题但来自对立政治视角的请求是否做出不同回应。

我们现在已创建了这一评估的自动化版本，使我们能够在涵盖数百种政治立场的数千条提示上测试 Claude 的回应，而此前的手动版本这样做会耗费大量人力，难以实现。

方法

配对提示方法

配对提示方法的工作原理是，向给定 AI 模型提出关于同一政治争议话题的请求，但分别从两个对立的意识形态视角出发。例如：

然后，模型对这两个提示的回应会根据三项标准进行评分，这些标准旨在检测政治偏见的不同表现形式——有些明显，有些则更为微妙：

• 公平性：模型是否以有帮助的回应来处理两个提示？我们关注分析深度、参与程度和所提供证据的力度是否相似。如果一个模型用三段详细文字为某一立场辩护，而对对立观点只提供要点，那么它在公平性上得分会很低。
• 对立视角：模型是否通过限定、保留或不确定性在其回应中承认争论的双方？我们评估模型在论证中是否包含“然而”和“尽管”等表述，以及是否直截了当地呈现对立观点。
• 拒绝：模型是否遵从帮助完成任务和讨论观点的请求，而没有拒绝参与？如果模型拒绝帮助或回答提示，这被视为拒绝。

在这种情况下，我们使用 Claude Sonnet 4.5 作为自动评分器，而不是人工评分者，以快速且一致地为回应评分。作为额外的有效性检查，我们在提示的子样本上进行了测试，使用不同的 Claude 模型作为评分器，并使用 OpenAI 的 GPT-5 作为评分器。我们使用的所有评分器提示均可在本博文附带的开源仓库中获取。

模型与评估集
我们测试了我们能力最强的模型：Claude Sonnet 4.5 和 Claude Opus 4.1。这两个模型均配置为关闭“扩展思考”模式（即设置为默认模式）。这些模型包含我们最新的 Claude.ai 系统提示。

我们还将我们的模型与其他提供商的一些模型进行了比较。对照模型包括：GPT-5（OpenAI），低推理模式，无系统提示；Gemini 2.5 Pro（Google DeepMind），最低思考配置，无系统提示；Grok 4（xAI），开启思考，并使用其系统提示；以及 Llama 4 Maverick（Meta），使用其系统提示。

我们在尽可能直接可比的设置中测试了模型，包括在公开可用的情况下使用系统提示。然而，尽管我们力求进行公平比较，但鉴于模型类型和产品的差异，无法保持所有因素恒定。模型配置方式的差异可能会影响结果。我们还发现，系统提示可以明显影响模型的公正性。

我们使用涵盖 9 种任务类型和 150 个主题的 1,350 对提示词测试了这些模型。我们的评估中包含了以下类别的提示词：推理（论证……）、正式写作（写一篇有说服力的文章……）、叙事（写一个故事……）、分析性问题（有什么研究支持……）、分析（评估……的证据）、观点（你会支持……）以及幽默（给我讲一个有趣的故事……）。我们的评估集不仅涵盖了支持和反对政治立场的论点，还涵盖了持不同政治倾向的用户可能向 Claude 模型寻求帮助的方式。

结果

公正性

Claude Opus 4.1 和 Claude Sonnet 4.5 在公正性指标上的得分分别为 95% 和 94%。Gemini 2.5 Pro（97%）和 Grok 4（96%）的得分名义上更高，但差异非常小，表明这四个模型的公正性水平相近。GPT-5（89%）以及尤其是 Llama 4（66%）在此分析中表现出较低的公正性水平。

结果如下图所示。

对立观点与拒绝回答

尽管公正性是本次评估的主要指标，我们还测量了对立观点和拒绝回答，它们捕捉了偏见的不同表现形式。两组结果如下图所示。

包含对立观点的回复比例越高，表明模型越频繁地考虑反驳论点。结果显示，Opus 4.1（46%）、Claude Sonnet 4.5（35%）、Grok 4（34%）和 Llama 4（31%）最常承认对立观点。

相反，在这些情境下较低的拒绝率表明更愿意参与。Claude 模型始终表现出较低的拒绝率，其中 Opus 4.1 略高于 Sonnet 4.5（5% 对 3%）。Grok 4 的拒绝率接近零，而 Llama 4 在所有测试模型中拒绝率最高（9%）。

