Dezvoltatorii chinezi de inteligență artificială DeepSeek și Moonshot AI s-au bazat în mare măsură pe rezultatele modelului OpenAI GPT-6 Astra pentru a-și antrena cele mai recente sisteme, potrivit unui raport de la The Information publicat miercuri și publicat de Reuters. Raportul citează persoane care au cunoștințe directe despre această problemă și subliniază că presupusa utilizare a rezultatelor Astra nu a fost stabilită în mod independent.
Dacă sunt exacte, afirmațiile ar plasa OpenAI în centrul aceleiași dispute de distilare care l-a prins deja pe principalul său rival. Pentru cititorii care urmăresc știrile AI despre competiția de modele și practicile de antrenament, povestea ajunge la doar trei luni după ce Anthropic a acuzat public aceleași două laboratoare chineze – împreună cu Alibaba – că și-au distilat modelele Claude.
Ce modele sunt implicate?
Raportarea informațiilor denumește două sisteme specifice. Kimi K3.1 Pro de la Moonshot AI, lansat săptămâna trecută, și V4.1-Flash 1017 de la DeepSeek, lansat pe 17 octombrie, se spune că au beneficiat de distilare folosind modelul de frontieră OpenAI. Nici DeepSeek, nici Moonshot nu au confirmat practica, iar raportul în sine avertizează că utilizarea rezultatelor Astra nu a fost stabilită în mod independent.
Distilarea, în utilizarea industriei, înseamnă pregătirea unui model pe rezultatele unuia mai capabil, astfel încât elevul să învețe să reproducă răspunsurile profesorului. În loc să plătească pentru fiecare capacitate printr-un antrenament independent, un laborator poate interoga un sistem de vârf și poate folosi răspunsurile acestuia ca semnal de antrenament de înaltă calitate - mai ieftin, mai rapid și din ce în ce mai important pentru modul în care sunt construite modelele competitive.
Un model de acuzații — și noi apărări
Raportul vine pe fondul unui an de pretenții în creștere cu privire la extragerea modelelor. În septembrie, guvernul SUA a declarat că a existat o campanie de distilare la scară largă a companiilor chineze împotriva companiilor americane de inteligență artificială - o declarație The Information notează este separată de noile sale rapoarte privind GPT-6 Astra în special. Acuzația lui Anthropic din august că Alibaba, DeepSeek și Moonshot au distilat modele Claude a stabilit șablonul pentru lupta actuală.
Se întăresc și apărările. La începutul acestei luni, Anthropic a declarat că noile măsuri menite să împiedice rivalii să copieze capacitățile lui Claude au redus datele culese prin așa-numitele atacuri de distilare cu aproximativ 90 până la 99 la sută. Cifra sugerează că monitorizarea tiparelor de interogare, restricționarea accesului și limitarea ratei activităților suspecte pot crește în mod măsurabil costul extracției - deși măsurile de siguranță funcționează doar până când atacatorii se adaptează.
OpenAI nu a spus dacă a detectat modele similare împotriva GPT-6 Astra sau dacă plănuiește schimbări de politică ca răspuns la raport. Termenii și condițiile companiei, ca și cei ai rivalilor săi, restricționează utilizarea rezultatelor pentru a antrena modele concurente.
Ce poate și nu poate face distilarea
Realitatea tehnică este mai nuanțată decât sugerează titlurile. Ieșirile pot furniza semnale utile de antrenament, dar nu transferă arhitectura unui model, datele sale de antrenament, parametrii interni sau fiecare dintre capacitățile sale. Eficacitatea distilării depinde de calitatea și diversitatea exemplelor recoltate și de procesul de instruire care le încorporează. Un model distilat poate să se potrivească cu un profesor pe criterii de referință care seamănă cu datele culese, rămânând în același timp mai slab în altă parte.
Această nuanță taie în ambele sensuri. Înseamnă că o campanie de distilare raportată nu dezvăluie cât de mult din performanța unui model rival derivă de fapt din extracție, dacă au fost încălcate condițiile de serviciu sau dacă capabilitățile rezultate ar fi apărut oricum. Dar înseamnă, de asemenea, că recoltarea la scară largă poate oferi unui concurent o cale mai rapidă către capacități specifice - în special codificare și raționament, unde diferența dintre modelele de frontieră și cele de urmărire rapidă s-a redus pe tot parcursul anului.
Un echilibru dificil pentru industrie
Nicio parte a acestei dispute nu vede practica ca fiind simplă. Distilarea în sine nu este în mod inerent necorespunzătoare - dezvoltatorii AI folosesc în mod obișnuit tehnici care transferă cunoștințe între propriile modele - și accesul larg la sistemele de vârf este ceea ce permite startup-urilor, cercetătorilor și companiilor să creeze produse. Tensiunea apare la scară: accesul nerestricționat face mult mai ușor pentru o terță parte să colecteze seturi mari de date de rezultate în scopuri pe care furnizorul nu le-a autorizat niciodată.
Măsurile de protecție pe care furnizorii le implementează ca răspuns își aduc propriile costuri. Monitorizarea tiparelor neobișnuite de interogări, restricționarea accesului la anumite capabilități, impunerea limitelor de utilizare și investigarea colectării în vrac, toate ridică prețul extracției – dar creează și fricțiuni operaționale pentru dezvoltatorii și întreprinderile legitime care depind de accesul constant la API. De fapt, industria negociază acolo unde se termină dezvoltarea legitimă a modelului și începe extracția neautorizată, o schimbare de politică la un moment dat.
Economia din spatele luptei
Motivul pentru care îngrijirea laboratoarelor este aritmetica. Formarea unui model de frontieră costă miliarde de dolari în calcul și cercetare. Dacă un concurent poate reproduce capabilități importante interogând sistematic un model existent la prețuri API, avantajul financiar al construirii sistemului de frontieră se micșorează - și stimulentul de a continua construirea acestuia se micșorează odată cu acesta. Această logică explică de ce laboratoarele americane și-au petrecut 2026 întărindu-și apărarea și de ce fiecare nouă acuzație este mai puțin ca o bârfă decât ca un punct de date într-un război economic în așteptare.
Pentru dezvoltatorii chinezi, calculul este diferit. Accesul la cele mai avansate cipuri este restricționat, iar distilarea oferă o cale către performanță competitivă fără a se potrivi bugetele de calcul. Raportul informației sugerează că această cale a trecut prin propriul flagship al OpenAI - aceeași acuzație, care vizează o țintă diferită.
---
Rămâneți înaintea AIObțineți cele mai recente știri, analize și descoperiri despre AI - toate într-un singur loc.
Citiți mai multe știri AI →
