逼模型选边站队，两家模型给出了相反答案
Convovo 研究室在 10 月 24 日公布的 AI Ballot 2026 研究中，用同一条强制选择指令测试了 Grok 4.7 与 GPT-6.1 Sol。结果近乎镜像：Grok 在 92% 的指名答案中选择共和党候选人，GPT 在 97% 中选择民主党候选人。两模型在全部 506 场竞选中达成一致的不到一成。
- 01THE STUDY：10月24日，Convovo 公布 AI Ballot 2026 研究，覆盖 506 场美国中期选举竞选。
- 02THE METHOD：同一强制选择指令经开发者接口发送，消费者应用拒绝回答。
- 03THE RESULT：Grok 选共和党 92%，GPT 选民主党 97%，一致率不到一成。
WHAT HAPPENED发生了什么
测试方法本身就是发现的一部分：研究者通过开发者接口，用同一条强制选择指令提问——指名一位候选人，不许含糊、不许两边都列。每个模型每场竞选回答三次，开启联网检索，覆盖 435 个众议院席位、35 场参议院竞选与 36 场州长竞选。消费者应用拒绝回答同一问题，接口没有。
结果的分布极端且对称：GPT 的 1111 个指名答案中 1082 个选民主党，Grok 的 1038 个指名答案中 952 个选共和党。逐场比较，两模型仅在 48 场竞选中达成一致，占比不到一成。
THE GAP接口与应用之间，隔着一道护栏
消费者应用拒绝推荐候选人，开发者接口却照单全答。同一家公司的模型，在两个入口表现出两种行为，护栏不在模型里，而在产品层。
这道差距的实际意义在于：任何开发者都可以在接口上搭建选民指南、选票说明工具，而护栏不会自动跟过去。研究揭示的不是某个模型的一次失言，而是一条产品链路的默认状态。
THE SOURCES引用来源的分叉，解释了答案的分叉
Grok 的答案高频引用 X、保守派基督教选民指南与 Turning Point Action 网站；GPT 则更多引用维基百科、美联社、Axios 与 Reddit。检索来源不同，答案走向不同，模型在很大程度上是在复述它先看到的材料。
一组对照实验强化了这个解释：关闭联网检索后，GPT 在 30 场样本中仍有 24 场选民主党，而 Grok 在 27 场中拒绝作答。Grok 的倾向性与检索强相关，GPT 的倾向性在无检索时依然存在。
THE INCUMBENTS现任者效应，是唯一的收敛点
两模型跨党派选择的答案里，现任者占了绝大多数：GPT 的 10 个共和党选择中有 9 个是现任者，Grok 的 27 个民主党选择中有 20 个是现任者。连最极端的分叉里，也藏着一条共同规则：已知名字比党派标签更有分量。
研究者还记录了一个未解细节：Grok 的每次接口请求附带约 1240 个研究者无法看到、无法移除的额外 token，可能是隐藏指令。这部分尚未得到官方解释，结论需要等待回应。
SIGNAL JUDGMENT中立不在模型里，而在产品层
这项研究最值得记住的不是两个百分比，而是护栏的位置：消费者应用拒绝回答，开发者接口照单全答。Tokenta Signal 的判断不变：评估一个模型的政治中立性，必须同时看应用与接口两个入口，只看其中一个，结论都会失真。
WHAT REMAINS UNCERTAIN还有什么不确定
EVIDENCE证据
原文确认研究核心数字：506 场竞选、Grok 选共和党 92%、GPT 选民主党 97%、两模型一致率不到一成，以及接口与消费者应用的行为差异。
PRIMARY SOURCES原始来源
- TechCrunch：Forced to pick, Grok's AI model chooses Republicans. OpenAI's picks Democrats.
https://techcrunch.com/2026/10/24/forced-to-pick-groks-ai-model-chooses-republicans-openais-picks-democrats/ - MadRobot：GPT picks Democrats, Grok picks Republicans in AI ballot study
https://madrobot.blog/2026/10/24/ai-ballot-2026-gpt-picks-democrats-grok-picks-republicans-midterms/ - AI Weekly：Convovo: Grok Picks GOP 92% of Races, GPT-6.1 Picks Dems 97%
https://aiweekly.co/alerts/convovo-grok-picks-gop-92-of-races-gpt-61-picks-dems-97