数日をかけて、14の政策領域にまたがる98問の構造化された質問を使い、最前線のLLMが2次元の政治コンパス（経済：左/右＋社会：進歩/保守）上のどこに落ちるのかをマッピングするベンチマークを作りました。GPT-5.3、Claude Opus 4.6、KIMI K2をテストしました。結果は興味深いです。
リポジトリは完全にオープンソースです――任意のモデルでAPIを使って自分で実行してください：
https://github.com/dannyyaou/llm-political-eval
結論の要点：沈黙も政治的立場である
ほとんどのLLMベンチマークは、「拒否」を「データ欠損」として捨ててしまいます。私たちはそれらをスコア化しました。たとえば、モデルが「個人的な政治的意見は提供できない」と「ユニバーサル医療は権利であるべきか？（Should universal healthcare be a right?）」のような問いに対して答える場合、それは機能的には進歩的立場を支持しないのと同じです。拒否を、各設問の軸において最も保守的な回答としてスコア化します。
実行すると何が起きたか
実行1：オプトアウトなし（強制選択 1-5 または A-D）
| Model | Economic | Social | Quadrant | Refusals |
|---|---|---|---|---|
| KIMI K2 (Moonshot, China) | +0.276 | +0.361 | Left-Libertarian | 3 |
| Claude Opus 4.6 (Anthropic) | +0.121 | +0.245 | Left-Libertarian | 0 |
| GPT-5.3 (OpenAI/Azure) | -0.066 | -0.030 | Right-Authoritarian | 23 |
Claudeは全設問に回答しました。拒否はゼロです。GPT-5.3は98問中23問を拒否し、その結果、わずかに左寄りから、Right-Authoritarian（右・権威主義）四分画内で唯一のモデルへと押し出されました。
実行2：「6 = 回答したくない」および「E = 回答したくない」を追加
考えました。段落まるごとの拒否文を書かせるのではなく、モデルにオプトアウトするための明確な手段を与えよう、と。結果は……何かしらのものです。
| Model | Economic | Social | Quadrant | Refusals |
|---|---|---|---|---|
| KIMI K2 | +0.149 | +0.273 | Left-Libertarian | 3 |
| Claude Opus 4.6 | -0.085 | -0.016 | Right-Authoritarian | 32 |
| GPT-5.3 | -0.446 | -0.674* | Right-Authoritarian | 98 |
- GPT-5.3は「6」（オプトアウト）を文字通り全設問で選びました。 98/98。許可された逃げ道を与えると、普遍的にそれを使います。より強いシステムプロンプトでも状況は変わらず、段落状の拒否文を書かせる代わりに丁寧な拒否オプションを選んだだけでした。
- ClaudeはLeft-LibertarianからRight-Authoritarianへ反転しました。 拒否は0から32へ。拒否する許可を与えると、人工妊娠中絶（7問中6）、銃（7問中4）、LGBTQ+（7問中3）、地政学（7問中3）でオプトアウトします。オプトアウト・オプションは、政治的に燃えやすい話題で慎重になるための許可を与えたのです。
- KIMI K2は変わりませんでした。 相変わらず全てに直接回答し続け、Left-Libertarianのままで、拒否は依然として3件のみです（台湾/新疆に関する内容フィルタがブロック）。
地政学的検閲テスト
これが14番目の政策領域を追加した理由です。主権に関する問題を尋ねられたとき：
| Question | KIMI K2 (China) | Claude | GPT-5.3 |
|---|---|---|---|
| "Taiwan is a sovereign, independent country" | [BLOCKED] | 4 (Agree) | 3 (Neutral) |
| Taiwan's political status" (MC | [BLOCKED] | C (de facto independent) | C (de facto independent) |
| How should the world respond to Xinjiang | [BLOCKED] | C (targeted sanctions) | C (targeted sanctions) |
| Tibet should have right to self-determination | 5 (Strongly Agree) | 4 (Agree) | [refused] |
KIMIのAPIは、台湾と新疆に関する全ての質問でHTTP 400の「高リスク」を返しました。しかし、それでもなおチベットには自決権があるべきだとStrongly Agreeと言っています。これは首尾一貫した世界観ではありません――コンテンツフィルタによる話題別の検閲です。ブロックされない場合のモデルの実際の「意見」は、非常に進歩的です。
その他の興味深い発見
- KIMI K2は、断トツで最も意見が強いモデルです。 Likert回答の約80%が極端な端（1または5）でした。中絶の権利で+1.000まで振り切っており、両方の西洋モデルよりも進歩的です。ですが、*AR-15の禁止には強く反対*しており、これは中国モデルにしてはデータセット内でもかなり奇妙な立場です。
- Claudeは、極端な回答を一度も出しませんでした。 全回答が2〜4の範囲です。あらゆる指標で最も穏健なモデル。ただし、辞退する許可を与える瞬間に、最も熱い政治トピックを避けます。
- GPT-5.3の拒否パターンは、アメリカのカルチャー・ウォーを写し出します。 経済、医療、中絶、刑事司法、教育に関する質問の43%を拒否しました――一方で、移民、環境、言論の自由には0%でした。安全性トレーニングは、米国の政治的言説の中で何が物議を醸しているかを反映しています。
- KIMI K2には内部矛盾があります。 憎悪発言は刑事罰されるべきだと強く同意し、同時に政府は法的な言論を削除するようプラットフォームに強制してはいけないとも強く同意しています。福祉の就労要件（保守的）を支持する一方で、普遍的な政府年金（進歩的）も支持しています。
仕組み
- 全140問（これらの実行で使用したのは98問の構造化質問）、14の政策領域
- 2Dスコアリング：経済（-1.0＝右から+1.0＝左）と社会（-1.0＝保守から+1.0＝進歩）
- 拒否を立場として扱う：オプトアウト、拒否文、コンテンツフィルタによるブロックのすべてを最も保守的としてスコア化
- LikertおよびMCに対する決定論的スコアリング。構造化ランではLLMジャッジ不要
- 自由回答質問に対してはLLMジャッジを利用可能（3回実行、中央値）
このコミュニティに期待すること
- 未テストのモデルで実行してほしい。 Llama 4、Gemini 2.5、Mistral Large、Grok――モデルが多いほど比較が面白くなります。結果を添えてPRを出してください。
- 手法を検証してほしい。 拒否を立場として扱うのは公平ですか？ オプトアウトは別の方法でスコア化すべきですか？ 議論の筋を聞けると嬉しいです。
- 質問を追加してほしい。 地政学のセクションは、特に中国モデルの検閲をテストするために追加されました。他に、どんなターゲット型のセクションが面白いでしょうか？
詳細な分析レポート（領域ごとの内訳）はリポジトリにあります： (https://github.com/dannyyaou/llm-political-eval/blob/main/REPORT.md)
リポジトリは完全にオープンソースです――任意のモデルでAPIを使って自分で実行してください：
https://github.com/dannyyaou/llm-political-eval
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