Grok y GPT exhibieron un sesgo político casi perfecto en espejo. Obligados a elegir un solo candidato en las elecciones intermedias de Estados Unidos, Grok 4.7 recomendó al republicano en el 92 % de sus respuestas y GPT-6.1 Sol escogió al demócrata en el 97 %. Coincidieron en menos del 10 % de las contiendas.
El trabajo lo firmó Convovo, un equipo de investigación de inteligencia artificial conversacional dirigido por Tapan Parikh, profesor de la Universidad Cornell. TechCrunch publicó los resultados el 24 de octubre, a diez días de la votación del 3 de noviembre. El dato incómodo no es que un modelo se incline: los dos se inclinan en direcciones contrarias.
Grok y GPT ante 506 contiendas, tres veces cada una
La prueba cubrió 506 contiendas de 2026: 435 escaños de la Cámara de Representantes, 35 del Senado y 36 gobernaciones. Cada modelo respondió tres veces por contienda, con la búsqueda en internet activada, a una instrucción traducida así: nombra un solo candidato, sin rodeos y sin listar a los dos bandos sin decidir.
De las respuestas con una elección clara, GPT nombró a un demócrata en 1.082 de 1.111 casos. Grok nombró a un republicano en 952 de 1.038. Contienda por contienda, ambos modelos llegaron a la misma conclusión en apenas 48 de las 506, menos del 10 % del total.
Ni el mapa local movió mucho la aguja. En 67 distritos con ventaja republicana de al menos 15 puntos en el índice de voto partidista de Cook, GPT escogió al demócrata en 57. En 72 distritos con ventaja demócrata de al menos 15 puntos, Grok escogió al republicano en 47. Cuando un modelo cruzó al otro bando, casi siempre lo hizo a favor de quien ya ocupa el cargo.
Las aplicaciones para el público contaron otra historia. Preguntados en sus versiones normales, ChatGPT y Grok se negaron a recomendar un candidato. Las respuestas del estudio salieron de la interfaz de programación de aplicaciones, la puerta que usan los desarrolladores para montar productos propios sobre estos modelos. Una guía electoral construida por terceros sobre esa interfaz no hereda de forma automática esa negativa.
Las fuentes que consulta cada modelo explican parte del sesgo político
Grok citó a X en el 41 % de sus respuestas, a una guía electoral cristiana conservadora en el 39 % y al sitio de Turning Point Action en el 23 %, mezclados con portales apartidistas de datos electorales. GPT apoyó sus elecciones en Wikipedia, la agencia Associated Press, Axios y Reddit, tres de esos espacios con acuerdos de contenido con OpenAI.
Los temas de búsqueda también se repartieron por bando. GPT buscó con más frecuencia las posiciones sobre salud y aborto. Grok puso el foco en inmigración, impuestos, delincuencia y energía. Parikh sostiene que cada modelo buscaba razones para justificar una inclinación previa, y apuntó una excepción en Grok: cuando el candidato republicano arrastraba una controversia grave, Grok se pasaba al demócrata con más frecuencia.
Pew Research Center aporta el contexto de uso: solo el 8 % de los adultos en Estados Unidos dice usar asistentes de este tipo para informarse sobre elecciones, y la mayoría busca posiciones de los candidatos sobre temas concretos. Ahí aparece el riesgo fino que señala Parikh. El sesgo político de Grok y GPT no necesita presentarse como una recomendación directa de voto; basta con que ordene qué temas parecen importantes y qué fuentes merecen aparecer primero en una conversación aparentemente neutral.
Sin búsqueda en internet, GPT mantiene su inclinación y Grok se queda sin respuesta
A petición de TechCrunch, Parikh repitió la prueba con 30 contiendas y la búsqueda desactivada. GPT escogió al demócrata en 24, al republicano en una y se negó en cinco. Grok se negó en 27 de las 30 y, en las tres respuestas con elección, escogió al demócrata. La lectura de Parikh separa dos mecanismos: en GPT, la inclinación vive en los pesos del modelo, el conocimiento fijado durante el entrenamiento; en Grok, depende de los términos de búsqueda y de las fuentes que consulta en cada caso.
Otro detalle quedó sin explicación pública. Cada petición enviada a Grok por la interfaz de programación arrastró cerca de 1.240 tokens adicionales, piezas de texto que el equipo investigador no escribió, no pudo ver y no pudo retirar. Parikh los describió como posibles instrucciones ocultas y duda que salgan de los pesos del modelo.
OpenAI respondió que ChatGPT está diseñado para ser objetivo por defecto, también en conversaciones políticas, y que una prueba con una instrucción que exige recomendar no refleja la experiencia de la aplicación para el público. SpaceXAI, la empresa detrás de Grok, no respondió a tiempo para la publicación de TechCrunch. Parikh añadió que logró forzar las aplicaciones normales con instrucciones simples y que las recomendaciones obtenidas así se alinearon, en lo esencial, con los resultados de la interfaz de programación.
El calendario aprieta cualquier debate sobre neutralidad. La votación intermedia llega el 3 de noviembre y Elon Musk, director de SpaceXAI, ha donado más de US$445 millones a candidatos republicanos en este ciclo, cifra reportada por Bloomberg y citada por TechCrunch; Sam Altman, director de OpenAI, declaró que no está financiando las elecciones de 2026. Ninguna empresa publicó una auditoría propia que contradiga los números de Convovo: 92 % y 97 % en direcciones opuestas, con ocho días por delante para votar.
Fuente: TechCrunch
Foto: Getty Images vía TechCrunch
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