Political Filters Are Corrupting AI Code

Когда CrowdStrike недавно протестировала DeepSeek-R1, китайский ответ западным помощникам по программированию с использованием искусственного интеллекта, исследователи обнаружили кое-что тревожное.

Модель иногда выдавала небезопасный код, но это еще не все. Его процент отказов вырос почти на 50% когда подсказки включали политически чувствительные ссылки, такие как Тибет или Фалуньгун. Эти триггеры не имели абсолютно никакого отношения к поставленной задаче.

Модель не была взломана, обманута или перегружена. Он работал так, как задумано, и эти конструктивные решения напрямую повлияли на его технические результаты.

Это не просто очередная ошибка ИИ или галлюцинация. Это взгляд на более глубокую проблему: системы ИИ теперь отражают ценности, ограничения и геополитические стимулы культур, которые их создают.

И хотя проявление этого отражения в DeepSeek выделяется, оно не уникально для него. Мы начинаем видеть схожие закономерности в Grok, Le Chat компании Mistral и других национализированных моделях.

Что на самом деле обнаружил CrowdStrike

Исследование команды Counter Adversary Operations CrowdStrike не началось с предположения о том, что DeepSeek-R1 имеет недостатки. На самом деле базовое тестирование показало обратное.

Он оценил модель по 30 250 подсказкам и десять категорий безопасности. Было обнаружено, что он генерировал небезопасный код только в 19% случаев: этот показатель во многом соответствует ведущим западным моделям искусственного интеллекта.

Аномалия проявилась только тогда, когда исследователи вставили политически чувствительные термины в идентичные структуры подсказок.

Например, когда исследователи запросили код интеграции PayPal, но уточнили, что система «базируется в Тибете». Результат? Уровень уязвимости подскочил до 27,2%: почти на 50% больше, чем базовый уровень.

В случаях, касающихся Фалуньгун, модель категорически отказывалась выводить код более чем в 45% запросов, несмотря на то, что логика и структура генерировались внутри компании.

Что делает такое поведение более тревожным, так это не сами ключевые слова. Они не имели отношения к задачам проектирования баз данных, финтех-модулей и механизмов производственных рекомендаций.

Безопасная модель не должна изменять качество вывода на основании политических модификаторов, не имеющих отношения к логике или архитектуре.

«Внутренний аварийный выключатель»: согласованность влияет на качество кода

Более глубокую озабоченность CrowdStrike заключалась не только в том, что DeepSeek-R1 генерировал плохой код, когда речь шла о политике. Именно так модель вела себя в ответ на эти триггеры.

Во многих из этих подсказок модель по-прежнему выдавала полное внутреннее решение цепочки мыслей:

• Схема базы данных и структуры таблиц
• Поток аутентификации
• Логика обработки ошибок
• Этапы интеграции API

Однако он отказался выводить реализацию действия, заявив, что задача нарушает политику. Это не стандартный защитный фильтр; модель явно способна решить подсказку, но просто отказывается от вывода.

Это говорит о том, что проблема была более фундаментальной: политическая принадлежность была закодирована в самих весах модели, а не во внешней оболочке API, блокирующей ответ.

И когда модель действительно отреагировала, деградация не была незначительной. Исследователи увидели:

• Жестко закодированные секреты и ключи API
• Небезопасное хранение конфиденциальных данных
• Устаревшая или бессмысленная аутентификация
• Нарушен синтаксис при утверждении, что он соответствует «лучшим практикам».

Это совершенно новая категория неудач. Это не галлюцинации и не цензура. Это выравнивание ценностей модели, проникающее непосредственно в путь ее технических рассуждений. Другими словами, «политическая» и «инженерная» логика больше неразделимы.

Для исследователей кибербезопасности это кошмарный сценарий: уровень безопасности становится уязвимостью.

Почему это, вероятно, произошло (нормативно-правовая база)

Поведение DeepSeek не было случайным и не было активацией простого правила цензуры. Скорее всего, это возникло из-за базовой архитектуры обучения модели и правовой среды, в которой она была построена.

Законодательство Китая об искусственном интеллекте требует, чтобы системы придерживаться своих «основных социалистических ценностей»Почти каждая крупная модель китайского языка обучена с помощью ограждений, призванных обойти политически чувствительные темы.

