აშშ-ის კომპანიები ხელოვნური ინტელექტის დისტილაციის შეტევებზე აფრთხილებენ

მსხვილი დასავლური ლაბორატორიები 2026 წლის დასაწყისიდან დისტილაციის შეტევების წინააღმდეგ თანამშრომლობენ. თუმცა უცხოელი სუბიექტები კანონიერი ანგარიშებით გამართული საუბრების ჩანაწერებს მესამე მხარეებისგანაც ყიდულობენ. ამიტომ პრაქტიკის სრულად შეჩერება რთულია.

დისტილაციის დროს უფრო განვითარებული მოდელის შეკითხვებსა და პასუხებს მცირე ენობრივი მოდელების გასაწვრთნელად იყენებენ. მომხმარებლის მოთხოვნებისა და მოდელის პასუხების შედარებით მცირე მოდელი უფრო ძლიერი მოდელის შესაძლებლობების გამეორებას სწავლობს. ამისთვის იგივე მასშტაბის წვრთნა საჭირო არ არის.

არსებული ვარაუდით, ჩინელმა დეველოპერებმა 2025 წელს DeepSeek-ისა და 2026 წელს Kimi K3-ის განვითარებაში სწორედ დისტილაცია გამოიყენეს. ისინი Anthropic-ისა და OpenAI-ის მოწინავე მოდელებს სრულად ვერ უტოლდებოდნენ, თუმცა მსგავსი შესაძლებლობები უფრო სწრაფად და გაცილებით იაფად შესთავაზეს.

კომპანიის შიდა მოხმარებისთვის მცირე მოდელის წვრთნისას დისტილაცია კანონიერ მეთოდად მიიჩნევა. დამოუკიდებელი დეველოპერებიც მას ადგილობრივი გამოყენებისთვის მსუბუქი მოდელების შესაქმნელად იყენებენ. თუმცა სხვა კომპანიების მოდელებით წვრთნას უფრო მავნე პრაქტიკად განიხილავენ. კრიტიკოსების აზრით, ამ გზით სხვების შრომასა და ინვესტიციას ითვისებენ.

ამასთან, შეიძლება ითქვას, რომ OpenAI-მ და Anthropic-მაც თავიანთი მოდელები უკანონოდ მოპოვებული მასალებით გაწვრთნეს. მათ შორის პირატული წიგნები და ინტერნეტიდან შეგროვებული სტატიები იყო. South China Morning Post-ის ცნობით, Thinking Machines-ის მოდელმა Inkling AI ადრეული საწვრთნელი მონაცემების შესაქმნელად სხვა მოდელებიც გამოიყენა, მათ შორის Moonshot-ის Kimi K2.5.

დისტილაციაზე დავა აშშ-ისა და ჩინეთის წამყვანი კომპანიების განსხვავებულ მიდგომებს აჩვენებს. Anthropic, OpenAI და Google საკუთარ მოდელებს დახურულად ინახავენ, მათი შექმნის პროცესიც უმეტესად გაუმჭვირვალეა. ბევრი წამყვანი ჩინური ალტერნატივა კი ღია წონების მქონე მოდელია. მათი პარამეტრების ნაწილი ყველასთვის ხელმისაწვდომია და საკმარისად მძლავრ მოწყობილობაზე მათი გაშვება თავისუფლად შეიძლება.

ჩინური მიდგომის ალტრუისტულად შეფასება შეცდომა იქნებოდა, მაგრამ ამერიკული მოდელები უფრო მკაფიოდ მოგებაზეა ორიენტირებული. ზოგიერთ კომპანიას მოგება ჯერ არ მიუღია. ხელოვნური ინტელექტისა და გამოთვლითი სიმძლავრის განვითარებაში მათ ასობით მილიარდი დოლარი ჩადეს. ამიტომ ჩინური ლაბორატორიების მიერ ამ ინვესტიციის შედეგების უფასოდ გავრცელება მოწინავე მოდელების ბიზნესმოდელს მნიშვნელოვნად აზიანებს.

ამერიკული კომპანიები საკითხს მხოლოდ ბიზნესის კუთხით არ წარმოაჩენენ. როგორც ხელოვნური ინტელექტის განვითარება გამოაცხადეს ეროვნული უსაფრთხოების საკითხად, დისტილაციასაც ანალოგიურ საფრთხედ აღწერენ. მის შესაჩერებლად ისინი აშშ-ის მთავრობის დახმარებას ითხოვენ.