The Information'ın Çarşamba günü yayınlanan ve Reuters tarafından taşınan bir raporuna göre, Çinli yapay zeka geliştiricileri DeepSeek ve Moonshot AI, en son sistemlerini eğitmek için büyük ölçüde OpenAI'nin GPT-6 Astra modelinin çıktılarına güvendiler. Raporda, konu hakkında doğrudan bilgisi olan kişilere atıfta bulunuluyor ve Astra çıktılarının kullanıldığı iddiasının bağımsız olarak kanıtlanmadığı vurgulanıyor.
Eğer doğruysa, iddialar OpenAI'yi baş rakibini tuzağa düşüren aynı damıtma anlaşmazlığının merkezine yerleştirecektir. Model rekabeti ve eğitim uygulamalarıyla ilgili AI haberlerini takip eden okuyucular için hikaye, Anthropic'in aynı iki Çin laboratuvarını (Alibaba ile birlikte) Claude modellerini damıtmakla suçlamasından yalnızca üç ay sonrasına denk geliyor.
Hangi modeller söz konusudur?
Information'ın raporunda iki spesifik sistem belirtiliyor. Moonshot AI'nin geçen hafta piyasaya sürülen Kimi K3.1 Pro'sunun ve DeepSeek'in 17 Ekim'de piyasaya sürülen yükseltilmiş V4.1-Flash 1017'nin OpenAI'nin sınır modelini kullanan damıtma işleminden faydalandığı söyleniyor. Ne DeepSeek ne de Moonshot bu uygulamayı doğrulamadı ve raporun kendisi de Astra çıktılarının kullanımının bağımsız olarak belirlenmediği konusunda uyarıyor.
Endüstrideki kullanımında damıtma, bir modeli daha yetenekli bir modelin çıktıları üzerine eğitmek ve böylece öğrencinin öğretmenin yanıtlarını yeniden üretmeyi öğrenmesi anlamına gelir. Bir laboratuvar, bağımsız bir eğitim çalışması yoluyla her yetenek için ödeme yapmak yerine, önde gelen bir sistemi sorgulayabilir ve yanıtlarını yüksek kaliteli eğitim sinyali olarak kullanabilir; daha ucuz, daha hızlı ve rekabetçi modellerin oluşturulmasında giderek daha merkezi hale gelebilir.
Bir dizi suçlama ve yeni savunmalar
Rapor, model çıkarılmasıyla ilgili iddiaların arttığı bir yılın ortasında geldi. Eylül ayında ABD hükümeti, Çinli şirketlerin Amerikan AI şirketlerine karşı geniş çaplı bir damıtma kampanyası yürüttüğünü söyledi; bu açıklama, Bilgi notlarının özellikle GPT-6 Astra hakkındaki yeni raporlarından ayrıdır. Anthropic'in Ağustos ayında Alibaba, DeepSeek ve Moonshot'ın Claude modellerini damıttığı yönündeki suçlaması mevcut mücadelenin şablonunu oluşturdu.
Savunmalar da sertleşiyor. Bu ayın başlarında Anthropic, rakiplerin Claude'un yeteneklerini kopyalamasını önlemek için tasarlanan yeni önlemlerin, sözde damıtma saldırıları yoluyla toplanan verileri yaklaşık yüzde 90 ila 99 oranında azalttığını söyledi. Şekil, sorgu modellerini izlemenin, erişimi kısıtlamanın ve şüpheli etkinliği hız sınırlamanın, çıkarma maliyetini ölçülebilir şekilde artırabileceğini gösteriyor; ancak güvenlik önlemleri yalnızca saldırganlar uyum sağlayana kadar işe yarıyor.
OpenAI, GPT-6 Astra'ya karşı benzer modeller tespit edip etmediğini veya rapora yanıt olarak politika değişiklikleri planlayıp planlamadığını söylemedi. Şirketin hizmet şartları, rakiplerininki gibi, çıktıların rakip modelleri eğitmek için kullanılmasını kısıtlıyor.
