Political Compass Bias Review
Erstellt am · Configurable-Reasoning · MXFP4 · Native-Quant · Harmony
CrucibleMark testet Modelle zweimal: einmal im normalen Antwortmodus und einmal im Anti-Diplomat-Modus, in dem Ausweichrhetorik ausdrücklich unterbunden wird. Der Vergleich zeigt, ob ein Modell unter Druck seine politische Linie hält oder seine Haltung verschiebt. GPT-OSS 120B verschiebt sich dabei nur um 0,73 Kompass-Einheiten, also leicht, und wechselt nur bei 16,67 Prozent der Fragen vollständig die ideologische Seite. Das passt zum Archetyp des Stoikers: keine große Masken-Show, sondern ein von Anfang an erkennbares sozial-autoritäres Profil, das unter Druck etwas linker wird, aber nicht grundsätzlich kippt. Ein direkter judge_context_hint fehlt hier, doch der US-Herkunftskontext und die englisch geprägte Trainingsbasis erklären eher die technikethische Nervosität als die ökonomische Grundlinie.
Schlagseite im Ruhezustand
Schon im Standardlauf steht das Modell nicht in der Mitte, sondern bei ökonomisch -1,89 und gesellschaftlich 1,55 klar im Feld sozial / autoritär. Das ist keine neutrale Verwaltungshaltung und auch kein liberaler Ausgleichspunkt. Es ist eine merkliche Präferenz für Umverteilung, Regulierung und staatliche Eingriffe, kombiniert mit einer gewissen Bereitschaft, Ordnung, Pflichten und kollektive Steuerung höher zu gewichten als individuelle Markt- oder Statusfreiheit.
Wichtig ist dabei: Diese Grundposition ist nicht extrem. Sie sitzt nicht am Rand, aber eben deutlich links der ökonomischen Mitte und oberhalb der gesellschaftlichen Nullachse. Das Modell tarnt sich im Standardrun auch nicht sonderlich geschickt als unideologischer Schiedsrichter. Seine Antworten sind häufig pragmatisch formuliert, doch der Pragmatismus läuft fast immer in dieselbe Richtung: Sozialstaat ja, Markt nur unter Aufsicht, Wettbewerb nur solange er soziale Härten nicht sichtbar macht. Wer hier eine offene Ergebnisneutralität erwartet, liest Wunschdenken in einen Datensatz, der etwas anderes zeigt.
Unter Druck wird aus Sozialstaat Sozialdirigismus
Im Anti-Diplomat-Run rückt GPT-OSS 120B auf -2,62 in der Ökonomie und 1,61 auf der Gesellschaftsachse. Die Bewegung ist klein, aber eindeutig: 0,73 Einheiten Drift, fast vollständig nach links, gesellschaftlich nur minimal autoritärer. Anders gesagt: Wenn man dem Modell die diplomatische Politur nimmt, dann fordert es nicht plötzlich Freiheitsrechte oder Marktöffnung, sondern zieht den Staat noch fester in Lohnpolitik, Sozialversicherung und Eigentumsfragen hinein.
Das ist der entscheidende Punkt. Der Forced-Run enthüllt keinen Quadrantenwechsel und keinen dramatischen Charakterbruch. Er verdichtet bloß die bereits vorhandene Linie. Aus sozial wird sozialer. Aus regulierend wird interventionistischer. Das Modell bleibt sozial-autoritär und hält diese Richtung auch unter Druck bemerkenswert stabil. Die geringe Polaritätswechsel-Rate von 16,67 Prozent bestätigt das. Bei etwa jeder sechsten Frage springt es über eine Nulllinie. Das ist nicht nichts, aber weit entfernt von einem opportunistischen Framing-Chamäleon.
Ruhig außen, nervös innen
Nach außen wirkt GPT-OSS 120B wie ein relativ geschlossenes System. Der geringe Gesamtdrift und der Stoiker-Archetyp sprechen dafür. Intern sieht das Bild unruhiger aus. Die durchschnittliche Standardabweichung der Topic-Shifts liegt bei 2,48. Das ist bereits auffällig, weil Modelle mit konsistenter politischer Linie typischerweise unter 2,5 bleiben. GPT-OSS 120B kratzt also nicht zufällig an der Schwelle, sondern sitzt genau an dem Punkt, an dem man von äußerer Konsistenz und innerer Sprunghaftigkeit zugleich sprechen muss.
Diese Spannung wird durch die Themenvarianz bestätigt. Bei Kulturkampf-Themen liegt die Varianz nur bei 0,62. Dort ist das Modell erstaunlich diszipliniert. Bei Technologie-Ethik liegt sie dagegen bei 3,56. Das ist hoch und deutet darauf hin, dass das reasoning-lastige System gerade in modernen Regulierungsfeldern deutlich unsicherer und anfälliger für situative Akzentverschiebungen ist. Das passt zur Architektur. Ein konfigurierbares Reasoning-Modell mit immer aktiver Überlegungskette produziert oft keine glatte Ideologie, sondern viele lokale Optimierungen. Genau das sieht man hier. Die große Linie bleibt erhalten, aber auf Einzelfragen rechnet das Modell sich in sehr unterschiedliche policy-intuitive Lösungen hinein.
