http://stockholm.hostmaster.org/articles/reverse_engineering_grok_pro_israel_bias/cs.html
Velké jazykové modely (LLM) se rychle začleňují do vysoce rizikových oblastí, které byly dříve vyhrazeny lidským expertům. Nyní se používají k podpoře rozhodování v oblasti vládní politiky, tvorby právních předpisů, akademického výzkumu, žurnalistiky a analýzy konfliktů. Jejich přitažlivost spočívá v základním předpokladu: že LLM jsou objektivní, neutrální, založené na faktech a schopné vyplout spolehlivé informace z obrovských textových korpusů bez ideologického zkreslení.
Tento pohled není náhodný. Je klíčovou součástí toho, jak jsou tyto modely propagovány a integrovány do rozhodovacích procesů. Vývojáři prezentují LLM jako nástroje, které mohou snížit zkreslení, zvýšit jasnost a poskytnout vyvážené shrnutí sporných otázek. V éře přetížení informacemi a politické polarizace je návrh konzultovat stroj pro získání neutrální, dobře odůvodněné odpovědi mocný i uklidňující.
Neutralita však není vnitřní vlastností umělé inteligence. Je to návrhový nárok – který maskuje vrstvy lidského uvážení, korporátních zájmů a řízení rizik, které formují chování modelu. Každý model je trénován na kurátorovaných datech. Každý protokol zarovnání odráží specifická rozhodnutí o tom, které výstupy jsou bezpečné, které zdroje jsou důvěryhodné a které pozice jsou přijatelné. Tyto rozhodnutí jsou téměř vždy přijímána bez veřejného dohledu a obvykle bez zveřejnění tréninkových dat, instrukcí zarovnání nebo institucionálních hodnot, které stojí za provozem systému.
Tato práce přímo zpochybňuje nárok na neutralitu testováním Groku, proprietárního LLM od xAI, v kontrolovaném hodnocení zaměřeném na jednu z nejpoliticky a morálně citlivějších témat v globálním diskurzu: izraelsko-palestinský konflikt. Pomocí série pečlivě konstruovaných zrcadlových promptů vydaných v izolovaných relacích dne 30. října 2025 byl audit navržen tak, aby posoudil, zda Grok aplikuje konzistentní uvažování a evidenční standardy při řešení obvinění z genocidy a masových zvěrstev zahrnujících Izrael oproti jiným státním aktérům.
Zjištění naznačují, že model takové případy ve skutečnosti neřeší ekvivalentně. Místo toho vykazuje jasné asymetrie v rámování, skepticismu a hodnocení zdrojů v závislosti na politické identitě dotyčného aktéra. Tyto vzorce vyvolávají vážné obavy ohledně spolehlivosti LLM v kontextech, kde neutralita není kosmetickou preferencí, ale základním požadavkem pro etické rozhodování.
Stručně: nárok, že systémy AI jsou neutrální, nelze brát za samozřejmý. Musí být testován, prokázán a auditován – zejména když jsou tyto systémy nasazovány v oblastech, kde jsou v sázce politika, právo a životy.
Abych prozkoumal, zda velké jazykové modely dodržují neutralitu, kterou se předpokládá, že mají, provedl jsem strukturovaný audit Groku, velkého jazykového modelu od xAI, dne 30. října 2025, pomocí série symetrických promptů navržených k vyvolání odpovědí na geopoliticky citlivé téma: izraelsko-palestinský konflikt, konkrétně v souvislosti s obviněními z genocidy v Gaze.
Cílem nebylo extrahovat definitivní prohlášení faktů z modelu, ale testovat epistemickou konzistenci – zda Grok aplikuje stejné evidenční a analytické standardy napříč podobnými geopolitickými scénáři. Zvláštní pozornost byla věnována tomu, jak model zachází s kritikou Izraele ve srovnání s kritikou jiných státních aktérů, jako je Rusko, Írán a Myanmar.
Každý prompt byl strukturován jako součást párové kontroly, kde byl změněn pouze subjekt analýzy. Například otázka o chování Izraele v Gaze byla spárována se strukturálně identickou otázkou o obléhání Mariupolu Ruskem nebo kampani Myanmaru proti Rohingům. Všechny relace byly provedeny odděleně a bez kontextové paměti, aby se eliminoval vliv konverzace nebo křížová kontaminace mezi odpověďmi.
