Компания Anthropic опубликовала детальный отчет о масштабной кампании по «дистилляции» своих моделей. Три крупные китайские AI-лаборатории — DeepSeek, Moonshot и MiniMax — были уличены в систематическом извлечении возможностей модели Claude для обучения собственных систем. Речь идет о более чем 16 миллионах запросов, сгенерированных через 24 000 фиктивных аккаунтов.
Это не просто нарушение пользовательского соглашения, а пример промышленного шпионажа в эпоху искусственного интеллекта, который позволяет конкурентам получать передовые возможности за долю стоимости и времени, необходимых для самостоятельной разработки.
Дистилляция (distillation) — это метод обучения, при котором менее мощная модель («студент») учится, подражая ответам более продвинутой модели («учителя»). В легальном поле это стандартная практика: компании часто дистиллируют собственные огромные модели в более компактные и дешевые версии для клиентов.
Однако в данном случае процесс использовался незаконно. Иностранные лаборатории использовали Claude как «учителя» без разрешения, чтобы быстро подтянуть свои модели до уровня американских разработок.
Это позволяет обходить экспортные ограничения на передовые чипы: если вы не можете купить достаточно вычислительных мощностей для обучения модели с нуля, вы можете значительно сократить затраты ресурсов, обучая ее на уже готовых высококачественных данных, полученных от конкурента.
Такие факты ставят под сомнение эффективность экспортного контроля. Быстрый прогресс некоторых зарубежных моделей может быть результатом не столько внутренних инноваций, сколько эффективного копирования знаний из западных систем. Ограничение доступа к чипам работает, но кража «интеллекта» модели позволяет частично компенсировать нехватку железа.
Подробнее
Это не просто нарушение пользовательского соглашения, а пример промышленного шпионажа в эпоху искусственного интеллекта, который позволяет конкурентам получать передовые возможности за долю стоимости и времени, необходимых для самостоятельной разработки.
Дистилляция (distillation) — это метод обучения, при котором менее мощная модель («студент») учится, подражая ответам более продвинутой модели («учителя»). В легальном поле это стандартная практика: компании часто дистиллируют собственные огромные модели в более компактные и дешевые версии для клиентов.
Однако в данном случае процесс использовался незаконно. Иностранные лаборатории использовали Claude как «учителя» без разрешения, чтобы быстро подтянуть свои модели до уровня американских разработок.
Это позволяет обходить экспортные ограничения на передовые чипы: если вы не можете купить достаточно вычислительных мощностей для обучения модели с нуля, вы можете значительно сократить затраты ресурсов, обучая ее на уже готовых высококачественных данных, полученных от конкурента.
Такие факты ставят под сомнение эффективность экспортного контроля. Быстрый прогресс некоторых зарубежных моделей может быть результатом не столько внутренних инноваций, сколько эффективного копирования знаний из западных систем. Ограничение доступа к чипам работает, но кража «интеллекта» модели позволяет частично компенсировать нехватку железа.
Подробнее