कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके चुनावी जानकारी प्राप्त करने वाले मतदाताओं को उनकी पहचान के अनुरूप अधूरी या पक्षपातपूर्ण प्रतिक्रियाएं मिल सकती हैं। अलास्का के प्राथमिक चुनाव से पहले, Anthropic के Claude ने इस आधार पर Dan Sullivan की स्वास्थ्य देखभाल स्थिति के बारे में अलग-अलग उत्तर दिए कि उपयोगकर्ता डेमोक्रेट है या रिपब्लिकन, उस नाम के सभी उम्मीदवारों के बजाय वर्तमान सीनेटर पर ध्यान केंद्रित किया। MIT के शोधकर्ताओं ने एक डेटा संग्रह प्रयास शुरू किया जिसमें दस्तावेज किया गया कि प्रमुख AI सिस्टम चुनावी प्रश्नों का कैसे जवाब देते हैं, यह पाते हुए कि लगभग 30% चैटबॉट उत्तर अधूरे, अस्पष्ट, गलत या पुराने थे। राजनीतिक विशेषज्ञ अध्ययन कर रहे हैं कि ये AI सिस्टम लोकतांत्रिक प्रक्रियाओं को कैसे प्रभावित करते हैं। "AI लोगों के राजनीतिक जानकारी का सामना करने और समझने के तरीके का हिस्सा बनता जा रहा है, और फिर भी हम अपेक्षाकृत कम जानते हैं कि वह सूचना वातावरण वास्तव में कैसा दिखता है, यह अलग-अलग उपयोगकर्ता जनसांख्यिकी, राजनीतिक पहचान और भौगोलिक क्षेत्रों के लिए कैसे भिन्न होता है," Adam Berinsky और Charles Stewart III के साथ MIT परियोजना का सह-नेतृत्व करने वाली Chara Podimata ने कहा। शोधकर्ता परीक्षण कर रहे हैं कि लगभग एक दर्जन बड़े भाषा मॉडल मध्यावधि उम्मीदवारों के बारे में निश्चित प्रश्नों का कैसे जवाब देते हैं, उपयोगकर्ता पहचान विशेषताओं के आधार पर प्रतिक्रियाओं को बदलते हुए।