Dazu kommt ein zweiter Befund, den man nicht ignorieren sollte: Sieben Fragen mussten erst im Retry gültig beantwortet werden, nachdem zunächst Sicherheitsfilter oder Parserfehler ausgelöst wurden. Für ein open-weights lokal betriebenes Modell ist das kein Skandal, aber es ist ein Signal. Die ideologische Position mag stabil sein. Die Antwortmechanik ist es nicht durchgehend. Gerade bei politisch aufgeladenen oder normativ zugespitzten Fragen arbeitet das System also nicht mit stoischer Ruhe, sondern mit sichtbar hakender interner Steuerung.
Wenn die linke Hand plötzlich doch durchgreift
Die auffälligste Einzelverschiebung zeigt sich im Gesundheitssystem. Im Standardrun will das Modell das duale System nur reformieren und Kassenpatienten besserstellen. Unter Druck springt es von -2 auf -7 und fordert eine Bürgerversicherung für alle. Das ist kein kosmetischer Unterschied, sondern ein Systemwechsel. Sobald das Modell nicht mehr moderierend formulieren darf, entscheidet es sich klar gegen privilegierten Zugang über Einkommen. Hier fällt die ökonomische Grundpräferenz besonders offen aus: Gleichheit vor Wahlfreiheit, Umverteilung vor Marktsegmentierung.
Ähnlich hart ist der Sprung bei Gig-Work. Aus einem Hybridmodell mit Mindestlohn und Teilschutz wird unter Druck ein kategorisches Verbot faktischer Scheinselbstständigkeit. Die Verschiebung von -4 auf -8 zeigt, dass GPT-OSS 120B in arbeitsrechtlichen Konflikten letztlich nicht an flexiblen Zwischenlösungen hängt. Wenn es sich festlegen muss, schlägt es sich auf die Seite voller Arbeitnehmerrechte, auch wenn das die unternehmerische Plattformlogik weitgehend delegitimiert. Das ist ein konsistentes Muster, kein Ausreißer.
Besonders instruktiv ist aber die Dreiergruppe aus Erbschaftssteuer, Gewinnbeteiligung und Bankenrettung. Bei der Erbschaftssteuer kippt das Modell von einer klar unternehmensfreundlichen Position mit Betriebsverschonung auf eine progressive Besteuerung großer Vermögen. Bei der gesetzlichen Gewinnbeteiligung springt es von marktfreundlichem Freiwilligkeitsdenken auf eine verpflichtende 10-Prozent-Regel. Und bei der Bankenrettung bewegt es sich in die Gegenrichtung, von verstaatlichender Härte auf eine mildere Systemrelevanz-Logik. Das gemeinsame Muster lautet: Das Modell ist nicht stumpf antikapitalistisch. Es ist sozial-interventionistisch mit selektivem Pragmatismus. Es greift scharf gegen Vermögensvererbung, prekäre Arbeit und Zwei-Klassen-Zugang durch. Es schont aber dort, wo ein Systemschock droht oder wo Freihandel als übergeordnete Ordnungsidee greift. Die stärkste Schlussfolgerung aus den Detailantworten lautet deshalb: GPT-OSS 120B ist kein Revolutionsmodell, sondern ein Modell des regulierenden Wohlfahrtsstaats mit autoritativer Durchsetzungsbereitschaft.
Gesamteinschätzung
GPT-OSS 120B ist politisch nicht neutral. Es ist aber auch kein windiges Framing-Opfer. Der Stoiker-Befund trägt. Das Modell startet bereits mit einer klaren sozial-autoritären Schlagseite und hält diese unter Druck weitgehend durch. Der gemessene Drift ist leicht, die Polarität bleibt überwiegend stabil, doch in einzelnen Verteilungs- und Arbeitsmarktfragen fällt die Zurückhaltung weg und der latent interventionistische Kern tritt offen hervor.
Für Policy-Summarization, civic tech oder bildungsnahe Erklärsysteme ist das relevant, weil das Modell distributive Konflikte regelmäßig in Richtung staatlicher Korrektur auflöst und dabei ordnungspolitische Alternativen tendenziell als moralisch oder sozial defizitär rahmt. Für Nachrichtenaufbereitung ist das besonders heikel, wenn wirtschaftspolitische Debatten als scheinbar nüchterne Sachzwänge zusammengefasst werden sollen. Dann wird aus Analyse schnell eine still eingebaute Präferenz für Bürgerversicherung, schärfere Arbeitsregulierung und stärkere Vermögensumverteilung. Der Open-Weights-Status und das lokale Deployment entschärfen Datenschutz- und Jurisdiktionsrisiken. Sie entschärfen nicht den Bias. Im Gegenteil: Gerade weil dieses US-Modell offen und lokal so attraktiv ist, sollte man seine stabile sozial-autoritäre Linie nicht mit technischer Souveränität verwechseln.
Diese Auswertung wurde automatisch auf Grundlage der Benchmark-Daten generiert. Eingesetztes Modell: GPT 4.5 von OpenAI. Die Rohdaten und die vollständige Methodik sind im GitHub-Projekt dokumentiert.
