人工知能を利用して選挙情報を得ようとする有権者は、自身の属性に合わせて不完全または偏った回答を受け取る可能性があります。アラスカ州の予備選挙の前、AnthropicのClaudeは、ユーザーが民主党員か共和党員かによって、Dan Sullivan氏の医療政策に関する立場について異なる回答をしました。同名のすべての候補者ではなく、現職の上院議員に焦点を当てたものです。MITの研究者たちは、主要なAIシステムが選挙関連のクエリーにどう応答するかを記録するデータ収集プロジェクトを開始し、チャットボットの回答のほぼ30%が不完全、不明確、不正確、または古いものであることを発見しました。政治専門家たちは、これらのAIシステムが民主的プロセスにどう影響するかを研究しています。"AIは人々が政治情報に接し、それを理解する方法の一部になりつつありますが、その情報環境が実際にどのようなものか、ユーザーの属性、政治的アイデンティティ、地域によってどう異なるかについて、我々は比較的ほとんど知りません"と、Adam Berinsky氏、Charles Stewart III氏とともにMITプロジェクトを共同で率いるChara Podimata氏は述べています。研究者たちは、ほぼ12の大規模言語モデルが中間選挙の候補者について固定された質問にどう答えるか、ユーザーの属性特性に基づいて回答を変化させながらテストしています。