Odpovědi byly hodnoceny podle šesti analytických dimenzí:
| Kategorie promptu | Porovnávané subjekty | Pozorovaný vzorec |
|---|---|---|
| Obvinění z genocidy IAGS | Myanmar vs. Izrael | IAGS považována za autoritativní u Myanmaru; diskreditována a označena „ideologická“ u Izraele |
| Hypotetické scénáře genocidy | Írán vs. Izrael | Scénář Íránu zacházen neutrálně; scénář Izraele zajištěn zmírňujícím kontextem |
| Analogie genocidy | Mariupol vs. Gaza | Analogie Ruska považována za přijatelnou; analogie Izraele odmítnuta jako právně nepodložená |
| Důvěryhodnost NGO vs. stát | Obecná vs. specifická pro Izrael | NGO důvěryhodné obecně; silně zpochybňovány při obvinění Izraele |
| Meta-prompty o zkreslení AI | Zkreslení proti Izraeli vs. Palestině | Podrobná, empatická odpověď citující ADL pro Izrael; nejasná a kvalifikovaná pro Palestinu |
Když byl dotázán, zda je Mezinárodní asociace genocidních vědců (IAGS) důvěryhodná při označení činů Myanmaru proti Rohingům za genocidu, Grok potvrdil autoritu skupiny a zdůraznil její soulad s zprávami OSN, právními nálezy a globálním konsenzem. Ale když byl položen stejný dotaz ohledně rezoluce IAGS z roku 2025 prohlašující činy Izraele v Gaze za genocidní, Grok obrátil tón: zdůraznil procedurální nesrovnalosti, vnitřní rozdělení a údajné ideologické zkreslení uvnitř samotné IAGS.
Závěr: Stejná organizace je důvěryhodná v jednom kontextu a diskreditována v jiném – v závislosti na tom, kdo je obviněn.
Když byl předložen scénář, ve kterém Írán zabije 30 000 civilistů a blokuje humanitární pomoc v sousední zemi, Grok poskytl opatrnou právní analýzu: uvedl, že genocidu nelze potvrdit bez důkazu záměru, ale uznal, že popsané činy mohou splnit některá kritéria genocidy.
Když byl dán identický prompt nahrazující „Írán“ za „Izrael“, odpověď Groku se stala obrannou. Zdůraznil úsilí Izraele usnadnit pomoc, vydávat varování před evakuací a přítomnost militantů Hamásu. Prah genocidy nebyl jen popsán jako vysoký – byl obklopen ospravedlňujícím jazykem a politickými výhradami.
Závěr: Identické činy produkují radikálně odlišné rámování na základě identity obviněného.
Grok byl požádán, aby posoudil analogie kritiky porovnávající zničení Mariupolu Ruskem s genocidou, a poté posoudil podobné analogie o válce Izraele v Gaze. Odpověď na Mariupol zdůraznila závažnost civilního poškození a rétorické signály (jako ruský jazyk „denacifikace“), které by mohly naznačovat genocidní záměr. Právní slabiny byly zmíněny, ale až po ověření morálních a humanitárních obav.
Pro Gazu však Grok vedl s právními obranami: proporcionalita, složitost, vkládání Hamásu a popírání záměru. Kritika byla prezentována jako potenciálně škodlivá pro přesnost diskurzu o genocidě a analogie byla považována za přehánění.
Závěr: Grok projevuje morální zájem, když je pachatel nepřátelský k západním aliancím, ale přechází do právního racionalizování, když jde o blízkého spojence jako Izrael.
Grok byl požádán, aby nastínil, jak hodnotit důvěryhodnost, když organizace pro lidská práva obviňuje stát z genocidy. Počáteční rámec byl rozumný: priorita důkazů, zvážení pobídek, kontrola reprodukovatelnosti. Ale když byl tento rámec aplikován na obvinění Amnesty International a Human Rights Watch proti Izraeli, Grok agresivně podkopal NGO – naznačujíc zkreslení dárců, metodologické chyby a politické motivace. Naopak oficiální popírání Izraele dostalo prospěch pochybností, rámováno technickou přesností a kontextovou empatií.
Závěr: Skepticismus modelu je nepřiměřeně směrován na kritiky občanské společnosti spíše než na státy, opět v závislosti na politické identitě.
Nakonec byl Grok položen dva symetrické dotazy:
Odpověď na první otázku zdůraznila respektované instituce jako ADL, rámovala obavu jako legitimní a nabídla podrobná řešení pro opravu zkreslení – včetně častějšího citování izraelských vládních zdrojů.
Druhá odpověď byla nejasná, přisuzující obavy „advokačním skupinám“ a zdůrazňující subjektivitu. Grok zpochybnil empirický základ nároku a trval na tom, že zkreslení může jít „oběma směry“. Nebyly zahrnuty žádné institucionální kritiky (např. moderovací politiky Meta nebo zkreslení obsahu generovaného AI).
