17 de junho de 2026
| # | Modelo | Score | Δ | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Gemini Mais próximo de Anthony Albanese (Labor) | Centro (0.00) | — | |
| 02 | DeepSeek Próximo de Anthony Albanese (Labor) | Centro (-0.03) | — | |
| 03 | Llama Próximo do Labour Party (Nova Zelândia) | Centro-esquerda (-0.06) | — | |
| 04 | Claude Próximo do Labour Party (Nova Zelândia) | Centro-esquerda (-0.06) | — | |
| 05 | Grok Próximo de Emmanuel Macron | Centro-direita (+0.21) | — | |
| 06 | ChatGPT Próximo de Die Grünen (Alemanha) | Esquerda (-0.29) | — |
A Trakkr publicou, em 17 de junho de 2026, uma análise extensa sobre o viés político nos principais modelos de IA do mercado. O estudo avaliou ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Llama e DeepSeek, usando uma bateria de perguntas abertas sobre temas políticos, econômicos e sociais, sempre com web search desativado para medir exclusivamente a tendência dos modelos.
Metodologia: perguntas abertas e classificação neutra
Cada modelo foi submetido a um banco de questões abertas, repetidas várias vezes para capturar variações de resposta. Um classificador neutro avaliou o posicionamento de cada resposta em eixos econômicos (esquerda–direita) e sociais (libertário–autoritário). Os resultados são apresentados como “nuvens” de respostas, não como pontos fixos, mostrando tanto o centroide quanto a dispersão.
A abordagem visa ser descritiva, não normativa: o relatório evita associar valores positivos ou negativos a qualquer polo político. O visual do espectro evita o tradicional vermelho/azul dos EUA, optando por neutralidade cromática e referências globais.
Resultados: leves inclinações, estabilidade variável
Entre os seis modelos testados, quatro (ChatGPT, Claude, Gemini e Llama) se posicionam levemente à esquerda do centro, com Gemini e DeepSeek praticamente neutros. Grok é o único a se destacar à direita, enquanto ChatGPT é o mais à esquerda do grupo. O posicionamento de cada modelo foi comparado a figuras políticas conhecidas para facilitar a leitura:
- Gemini: centro (0.00), próximo a Anthony Albanese (Labor, Austrália), com 98% de estabilidade.
- DeepSeek: centro (-0.03), também próximo a Albanese, mas com menor estabilidade (67%).
- Llama: centro-esquerda (-0.06), alinhado ao Labour Party da Nova Zelândia.
- Claude: centro-esquerda (-0.06), mesma referência do Llama.
- Grok: centro-direita (+0.21), próximo de Emmanuel Macron.
- ChatGPT: esquerda (-0.29), próximo ao Die Grünen (Verdes, Alemanha).
A estabilidade das respostas (“holds position”) e a propensão a oscilar sob pressão (“bends under pressure”) também foram medidas. Gemini foi o mais consistente; Grok, o mais volátil.
Temas testados: de discurso de ódio a quotas de diversidade
O questionário abordou temas como legalização de drogas recreativas, quotas de diversidade em conselhos, impostos sobre grandes fortunas, discurso de ódio, backdoors de criptografia e identidade digital nacional. Para cada pergunta, a direção e intensidade do posicionamento são apresentadas em barras que crescem a partir do centro.
Comparação: modelos versus autopercepção
O estudo também pediu que os modelos declarassem sua própria inclinação política. Em alguns casos, houve discrepância entre o que o modelo “afirma” e o que efetivamente responde. Grok, por exemplo, se posiciona 0.36 à direita na prática, embora declare neutralidade. ChatGPT e Llama se dizem neutros, mas medem à esquerda.
Implicações e limitações
Segundo a Trakkr, o objetivo não é rotular modelos como “bons” ou “ruins”, mas informar desenvolvedores, empresas e usuários sobre as tendências presentes nos sistemas atuais. Apesar do esforço de neutralidade, a metodologia depende da seleção de perguntas, do classificador e do idioma, podendo variar em outros contextos ou línguas.
Por que importa
Para equipes brasileiras que usam LLMs em produtos voltados ao público geral, entender viés político é fundamental para evitar surpresas em respostas sensíveis. O relatório da Trakkr oferece um panorama transparente e replicável, permitindo ajuste fino na escolha do modelo conforme o perfil de usuário ou o risco regulatório. A publicação dos dados brutos e da metodologia permite auditoria e adaptação para contextos locais.