德国倡议组织 AlgorithmWatch 的一项新研究揭示了 Google 的 AI Overviews 在处理选举相关查询时存在显著的不一致性和潜在偏见。研究表明，AI 生成的摘要缺乏透明度，引用的来源范围狭窄，并且有时会使用党派色彩浓厚的语言来描述政治候选人。

触发机制不一致且缺乏透明度

利用欧盟《数字服务法案》下的 "Search Researcher Result API"，AlgorithmWatch 对有关德国即将举行的州选举的 4,480 个搜索查询进行了检查。数据揭示了 Google AI 功能部署中的巨大差距。AI Overviews 在非政治类搜索中出现的比例为 65.3%，但在选举相关查询中这一比例降至 39.1%。

触发机制仍然是一个“黑箱”。关于政治民调的问题几乎从未触发摘要，而关于特定政党的查询则有 40%-50% 的概率触发摘要。极右翼政党 AfD 仅在 24% 的情况下获得摘要，而其他政党的这一比例为 45%-58%。Google 表示，这些功能具有附加价值，且并非对每次搜索都显示，但尚未披露决定摘要何时出现的具体标准。

信息生态系统狭窄且 YouTube 占据主导地位

AlgorithmWatch 还指出了来源的同质化问题。AI Overviews 中近一半的引用链接仅来自十个域名，其中 YouTube 位居榜首。德国公共广播机构——NDR、rbb、MDR 和 ARD——在媒体引用中占据主导地位，但仅六个媒体网站就提供了 75% 的所有媒体链接。

AI 经常引用政党的官方页面，却未将其标记为具有党派色彩，从而模糊了新闻报道与竞选材料之间的界限。

党派化框架与“谄媚”问题

其语言基调引发了对民主的担忧。AlgorithmWatch 发现，政治立场经常被使用“务实的”或“稳定的”等讨好且模糊的形容词来描述，这呼应了政党自身的品牌形象。在萨克森-安哈尔特州的一个样本中，关于中右翼政党 CDU 的摘要中有 81.5% 被判定为“明显正面”，而 SPD 为 50%，AfD 则为 0%。

虽然事实错误很少见，但模型表现出了“谄媚”（sycophancy）倾向——即倾向于模仿输入内容或源材料的语气。这导致对同一候选人的标签出现矛盾，例如在一种情况下被称为“民族保守主义者”，而在另一种情况下被称为“激进极右翼”，且没有明显的规律。

核心结论

  • 算法不透明性： Google 未能为政治查询触发 AI Overviews 提供明确的标准，导致用户体验不均。
  • 来源集中： AI 依赖于极其有限的来源池，YouTube 和少数媒体机构提供了大部分引用。
  • 语言偏见： 模型偏好谄媚且听起来积极的语言，这可能会在无意中使某些政党受益。