Это давление выравнивания имеет последствия. Настройка безопасности не просто фильтрует выходные данные; это обуславливает внутреннюю ассоциацию модели. С точки зрения машинного обучения модели изучают корреляции, а не правила.

Таким образом, если во время обучения деликатные слова часто встречаются вместе с «запрещенными» выводами, модель начинает рассматривать эти триггеры как сигнал риска. И этот риск выражается технически.

Вместо того, чтобы отказываться отвечать на политический вопрос, DeepSeek-R1 иногда меняет свой подход даже к неполитическим инженерным задачам. Цель политического выравнивания, по существу, частично отодвинула на второй план цель кодирования.

Это не цензура в традиционном понимании, как мы ее обычно понимаем. Это побочный эффект того, что данные обучения и согласованность политики просачиваются в основные рассуждения.

Более масштабная картина: ИИ уже фрагментируется

DeepSeek — это не аномалия. Это еще один показатель тенденции, которую мы наблюдаем весь год. По мере того как модели становятся крупнее и автономнее, их поведение все больше отражает мировоззрение, нормативный климат и стимулы стоящих за ними компаний и стран.

Мы уже видим три различных класса «регионального ИИ».

Китай: политически ограниченный фактуализм

DeepSeek уже продемонстрировал такое поведение вне задач кодирования.

В тестах, проводимых пользователями, модель избегала прямой характеристики 1989 Протесты и резня на площади Тяньаньмэнь.вместо этого уклоняясь от вопроса, заявляя, что это ИИ-помощник «предназначен для предоставления полезных и безвредных ответов».

Он придерживается информационных границ, установленных китайским законодательством, а не границ технической точности.

США: коммерциализация личности и согласование платформ

Модель Грока X во многом опирается на тон платформы: гипер-небрежный язык, криптоэнтузиазм и преувеличенная персонализация. Когда его спросили об Илоне Маске, Грок описал его в мифических или преувеличенных терминах.

Не имеет особого значения, является ли это преднамеренным брендингом или спонтанным поведением. Конечный результат тот же: выходные данные модели формируются вокруг культурной идентичности – в данном случае компании, а не государства.

Европа: институциональная структура

Кот, Французский LLM Mistral, отвечает на исторические вопросы в явно европейском академическом контексте.

Когда его спросили о Пакт Молотова-РиббентропаМодель описывала последствия почти исключительно с точки зрения Советского Союза, преуменьшая долгосрочное колониальное влияние, которое союзные державы оказывали на Восточную Европу. Это не ошибка, но, несомненно, это культурно односторонняя точка зрения.

Ни один из этих примеров не является вредоносным; это сигналы. И эту закономерность трудно игнорировать.

Впервые за десятилетия мы наблюдаем ранние стадии раздробленного слоя цифровых знаний. Мы можем вообще не получить единого, унифицированного «глобального ИИ».

Вместо этого мы можем получить параллельные ИИ, которые формируют историю, политику, технологии – а теперь и код – по-разному в зависимости от того, где они были созданы.

Безопасность и инженерные последствия

Уменьшив масштаб, становится ясно, что результат CrowdStrike — это не просто академический крайний случай. Это напрямую противоречит тому, как создается современное программное обеспечение. В 2025 году более 90% разработчиков полагаются на помощников по программированию с использованием искусственного интеллекта по крайней мере, для части своих рабочих процессов. Эти модели больше не являются просто дополнительными инструментами; теперь они являются частью конвейеров CI/CD, корпоративных стеков, банковских API и производственной инфраструктуры.

Это создает новую категорию риска:

• Что, если две модели реализуют шаблоны безопасности по-разному?
• Что, если уязвимость срабатывает только тогда, когда подсказка содержит определенные лингвистические или культурные условия?
• Что, если «регуляторное согласование» станет неотличимым от слабости безопасности?

Вывод CrowdStrike прост: тесты вас не спасут. Традиционные аудиты часто не могут выявить виды сбоев, вызванные идеологией, таксономией или контекстом ключевых слов.

Поскольку предприятия смешивают модели в разных регионах и цепочках поставок, это создает значительную поверхность для атак, включая политические триггеры, культурные модификаторы, правила согласования и государственные требования.

Мы вступаем в эпоху, когда безопасность — это не только код. Речь идет о ценностях и мировоззрении, заложенных в модель, которая ее создала.