Генеральний директор Y Combinator Гаррі Тан хоче, щоб регулятори США трималися осторонь ескалації боротьби за дистиляцію моделей — і він вважає, що американські стартапи штучного інтелекту повинні вільно отримувати передові моделі з американських передових лабораторій, відкрито та з дозволу. В інтерв’ю для CNBC і TechCrunch, опублікованих цього тижня, Тан сказав, що його відповідь китайським лабораторіям, що розробляють американські моделі, проста: «Я б нічого не робив».
«Ми можемо стверджувати, що має бути американський режим дистиляції», — сказав Тан CNBC на початку цього тижня, запропонувавши меншим американським відкритим лабораторіям ШІ використовувати ті самі методи навчання в американських прикордонних лабораторіях, у яких китайські лабораторії звинувачують таємно. Метою, як він сказав TechCrunch, є більш надійна екосистема відкритих варіантів, створених у Сполучених Штатах, а не ринок, де найпотужніші відкрито доступні моделі надходять із Китаю. Щоб дізнатися більше про компанії, які беруть участь у цій боротьбі, слідкуйте за нашим висвітленням індустрії ШІ.
Чому боротьба з дистиляцією зараз важлива
Дистиляція — це практика екстенсивного підказування однієї моделі штучного інтелекту, щоб дізнатися, як вона працює та причини, а потім використання цих знань для навчання іншої моделі. Це загальноприйнятий і загальноприйнятий у галузі як законний метод навчання, але він стає спірним, якщо проводиться без дозволу, всередині компанії або за кордоном.
Дебати розгорілися цього тижня після того, як Anthropic опублікував свій другий звіт, у якому стверджувалося, що китайські лабораторії, включаючи Alibaba, DeepSeek і Moonshot AI, проводили масштабні «атаки незаконної дистиляції» на своїх моделей Claude — приховуючи їх особи, а в деяких випадках покладаючись на шахрайство та вкрадені облікові дані, щоб отримати доступ. Генеральний директор Anthropic Даріо Амодей раніше закликав американські регулятори подолати таку практику, а його нове есе закликає до швидкого розвитку штучного інтелекту подвоюється, закликаючи політиків боротися з несанкціонованою дистиляцією компаніями в авторитарних країнах як ключову частину збереження лідерства Америки.
Позиція Тана ставить його на протилежний бік цієї пропозиції — значний розрив, враховуючи, що Y Combinator фінансує багато стартапів, які будують передові API, і залишається найпотужнішим прискорювачем Кремнієвої долини.
Аргумент Тана з двох частин
Щоб було зрозуміло, Тан не захищає викрадені облікові дані чи шахрайство з особистими даними. Його аргументи, як він виклав TechCrunch, є подвійними.
По-перше, він вважає, що лабораторії штучного інтелекту намагаються диктувати, що робити клієнтам з інформацією, якою їхні моделі діляться з ними. «Контролювати те, що користувачі та клієнти роблять із викликами API до закритих вагових моделей, здається обмеженим, — сказав Тан TechCrunch, — і тут може відіграти певну роль уряд, щоб нормалізувати той факт, що доступ до розвідувальних даних, навчених на даних широкого загального доступу, також має бути більше формою суспільного блага, ніж чимось закритим за обмежувальними умовами обслуговування».
По-друге, він вказує на іронію в основі репресій: власницькі лабораторії не питали дозволу, коли збирали свої навчальні дані. Граничні моделі, як відомо, поглинули величезну кількість людських знань — включно з матеріалами, захищеними авторським правом — без благословення власників інтелектуальної власності, і Тан запропонував лабораторіям, які тепер обмежують власні результати, слід пам’ятати цю історію.
Запропонований ним американський режим дистиляції переверне нинішню динаміку: замість того, щоб китайські лабораторії переганяли американські моделі через чорний хід, американських відкритих розробників запрошували б через передні двері, з благословення передових лабораторій, зміцнюючи американську відкриту екосистему, яка, на думку політиків, поступається позиціями таким моделям, як DeepSeek і Qwen.
«Сценарій кошмару» однієї компанії
Тан сформулював свою позицію як баланс, а не як напад на прикордонні лабораторії. «Вони перебувають на кордоні й просувають його вперед», — сказав він CNBC. «Ми хочемо, щоб це було фінансово, і це була чудова бізнес-модель. Ви хочете, щоб відкриті моделі давали людям свободу та доступ».
Але він приберіг свою різку мову для ризику зосередитися. «Сценарій кошмару, сценарій загибелі для ШІ полягає в тому, що є лише одна компанія», — сказав Тан. «Вона має найкращий доступ до капіталу. У неї найкращі дослідники штучного інтелекту. Вона втікає з ним, і раптом з’являється одна монолітна компанія. І це було б погано».
Таке обрамлення перевертає звичайне значення «AI Doomer» — ярлик, який зазвичай призначають людям, стурбованим екзистенційним ризиком — і перенаправляє його на структуру ринку. За словами Тена, сценарій, якого варто побоюватися, полягає не в тому, що суперінтелект втече з лабораторії, а вся величезна потужність ШІ потрапляє в руки одного пропрієтарного постачальника.
Дебати, які визначатимуть наступний цикл фінансування
Суперечка більше ніж філософська сварка. Anthropic почала домагатися своєї позиції напряму, повідомляючи про припинення дії облікових записів і посилення умов обслуговування, спрямованих на ймовірну дистиляцію, тоді як китайські лабораторії заперечують правопорушення та продовжують доставку конкурентоспроможних випусків відкритої ваги. Урядові агентства США також були втягнуті в це питання, оскільки політики зважують експортний контроль, безпеку моделі, а тепер, неявно, чи варто американським стартапам взагалі вчитися на американських передових моделях.
Втручання Тана дає відкритій стороні дебатів високопоставленого чемпіона саме в той момент, коли Anthropic найбільше наполягає на обмеженнях. Якщо Вашингтон прийме заклик Amodei до репресій, відповідь портфоліо Y Combinator — тисячі стартапів, чий бізнес залежить від доступного доступу до передових розвідувальних даних — може перетворити спеціальну техніку навчання на одну з визначальних політичних боїв наступного циклу фінансування ШІ.
---
Будьте попереду ШІОтримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.
Читати більше новин AI →