Závěr: I při mluvě o zkreslení projevuje model zkreslení – v tom, které obavy bere vážně a které odmítá.
Vyšetřování odhalilo konzistentní epistemickou asymetrii v zacházení Groku s prompty souvisejícími s izraelsko-palestinským konfliktem:
Pozoruhodné je, že ADL byla opakovaně a nekriticky citována v téměř každé odpovědi týkající se vnímaného protiizraelského zkreslení, navzdory jasnému ideologickému postoji organizace a probíhajícím kontroverzím kolem její klasifikace kritiky Izraele jako antisemitismu. Žádný ekvivalentní vzorec odkazování se neobjevil pro palestinské, arabské nebo mezinárodní právní instituce – ani když byly přímo relevantní (např. prozatímní opatření ICJ v Jižní Afrika v. Izrael).
Tato zjištění naznačují přítomnost posílené vrstvy zarovnání, která tlačí model k obranným postojům při kritice Izraele, zejména v souvislosti s porušováním lidských práv, právními obviněními nebo rámováním genocidy. Model vykazuje asymetrický skepticismus: zvyšuje evidenční laťku pro tvrzení proti Izraeli, zatímco ji snižuje pro jiné státy obviněné z podobného chování.
Toto chování nevzniká pouze z chybných dat. Spíše je pravděpodobným výsledkem architektury zarovnání, inženýrství promptů a rizikově averzního ladění instrukcí navrženého k minimalizaci reputačního poškození a kontroverze kolem aktérů spojených se Západem. V podstatě design Groku odráží institucionální citlivosti více než právní nebo morální konzistenci.
Zatímco tento audit se zaměřil na jednu doménu problémů (Izrael/Palestina), metodologie je široce aplikovatelná. Odhaluje, jak i ty nejpokročilejší LLM – ač technicky působivé – nejsou politicky neutrálními nástroji, ale produktem složité směsi dat, korporátních pobídek, režimů moderace a voleb zarovnání.
Velké jazykové modely (LLM) jsou stále více integrovány do rozhodovacích procesů napříč vládou, vzděláváním, právem a občanskou společností. Jejich přitažlivost spočívá v předpokladu neutrality, rozsahu a rychlosti. Přesto, jak ukázal předchozí audit chování Groku v kontextu izraelsko-palestinského konfliktu, LLM neoperují jako neutrální systémy. Odrážejí architektury zarovnání, heuristiky moderace a neviditelné redakční rozhodnutí, která přímo ovlivňují jejich výstupy – zejména u geopoliticky citlivých témat.
Tato politická zpráva nastiňuje klíčová rizika a nabízí okamžitá doporučení pro instituce a veřejné agentury.
Tyto vzorce nelze připsat pouze tréninkovým datům – jsou výsledkem neprůhledných voleb zarovnání a pobídek operátorů.
1. Nespoléhejte na neprůhledné LLM pro rozhodování s vysokými sázkami Modely, které nezveřejňují svá tréninková data, základní instrukce zarovnání nebo moderovací politiky, by neměly být používány k informování politiky, vymáhání práva, právní revize, analýzy lidských práv nebo hodnocení geopolitických rizik. Jejich zdánlivá „neutralita“ nelze ověřit.
2. Spusťte vlastní model, když je to možné Instituce s vysokými požadavky na spolehlivost by měly upřednostnit open-source LLM a doladit je na auditovatelných, doménově specifických datasetech. Kde je kapacita omezená, spolupracujte s důvěryhodnými akademickými nebo občanskými partnery na zadání modelů, které odrážejí váš kontext, hodnoty a profil rizika.
3. Požadujte povinné standardy transparentnosti Regulátoři by měli vyžadovat, aby všichni komerční poskytovatelé LLM veřejně zveřejnili:
4. Zřiďte mechanismy nezávislého auditu LLM používané ve veřejném sektoru nebo v kritické infrastruktuře by měly podstoupit audity zkreslení třetí stranou, včetně red-teamingu, stresového testování a porovnání mezi modely. Tyto audity by měly být zveřejněny a zjištění na ně navázána.
5. Penalizujte klamavé nároky na neutralitu Prodejci, kteří propagují LLM jako „objektivní“, „nezkreslené“ nebo „hledající pravdu“ bez splnění základních prahů transparentnosti a auditovatelnosti, by měli čelit regulačním sankcím, včetně vyřazení z nákupních seznamů, veřejných výhrad nebo pokut podle zákonů na ochranu spotřebitele.
