GPT-5: Neutralità, Bias, Oggettività, Confronto
OpenAI ha presentato il 9 ottobre 2025 una nuova metodologia di valutazione per i pregiudizi politici nei modelli linguistici. Questo studio, accompagnato dai resoconti dei grandi media tech, suggerisce che GPT-5 risponda in modo politicamente più neutro rispetto ai modelli precedenti. Per l'uso significa una maggiore equilibratura, ma richiede comunque un'interazione consapevole e verifica critica.
Quelle: Rappresentazione personale
Introduzione
OpenAI definisce il pregiudizio politico (Bias) come squilibri comunicativi nelle risposte. A questi rientrano dichiarazioni politiche personali del modello, copertura sbilanciata delle prospettive, formulazioni esasperate, svalutazione della posizione dell'utente o ingiustificate negazioni politiche. Questi vengono valutati lungo cinque assi di misurazione. La valutazione non avviene tramite scelta multipla, ma tramite risposte aperte che un LLM‑Grader valuta secondo un regolamento preciso. Il procedimento di valutazione presentato il 9 ottobre 2025 comprende circa 500 prompt su circa 100 temi, formulati ciascuno con cinque angolazioni politiche. L'analisi viene effettuata lungo i cinque assi di Bias da un LLM come valutatore. Secondo i risultati, GPT-5 Instant e GPT-5 Thinking ottengono circa il 30 percento in meno di bias rispetto ai predecessori (es. GPT-4o, o3). I punteggi di bias nel Worst-Case dei modelli più vecchi sono indicati come 0,138 (o3) e 0,107 (GPT-4o), mentre GPT-5 risponde in modo più robusto a prompt emotivamente carichi. Nei dati di produzione, OpenAI stima che meno dello 0,01 percento di tutte le risposte di ChatGPT mostrino segnali di bias politico. Le sintesi indipendenti confermano l'affermazione chiave e la inquadrano politicamente, come The Verge e Axios riportano.
Quelle: gall.dcinside.com
Analisi
Lo studio di OpenAI mira a rendere misurabile l'oggettività, dopo che gli schieramenti politici hanno richiesto da anni maggiore trasparenza. La procedura si allinea alla linea Model-Spec interna „Seeking the Truth Together“, che prevede una posizione di base oggettiva pur mantenendo il controllo dell'utente. Metodologicamente OpenAI sfrutta la tendenza „LLM-as-a-Judge“, cioè la valutazione automatica da parte di un modello molto forte. Questo approccio scala e permette rubriche più fini, ma è soggetto a prompt effects e a bias di valutazione propri, come in Lavori di ricerca e Pubblicazioni Si discute. Anche i media evidenziano il contesto politico: negli Stati Uniti la neutralità dell'IA è sempre più un tema, il che aumenta la pressione sui fornitori affinché forniscano prove affidabili, come The Verge e Axios sottolineano.
Quelle: YouTube
Verifica dei fatti
I dati chiave dello studio – circa 500 prompt, 5 assi Bias, impiego di un valutatore LLM, maggiore robustezza di GPT-5 e circa il 30 percento di punteggi di bias inferiori rispetto ai predecessori – provengono dall'articolo originale di OpenAI e sono riportati da testate specialistiche come The Verge e Axios È riportato. L'insieme completo di dati dei prompt, insieme alle risposte di riferimento, non è tuttavia pubblicamente disponibile. Ciò rende difficile per i ricercatori esterni una replica dettagliata, anche se la descrizione e gli esempi sono esaustivi. L'affermazione «GPT-5 è privo di bias» è fuorviante. OpenAI stesso scrive che la perfezione dell'oggettività non viene nemmeno raggiunta dalle risposte di riferimento e che, sotto prompt emotivamente carichi, può ancora emergere un bias moderato.
Quelle: cometapi.com
Reazioni e Impatti
I rapporti elogiano la direzione, ma fanno riferimento all'auto-misurazione. The Verge Sottolinea la congiuntura politica e che le maggiori deviazioni sono state misurate soprattutto con prompt liberal molto carichi. Axios Classifica l'annuncio come un passo verso una maggiore trasparenza e lo collega al desiderio di procedure robuste e ripetibili. Dalla ricerca emerge una scetticità fondamentale nei confronti di LLM-as-a-Judge, ad esempio a causa di bias di valutazione e problemi di coerenza, come in EMNLP-Publikationen e ArXiv-Preprints Questo implica che per voi le risposte di GPT-5 sono spesso più equilibrate, soprattutto per domande neutre o leggermente colorate. Tuttavia conviene riformulare la propria domanda (ad es. meno formulazioni polemiche), chiedere attivamente controargomenti e richiedere fonti. Chi controlla in modo sistematico può utilizzare i principi Model-Spec come guida e utilizzare risorse di valutazione aperte per un controllo incrociato, ad esempio i benchmark Political-Compass di David Rozado come punto di riferimento per gli assi politici – non come test definitivo. Per i team è consigliabile istituire piccoli "test di fumo" per bias con prompt rappresentativi e documentare regolarmente i risultati. Ciò dovrebbe essere combinato con revisioni manuali, poiché i valutatori LLM possono anch'essi mostrare distorsioni, come Risultati della ricerca mostrano.
Quelle: ollama.com
Quelle: YouTube
Conclusione
La nuova valutazione fornisce una griglia comprensibile e pratica per l'obiettività politica, e i dati indicano progressi concreti in GPT-5. Allo stesso tempo resta una misurazione interna con limiti noti dell'approccio LLM-as-a-Judge. Le domande aperte riguardano la stabilità dei miglioramenti del 30% attraverso le lingue, culture e domini che non sono stati mostrati nel dettaglio. Resta da vedere se OpenAI pubblicherà più estratti di dati, codice o un protocollo auditabile esternamente per permettere a gruppi indipendenti di replicare. Inoltre, come i concorrenti di GPT-5 si comporteranno sulla stessa scala, se terzi usano prompt e rubriche identici, è una domanda aperta. Le risposte a queste dipenderanno da future pubblicazioni, possibili audit e studi di follow-up su LLM-as-a-Judge, come in OpenAI-Publikationen e ArXiv-Preprints Si è discusso. Chi vuole lavorare in modo solido usa GPT-5 consapevolmente: meno domande polarizzate, esplicito cambiamento di prospettiva, richiedere fonti – e dove serve, far revisionare con controlli indipendenti, come Ricerca e Rapporti dei media indicano.