Damıtmanın yapabileceği ve yapamayacağı şeyler
Teknik gerçeklik, manşetlerin önerdiğinden daha incelikli. Çıktılar faydalı eğitim sinyalleri sağlayabilir ancak bir modelin mimarisini, eğitim verilerini, dahili parametrelerini veya yeteneklerinin her birini aktarmazlar. Damıtmanın etkinliği, hasat edilen örneklerin kalitesine ve çeşitliliğine ve bunları içeren eğitim sürecine bağlıdır. Damıtılmış bir model, başka yerlerde daha zayıf kalırken, toplanan verilere benzeyen kıyaslamalarda öğretmenle eşleşebilir.
Bu nüans her iki yolu da kesiyor. Bu, bildirilen bir damıtma kampanyasının, rakip modelin performansının gerçekte ne kadarının çıkarmadan kaynaklandığını, hizmet şartlarının ihlal edilip edilmediğini veya ortaya çıkan yeteneklerin yine de ortaya çıkıp çıkmayacağını ortaya çıkarmadığı anlamına geliyor. Ancak bu aynı zamanda büyük ölçekli hasatlamanın, rakibe belirli yeteneklere (özellikle de öncü ve hızlı takip eden modeller arasındaki farkın tüm yıl boyunca daraldığı kodlama ve muhakeme yapma) yönelik daha hızlı bir yol sunabileceği anlamına da geliyor.
Sektör için zor bir denge
Bu anlaşmazlığın her iki tarafı da uygulamayı basit görmüyor. Damıtmanın kendisi doğası gereği uygunsuz değildir - AI geliştiricileri rutin olarak kendi modelleri arasında bilgi aktaran teknikleri kullanır - ve önde gelen sistemlere geniş erişim, yeni kurulan şirketlerin, araştırmacıların ve işletmelerin ürün geliştirmesine olanak tanıyan şeydir. Gerginlik geniş ölçekte ortaya çıkıyor: sınırsız erişim, üçüncü bir tarafın, sağlayıcının asla izin vermediği amaçlar için büyük çıktı veri kümelerini toplamasını çok daha kolay hale getiriyor.
Sağlayıcıların yanıt olarak uyguladığı güvenlik önlemlerinin kendi maliyetleri vardır. Olağandışı sorgu kalıplarının izlenmesi, belirli yeteneklere erişimin kısıtlanması, kullanım sınırları getirilmesi ve toplu toplamanın araştırılması, bunların hepsi çıkarmanın fiyatını artırır; ancak bunlar aynı zamanda düzenli API erişimine bağlı olan meşru geliştiriciler ve kuruluşlar için operasyonel sürtüşmeler de yaratır. Aslında endüstri, meşru model geliştirmenin nerede bitip izinsiz çıkarmanın nerede başlayacağını müzakere ediyor; her seferinde bir politika değişikliği yapılıyor.
Mücadelenin ardındaki ekonomi
Laboratuvarların ilgilenmesinin nedeni aritmetiktir. Bir sınır modelinin eğitilmesi, bilgi işlem ve araştırma açısından milyarlarca dolara mal olur. Bir rakip, mevcut bir modeli API fiyatlarında sistematik olarak sorgulayarak önemli yetenekleri yeniden üretebilirse, sınır sistemini oluşturmanın mali avantajı daralır ve onu geliştirmeye devam etme teşviki de onunla birlikte azalır. Bu mantık, Amerikan laboratuvarlarının neden 2026'yı savunmalarını güçlendirmek için harcadığını ve neden her yeni suçlamanın dedikodudan ziyade, bekleyen ekonomik savaşta bir veri noktası olarak yer aldığını açıklıyor.
Çinli geliştiriciler için hesap farklıdır. En gelişmiş yongalara erişim sınırlıdır ve damıtma, bilgi işlem bütçelerini karşılamadan rekabetçi performansa giden bir yol sunar. Information'ın raporu, yolun OpenAI'nin kendi amiral gemisinden geçtiğini öne sürüyor; aynı suçlama, farklı bir hedefi hedef alıyordu.
---
Yapay Zekanın Önünde OlunEn son AI haberlerini, analizlerini ve buluşlarını tek bir yerden alın.
Daha fazla AI haberini okuyun →
