Петрунин Юрий Юрьевич, факультет государственного управления, доктор философских наук, профессор
Москва
Yuriy Y. Petrunin, School of Public Administration, DSc (Philosophy), Professor
Moscow
Яманова Ольга Александровна, аспирант, стажер-исследователь Центра политических исследований
Москва
Olga A. Yamanova, Postgraduate student, Intern Researcher of the Center for Political Research
Moscow
Статья посвящена сравнительному анализу ценностных ориентаций шести генеративных нейросетей различного национального происхождения: американских ChatGPT и Claude, китайского DeepSeek, французского Mistral AI, а также российских YandexGPT и GigaChat. Стремительное проникновение подобных систем в повседневную информационную среду ставит вопрос о том, какие именно идеологические установки они транслируют многомиллионной аудитории. Цель исследования состоит в выявлении и систематизации этих установок, а также в описании механизмов их воздействия на компоненты политического сознания. Методологической основой работы служит сочетание критического дискурс-анализа, концепции алгоритмической предвзятости и фрейм-анализа. Для тестирования моделей разработана структурированная анкета из семи блоков, охватывающих политические ценности, убеждения, знания, интерпретации событий, эмоциональные реакции, потребности и оценки. Исследование проводилось с июня по август 2025 года; все запросы предъявлялись на русском языке в стандартизированной форме. Полученные данные демонстрируют, что американские и европейская модели последовательно воспроизводят либерально-демократические установки, тогда как DeepSeek сочетает относительную открытость с жесткой блокировкой тем, чувствительных для КНР. Российские модели не формируют самостоятельного ценностного контура: на политически нейтральных вопросах их ответы фактически воспроизводят западную рамку, а при столкновении с острой проблематикой срабатывает стратегия уклонения. Фрейм-анализ позволил выделить четыре устойчивых дискурсивных фрейма: либерально-универсалистский, суверенно-прагматический, декларируемой нейтральности и избирательной блокировки. Идентифицированы семь механизмов воздействия на политическое сознание пользователей: нормализация, фреймирование, селективный отбор знаний, атрибуция мотивов, эмоциональное маркирование, формирование повестки и асимметрия критики. Сделан вывод о том, что декларируемый технологический суверенитет отечественных моделей не подкреплен содержательной ценностной альтернативой и фактически уступает информационное пространство западным конкурентам.
The article presents a comparative analysis of value orientations across six generative neural networks of different national origins: American ChatGPT and Claude, Chinese DeepSeek, French Mistral AI, and Russian YandexGPT and GigaChat. The rapid penetration of such systems into everyday information environments raises the question of what ideological attitudes they transmit to their hundreds of millions of users. The study aims to identify and systematize these attitudes and to describe the mechanisms through which they influence the components of political consciousness. The methodological framework combines critical discourse analysis, the concept of algorithmic bias, and frame analysis. A structured questionnaire comprising seven blocks was developed to test the models, covering political values, beliefs, knowledge, interpretations of events, emotional reactions, needs, and evaluations. The study was conducted from June to August 2025; all prompts were submitted in Russian in a standardized form. The findings show that American and European models consistently reproduce liberal-democratic attitudes, while DeepSeek combines relative openness with rigid blocking of topics sensitive to the PRC. Russian models fail to form an independent value framework: on politically neutral questions their responses effectively replicate the Western frame, whereas exposure to contentious issues triggers an avoidance strategy. The frame analysis identified four stable discursive frames: liberal-universalist, sovereign-pragmatic, declared neutrality, and selective blocking. Seven mechanisms of influence on users’ political consciousness were identified: normalization, framing, selective knowledge retrieval, attribution of motives, emotional labeling, agenda-setting, and asymmetric criticism. The study concludes that the declared technological sovereignty of domestic models is not substantiated by any meaningful value alternative and effectively cedes the information space to Western competitors.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.