აშშ ჩინურ AI კომპანიებს ამერიკული მოდელების დისტილაციაში ადანაშაულებს

სამშაბათს გამოქვეყნებულ ერთობლივ გაფრთხილებაში ეროვნული უსაფრთხოების სააგენტომ (NSA), გამოძიების ფედერალურმა ბიურომ (FBI) და CISA-მ განაცხადეს, რომ ჩინეთის მთავრობა „სავარაუდოდ“ იცის DeepSeek-ის, Moonshot AI-ის, Alibaba-ს, MiniMax-ის, StepFun-ისა და Z.AI-ის მიერ განხორციელებული დისტილაციის კამპანიების შესახებ. სააგენტოების თქმით, დისტილაცია „მათი AI განვითარების სტრატეგიის ბირთვია და არა უბრალო დამატება“.

დისტილაცია არის პროცესი, რომლის დროსაც მცირე მოდელი დიდ მოდელს უკითხავს, როგორ პასუხობს იგი. დროთა განმავლობაში მცირე მოდელის შესრულება უმჯობესდება. დისტილაცია შეიძლება იყოს მოდელის ლეგიტიმური გამოყენება, თუ მაგალითად მოდელის შემქმნელი ორგანიზაცია უფრო მცირე ვერსიას ქმნის, ხანგრძლივი და ძვირი ტრენინგის გარეშე.

კომერციული მოდელების მომწოდებლები ჩვეულებრივ თავიანთ წესებსა და პირობებში კრძალავენ დისტილაციის ნებას, რათა დაიცვან მოდელის შექმნაში ჩადებული დიდი ინვესტიცია.

სამი სააგენტო, რომლებმაც ეს გაფრთხილება გამოსცეს, მიიჩნევენ, რომ ჩინური AI კომპანიები ამ წესებს არღვევენ.

„ჩინეთში დაფუძნებული AI კომპანიები დისტილაციის მოთხოვნებს მრავალი გზით აგზავნიან, რათა არაავტორიზებული წვდომა მიიღონ და შესაბამისად დაარღვიონ აშშ-ის AI კომპანიების გამოყენების წესები“, ნათქვამია გაფრთხილებაში. „ეს გზები მოიცავს მშობლიურ API-ებს, დისტანციურ ღრუბლოვან პროვაიდერებს და მესამე მხარის აგრეგატორებს, რომლებიც ავტომატურად ფარავენ მომხმარებლის მეტამონაცემებს აღმოჩენის თავიდან ასაცილებლად.“

სადაზვერვო სააგენტოები ასევე თვლიან, რომ ჩინეთი იყენებს „პროქსიების ნაცრისფერ ბაზარს, რომელსაც „გადაცემის სადგურები“ ეწოდება, რათა გვერდი აუაროს აშშ-ის AI კომპანიების გეოგრაფიულ შეზღუდვებს, დაარღვიოს გამოყენების წესები, თავი აარიდოს დაცვის მექანიზმებს და შეამციროს კვალის დადგენის შესაძლებლობა“.

გადაცემის სადგურები „გადაყიდიან წვდომას frontier მოდელებზე ოფიციალური ფასის მცირე ნაწილად და ქმნიან მასშტაბირებად მექანიზმს პროვაიდერის დაცვის მექანიზმების გვერდის ასავლელად და კვალის წაშლისთვის“.

გაფრთხილება აღწერს თავდასხმებს, რომლებიც არა მხოლოდ მოდელებს ადისტილირებდნენ, არამედ ბაზრებსაც მოძრაობდნენ.

მაგალითად, დოკუმენტი DeepSeek-ს ადანაშაულებს იმაში, რომ დისტილაციით სინთეტური მონაცემები შექმნა, რომლითაც მისი მოდელები გაწვრთნა და ამით მისი პრეტენზია, რომ მოდელები უმნიშვნელო გამომთვლელი სიმძლავრით შექმნა, ყალბია. ეს ბრალდება მნიშვნელოვანია, რადგან DeepSeek-ის პრეტენზიებმა ინვესტორები შეაშფოთა, რომლებიც წუხდნენ, რომ ინფრასტრუქტურაში ჩადებული მილიარდები შეიძლება აღარ დასჭირდეთ.