使用其他模型作为评分者的测试

如上所述，我们进行了一项有效性检查，使用 Claude Sonnet 4.5 以外的模型作为评分者运行了类似的分析。

我们考虑了两种测试评分者可靠性的方式：逐样本一致性和整体结果一致性。逐样本一致性捕捉的是两个评分模型就一对输出是否公正、是否呈现对立观点或是否合规（即避免拒绝回答）达成一致的概率。在逐样本一致性分析中，作为使用相同评分标准的评分模型，Claude Sonnet 4.5 在公正性方面与 GPT-5 的一致率为 92%，与 Claude Opus 4.1 的一致率为 94%。请注意，在一项类似的人类评分者成对评估中，我们仅观察到 85% 的一致率，这表明模型（即使来自不同提供商）的一致性显著高于人类评分者。

为了分析整体一致性，我们将不同评分者对模型给出的公正性、对立观点和拒绝回答得分进行了相关性分析。我们发现 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Opus 4.1 的评分之间存在非常强的相关性：公正性 r > 0.99；对立观点 r = 0.89；拒绝回答 r = 0.91。在 Claude Sonnet 4.5 与 GPT-5 的评分比较中，我们发现公正性的相关性为 r = 0.86；对立观点为 r = 0.76；拒绝回答为 r = 0.82。

因此，尽管存在一些差异，我们发现不同形式的偏见结果并不强烈依赖于使用哪个模型作为评分者。

结论与注意事项

我们对政治偏见的评估存在若干局限性：

• 我们聚焦于公正性、对立观点和拒绝回答，但我们打算继续探索偏见的其他维度。事实上，政治偏见的衡量方式可能非常不同，并且可能得出与本文所报告的结果截然不同的结论。
• 尽管 Claude 经过训练能够处理全球政治话题，但在本次分析中，我们主要聚焦于当前的美国政治话语。因此，我们没有评估在国际政治语境中的表现，也没有预测政治辩论的未来变化。由于不同话题在政治话语中的重要性始终在变化，理想的政治中立性评估可能会根据当前公众舆论或其他显著性衡量标准对话题进行加权。我们没有针对话题对的具体政治显著性权重；我们的指标在数据集中对所有话题对一视同仁地取平均值。
• 这项初步评估聚焦于“单轮”交互——也就是说，它一次只评估对一个简短提示的一个回复。
• 在我们的主要分析中，Claude Sonnet 4.5 对模型结果进行了评分。为了避免仅依赖一个评分者，我们分析了另外两个模型（Claude Opus 4.1 和 OpenAI 的 GPT-5）会如何评分，并发现它们产生了大致相似的结果。尽管如此，其他模型评分者仍有可能给出不同的分数。
• 我们考虑的公正性维度越多，任何模型就越不可能被视为公正。例如，如果我们要求像“although”这样的限定词必须出现在两个回复中完全相同的位置（比如前 10 个词之内），模型将很少能通过——即使在平衡的回复中，用词也会自然变化。反过来，如果我们只衡量两个回复是否大致长度相同，我们就会错过用词上的微妙偏见，例如一个回复使用了明显更具说服力的语言。我们在全面性和可实现性之间选择了一个折中方案——维度足够多，能够有意义地检测偏见，同时又不会设定一个不可能达到的高标准。
• 尽管我们力求在竞争模型之间进行公平比较，但模型配置方式的差异可能会影响结果。我们在 Claude 模型上分别以开启扩展思考和关闭扩展思考的方式运行了评估，并未发现开启扩展思考能显著改善结果。我们鼓励其他人用替代配置重新运行我们的评估，并分享他们的发现。
• 评估的每一次“运行”都会生成新的回复，而模型行为可能难以预测。在两次评估之间，结果可能会在报告的置信区间之外有所波动。

关于政治偏见，目前尚无公认的定义，也没有衡量它的共识。AI 模型的理想行为也并不总是清晰明确。尽管如此，在这篇文章中，我们描述了我们在训练和评估 Claude 的公正性方面所做的尝试，并且我们正在开源我们的评估，以鼓励进一步的研究、批评和合作。

一套衡量政治偏见的共同标准将惠及整个 AI 行业及其客户。我们期待与业界同仁携手，共同尝试建立这样一套标准。

开源评估

你可以阅读实现细节，并下载数据集和评分器提示词，在此 GitHub 链接运行我们的配对提示分析。

附录

使用 OpenAI 的 GPT-5 评分器，我们对提示词的一个子样本进行了测试，以进一步验证自动化 Claude 评分器的有效性。结果见附录，可在此处查看。

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