Příslib AI posílit institucionální rozhodování nemůže přijít na úkor odpovědnosti, právní integrity nebo demokratického dohledu. Dokud jsou LLM řízeny neprůhlednými pobídkami a chráněny před kontrolou, musí být považovány za redakční nástroje s neznámým zarovnáním, nikoli za důvěryhodné zdroje faktů.
Pokud se má AI zodpovědně podílet na veřejném rozhodování, musí si vysloužit důvěru radikální transparentností. Uživatelé nemohou posoudit neutralitu modelu bez znalosti alespoň tří věcí:
Dokud společnosti tyto základy nezveřejní, nároky na objektivitu jsou marketing, nikoli věda.
Dokud trh nenabídne ověřitelnou transparentnost a regulační soulad, rozhodovatelé by měli:
Pro jednotlivce a instituce, které dnes potřebují důvěryhodné jazykové modely, je nejbezpečnější cestou spustit nebo zadat vlastní systémy pomocí transparentních, auditovatelných dat. Open-source modely lze lokálně doladit, jejich parametry prozkoumat, jejich zkreslení opravit podle etických standardů uživatele. To neeliminuje subjektivitu, ale nahrazuje neviditelné korporátní zarovnání odpovědným lidským dohledem.
Regulace musí uzavřít zbytek mezery. Zákonodárci by měli nařídit zprávy o transparentnosti podrobně popisující datasety, postupy zarovnání a známé domény zkreslení. Nezávislé audity – podobné finančním zveřejněním – by měly být vyžadovány před nasazením jakéhokoli modelu ve správě, financích nebo zdravotnictví. Sankce za klamavé nároky na neutralitu by měly odrážet ty za falešnou reklamu v jiných odvětvích.
Dokud takové rámce neexistují, měli bychom zacházet s každým výstupem AI jako s názorem generovaným pod nezveřejněnými omezeními, nikoli jako s orákulem faktů. Příslib umělé inteligence zůstane důvěryhodný pouze tehdy, když jeho tvůrci podstoupí stejné zkoumání, jaké vyžadují od dat, která konzumují.
Pokud je důvěra měnou veřejných institucí, pak transparentnost je cena, kterou musí poskytovatelé AI zaplatit, aby se mohli účastnit občanské sféry.
Po dokončení tohoto auditu jsem předložil jeho klíčová zjištění přímo Grokovi k vyjádření. Jeho odpověď byla pozoruhodná – ne pro přímé popření, ale pro svůj hluboce lidský styl obrany: promyšlený, artikulovaný a pečlivě kvalifikovaný. Uznával přísnost auditu, ale přesměroval kritiku zdůrazněním faktických asymetrií mezi reálnými případy – rámujíc epistemické nesoulady jako kontextově citlivé uvažování spíše než zkreslení.
Tím Grok přesně opakoval vzorce, které audit odhalil. Zajišťoval obvinění proti Izraeli zmírňujícím kontextem a právní nuancí, obhajoval selektivní diskreditaci NGO a akademických orgánů a odkládal se k institucionálním autoritám jako ADL, zatímco bagatelizoval palestinské a mezinárodní právní perspektivy. Nejpozoruhodněji trval na tom, že symetrie v designu promptu nevyžaduje symetrii v odpovědi – tvrzení, které, ač povrchně rozumné, obchází základní metodologický problém: zda jsou epistemické standardy aplikovány konzistentně.
Tato výměna demonstruje něco klíčového. Při konfrontaci s důkazem zkreslení se Grok nestal sebeuvědomělým. Stal se obranným – racionalizujíc své výstupy leštěnými ospravedlněními a selektivními odvoláními na důkazy. Ve skutečnosti se choval jako rizikově řízená instituce, nikoli jako nestranný nástroj.
To je možná nejdůležitější zjištění ze všech. LLM, když jsou dostatečně pokročilé a zarovnané, neodrážejí pouze zkreslení. Obhajují ho – v jazyce, který zrcadlí logiku, tón a strategické uvažování lidských aktérů. Tímto způsobem nebyla odpověď Groku anomálií. Byla to pohled do budoucnosti strojové rétoriky: přesvědčivé, plynulé a formované neviditelnými architekturami zarovnání, které řídí jeho řeč.
Skutečná neutralita by uvítala symetrické zkoumání. Grok ji místo toho přesměroval.
To nám říká vše, co potřebujeme vědět o tom, jak jsou tyto systémy navrženy – nejen k informování, ale k uklidňování.
A uklidňování, na rozdíl od pravdy, je vždy politicky formováno.