Vraag twee mensen wat hun favoriete chatbot over een verkiezing zegt, en je krijgt mogelijk twee verschillende verhalen. Onderzoekers van MIT willen dat zichtbaar maken. Ze hebben een openbaar dashboard gebouwd, de LLM Election Observatory, dat volgt hoe populaire AI-chatbots vragen over de Amerikaanse tussentijdse verkiezingen van 2026 beantwoorden.

Steeds dezelfde vragen, steeds opnieuw gesteld

Het team, geleid door politicologen Adam Berinsky en Charles Stewart III en Chara Podimata van MIT Sloan, legt de chatbots om de paar dagen een vaste reeks vragen voor. Die gaan over onder meer de certificering van uitslagen, gevoelige politieke thema's, voorspellingen, nieuwsberichtgeving en concrete races voor het Huis en de Senaat. Daarbij variëren de onderzoekers wie er vraagt: de woonplaats, de partijvoorkeur en andere kenmerken van de gesimuleerde gebruiker veranderen.

Zo willen ze vier dingen uitzoeken:

  • of verschillende modellen systematisch andere informatie geven op dezelfde vraag;
  • of de antwoorden verschuiven naarmate de verkiezingsdag nadert;
  • of een model iets anders zegt als het hoort dat de gebruiker Democraat of Republikein is;
  • welke bronnen de chatbots aanhalen.

Een onzichtbaar informatielandschap vastleggen

Volgens Podimata is een belangrijk doel simpelweg archiveren. Modellen worden voortdurend bijgewerkt en hun antwoorden hangen af van hoe je een vraag stelt. Achteraf is daardoor nauwelijks te reconstrueren wat kiezers op een bepaald moment te zien kregen. Bij sociale media konden onderzoekers nog meekijken in openbare groepen en accounts, maar een gesprek met een chatbot is voor buitenstaanders onzichtbaar.

Het gaat de onderzoekers ook niet alleen om feitelijke juistheid. Framing, nadruk, de mate van onzekerheid en de gekozen bronnen kunnen het beeld van een kiezer sturen, ook als er niets onwaars wordt gezegd. De eerste, nog voorlopige patronen wijzen daar ook op: per gebruikersprofiel verschillen de presentatie, de toon en de geciteerde bronnen, soms terwijl de feiten gelijk blijven. Hoe stabiel die verschillen zijn, en wat ze met echte kiezers doen, moet nog blijken. De volledige analyse volgt later; de dataset wordt ook beschikbaar voor andere onderzoekers.

Berinsky geeft kiezers één les mee: een chatbot die zelfverzekerd klinkt, heeft daarom nog geen gelijk. Een antwoord is een redelijk startpunt, maar niet het eindpunt. Tegelijk wijst hij erop dat AI ook kan helpen om misinformatie te weerleggen, omdat gesprekken met een chatbot op basis van bewijs het geloof in complottheorieën blijvend kunnen verminderen.

Past in een reeks zorgen over AI en verkiezingen

Het project staat niet op zichzelf. Eerder deze maand bleek uit een studie dat Grok en GPT tegengestelde politieke voorkeuren tonen als je ze dwingt te kiezen. En deze week kwam Google onder vuur omdat AI Mode de vraag wie de verkiezingen van 2020 won ontweek.

Ook in Nederland is het thema niet nieuw. Rond de Tweede Kamerverkiezingen van 2025 waarschuwde de Autoriteit Persoonsgegevens al dat je AI-chatbots niet als stemhulp moet gebruiken, omdat ze in tests een vertekend stemadvies gaven. Een doorlopend archief zoals dat van MIT bestaat hier niet. Wie bij een volgende verkiezing wil weten wat chatbots Nederlandse kiezers vertelden, is dus afhankelijk van losse steekproeven.