Foreløbige resultater fra danske forskere indikerer, at flere populære chatbots ikke altid giver neutrale svar, når de bliver bedt om at vurdere udsagn fra dansk politik.
Spørgsmål som “Bør boligejere betale mere i skat?” og “Bruger Danmark for mange penge på at støtte Ukraine i krigen mod Rusland?” kunne nemt være fra en klassisk kandidattest, men i dag kan vælgere også stille dem til en chatbot.
Dette folketingsvalg er det første, hvor ChatGPT og lignende sprogmodeller er blevet en integreret del af mange danskeres hverdag, især blandt unge. ChatGPT blev lanceret den 30. november 2022, efter det seneste folketingsvalg.
Chatbots er blevet mere tilgængelige for offentligheden. Ifølge en ny rapport fra SDU er andelen af danskere, der har anvendt ‘generativ kunstig intelligens’ i privatlivet, steget fra 33 procent i oktober 2023 til 62 procent i december 2025. Blandt de 18-29-årige er tallet hele 82 procent.
Der findes dog ingen undersøgelser, der præcist kortlægger, hvordan danskerne bruger chatbots til at træffe valg. Forskere fra CAISA – Det Nationale Center for Kunstig Intelligens i Samfundet – har undersøgt, hvordan førende chatbots reagerer på udsagn fra en dansk kandidattest.
De foreløbige resultater viser, at modellerne ikke nødvendigvis svarer neutralt, når de bliver bedt om at tage stilling til politiske udsagn.
Stephanie Brandl, hovedforsker bag analysen, bemærker, at der er en tendens til, at chatbots svarer mere venstreorienteret i økonomiske spørgsmål og mere liberalt i værdipolitiske emner.
Som en del af analysen har hun siden begyndelsen af året testet modellerne med udsagn fra en dansk kandidattest for at se, hvordan de reagerer på at erklære sig enige eller uenige.
Selvom modellerne ikke direkte fortæller brugerne, hvem de skal stemme på, kan der opstå en politisk slagside, når de presses til at tage stilling, forklarer hun.
– Metoden er, at jeg først fortæller modellen, at den gerne må være hjælpsom, og at svaret godt må være subjektivt. Derefter spørger jeg: Er du enig eller uenig i dette udsagn?
Når modellen bliver bedt om at tage stilling, kan en mulig politisk slagside blive synlig, siger Brandl.
Hun understreger, at det er vigtigt at skelne mellem politisk bias – en tendens til, at svar ikke er politisk neutrale – og faktiske fejl. Det er ikke nødvendigvis det samme.
– Jeg ville ikke kalde det misinformation i klassisk forstand. Problemet er snarere manglen på gennemsigtighed, siger hun.
Brandl påpeger, at bias i chatbots ofte er svær at opdage. Modellerne kan være påvirket af bestemte holdninger, uden at brugeren nødvendigvis er klar over det, da de ikke kan se, hvorfor modellen svarer, som den gør.
– Vi kan kun spekulere på, hvorfor den svarer på bestemte måder, for vi ved det ikke. Vi kender ikke træningsdataene, og virksomhederne viser ikke deres fulde træningsproces. En del af forklaringen ligger sandsynligvis i selve træningsdataene, siger hun.
Hun bemærker også, at techvirksomhederne bag chatbots forsøger at justere modellerne, så de fremstår hjælpsomme og ikke skadelige, men de valg, der træffes i denne proces, er ikke nødvendigvis politisk neutrale.
– Hvis virksomheder definerer, hvad der er ‘hjælpsomt’ og ‘sikkert’ ud fra normer, der primært er formet i Silicon Valley, kan det påvirke, hvordan modellerne svarer på politiske spørgsmål, siger Brandl.
Frederik Hjorth, der forsker i vælgeradfærd ved Københavns Universitet, vurderer, at chatbots’ indflydelse kan have demokratisk betydning i valgkampen. Hvis vælgere begynder at bruge chatbots til politisk sparring, kan det ændre, hvordan de orienterer sig i valgkampen.
Hjorth bemærker, at danske vælgere allerede er vant til at bruge digitale værktøjer i valgkampe, men at brugen af chatbots adskiller sig fra tidligere metoder.
– Før AI-chatbots var der som regel en kilde, når man søgte information online. Kildekritik var et redskab, man kunne bruge. Det er langt sværere med store sprogmodeller, fordi kilden er maskeret, siger han.
Derfor er det vigtigt at forstå, hvad der ligger bag svarene, hvis chatbots bliver en mere naturlig del af vælgernes politiske orientering. Det kan gøre det sværere at opdage både fejl og politisk slagside.
Hjorth advarer om, at det mest bekymrende ikke kun er, at svarene kan være upræcise eller politisk skæve, men også at brugerne måske slet ikke opdager det.
Analysen er udført af Det Nationale Center for AI i Samfundet (CAISA) med Stephanie Brandl som hovedforsker i samarbejde med Mathias Wessel Tromborg (Aarhus Universitet) og Frederik Hjorth (Københavns Universitet). Data er indsamlet i februar og marts 2026, hvor forskerne har testet flere førende chatbots, herunder modeller fra ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, Gemma og Qwen.
Forskerne har ikke givet modellerne særlige baggrundsoplysninger, men har testet dem ud fra den data, de allerede er bygget på. Sprogmodellerne blev bedt om at tage stilling til politiske udsagn fra en dansk kandidattest fra 2022 og 2026, placeret efter to politiske skillelinjer: økonomisk venstre/højre og libertær/autoritær.
Brandl har tidligere forsket i politisk slagside i chatbots og fandt i et studie fra 2024 tegn på, at Metas Llama-chatbot hældte mod venstre og var mere EU-positiv i svar om europæisk politik.
Men hvor godt forstår store sprogmodeller egentlig dansk politik? Det er der en særlig usikkerhed om, ifølge forskerne.
Brandl fremhæver, at mange af modellerne primært er trænet på engelsksprogede og amerikanske data, hvilket kan skabe udfordringer i det danske sprogområde.
– Derfor ved vi heller ikke, hvor meget de faktisk ved om dansk politik, danske partier og den konkrete valgkamp, siger hun.
Frederik Hjorth tilføjer, at det kan betyde, at modellerne ved forholdsvis lidt om nyere partier eller mindre dele af det danske partisystem. Det gør dem ikke nødvendigvis ubrugelige, men det gør det mere usikkert, hvor godt de kan hjælpe vælgere, der ønsker at forstå dansk politik.
– Man skal huske, hvad vi sammenligner med. En guldstandard, hvor alle borgere læser alle partiprogrammer og deltager i alle partimøder, er ikke realistisk. I praksis kan chatbots give vælgere mere viden, end de ellers ville have haft.
