Wielki napad na modele: Jak „ataki destylacyjne” napędzają zimną wojnę AI

Wyścig o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji wkroczył w nowy, kontrowersyjny rozdział. Podczas gdy świat obserwuje premiery coraz potężniejszych dużych modeli językowych (LLM), w cieniu toczy się wojna o same dane używane do ich trenowania. W serii zaskakujących raportów czołowe amerykańskie firmy AI — w tym Anthropic, OpenAI i Google — oskarżyły kilka znanych chińskich startupów AI o omijanie lat badań i miliardów dolarów inwestycji poprzez technikę znaną jako „atak destylacyjny” (distillation attack).

W centrum najnowszych kontrowersji znajduje się Anthropic, twórca serii modeli Claude. Firma ujawniła niedawno, że wykryła masową, skoordynowaną próbę przejęcia jej własności intelektualnej. Według Anthropic, firmy takie jak DeepSeek, Moonshot AI i MiniMax rzekomo wykorzystały ponad 24 000 fałszywych kont do wygenerowania ponad 16 milionów konwersacji z Claude. Cel? Wykorzystanie wyrafinowanego rozumowania i logiki Claude do wytrenowania własnych, konkurencyjnych modeli za ułamek kosztów.

Zrozumienie ataku destylacyjnego

Aby zrozumieć, dlaczego te oskarżenia są tak istotne, należy poznać koncepcję destylacji modelu. W legalnym kontekście badawczym destylacja jest powszechną techniką, w której mniejszy, bardziej wydajny model „uczeń” jest trenowany tak, aby naśladował zachowanie większego, bardziej złożonego modelu „nauczyciela”. Pozwala to deweloperom tworzyć szybką, lekką sztuczną inteligencję, która może działać na smartfonach lub lokalnym sprzęcie, zachowując przy tym znaczną część inteligencji potężnego modelu klasy centrum danych.

Jednakże atak destylacyjny ma miejsce wtedy, gdy konkurent wykorzystuje API (interfejs programowania aplikacji) rywala do systematycznego wydobywania jego wiedzy bez pozwolenia. Można to porównać do studenta, który zamiast studiować oryginalne podręczniki i wykonywać pracę laboratoryjną, po prostu nagrywa każde słowo światowej klasy profesora i wykorzystuje te nagrania do zbudowania konkurencyjnego kursu. Student oszczędza lata wysiłku i miliony na czesnym, podczas gdy oryginalna praca profesora traci na wartości.

Skala oskarżeń

Sama skala działań zgłoszonych przez Anthropic sugeruje operację na wysoce uprzemysłowioną skalę. Tworząc 24 000 oddzielnych kont, atakujący prawdopodobnie próbowali obejść „limity szybkości” (rate limits) — zabezpieczenia, które firmy AI wprowadzają, aby zapobiec nadmiernemu obciążaniu zasobów lub scrapowaniu danych przez pojedynczego użytkownika.

Rozdzielając 16 milionów zapytań na te konta, chińskie firmy rzekomo zgromadziły ogromny zbiór wysokiej jakości „danych syntetycznych”. Dane te są szczególnie cenne, ponieważ zawierają rozumowanie typu „łańcuch myśli” (chain-of-thought), z którego słyną modele takie jak Claude 3.5 i Claude 4. Dla firm takich jak DeepSeek czy Moonshot AI te pozyskane dane działają jak skrót, pozwalając im zniwelować lukę między ich obecnymi możliwościami a najnowocześniejszymi rozwiązaniami bez ponoszenia astronomicznych kosztów oryginalnych odkryć.

Wzór eskalacji

Anthropic nie jest osamotniony w swoich skargach. Na początku tego miesiąca OpenAI i Google wydały podobne ostrzeżenia, zauważając, że ich zastrzeżone modele były odpytywane w sposób sugerujący zautomatyzowane gromadzenie danych przez podmioty powiązane z chińskim sektorem technologicznym.

Ten trend podkreśla rosnącą desperację w globalnym wyścigu AI. W miarę jak rząd USA zaostrza kontrolę eksportu wysokiej klasy chipów NVIDIA — sprzętu niezbędnego do trenowania AI — chińskie firmy stają w obliczu „kryzysu mocy obliczeniowej”. Jeśli nie mogą uzyskać dostępu do sprzętu, aby trenować modele od zera przy użyciu surowych danych, ich najbardziej realną drogą naprzód jest „destylacja” inteligencji dopracowanej już przez amerykańskie firmy, które dysponują odpowiednimi chipami.

Wpływ ekonomiczny i geopolityczny

Implikacje tych ataków wykraczają daleko poza bilanse korporacyjne. Jesteśmy świadkami krystalizowania się „zimnej wojny AI”, w której własność intelektualna jest głównym polem bitwy.

Dla amerykańskich decydentów jest to kwestia bezpieczeństwa narodowego. Jeśli chińskie firmy zdołają skutecznie „skrócić” proces rozwoju, przewaga, jaką USA posiada obecnie w zakresie bezpieczeństwa i możliwości AI, może wyparować. Doprowadziło to do wezwań o zaostrzenie wymogów „Poznaj swojego klienta” (KYC) dla dostawców API AI, co w efekcie oznaczałoby traktowanie dostępu do potężnego modelu LLM z takim samym poziomem kontroli jak konta bankowego.

Jak branża walczy z tym zjawiskiem

Laboratoria AI nie skupiają się już tylko na tym, by ich modele były mądrzejsze; skupiają się na tym, by trudniej było je ukraść. Obecnie wdrażanych jest kilka strategii obronnych:

• Behawioralne odciski palców: Firmy używają AI do monitorowania ruchu API pod kątem wzorców „nieludzkich”. Jeśli konto zadaje tysiące złożonych zagadek logicznych z rzędu, zostaje oznaczone jako potencjalny bot.
• Znakowanie wodne: Niektórzy badacze eksperymentują z „miękkim znakowaniem wodnym” wyników modeli. Polega to na subtelnym wpływaniu na dobór słów w sposób niewidoczny dla ludzi, ale możliwy do wykrycia później przez algorytm, co udowadnia, że dany zbiór danych został wygenerowany przez konkretny model.
• Agresywne limity szybkości: Ograniczanie liczby zapytań, jakie może wykonać nowe konto, dopóki nie zbuduje historii legalnego użytkowania.

Praktyczne wnioski dla branży technologicznej

W miarę jak krajobraz AI staje się coraz bardziej sporny i defensywny, deweloperzy i firmy powinni przygotować się na bardziej restrykcyjne środowisko.

1. Spodziewaj się surowszego dostępu do API: Jeśli budujesz rozwiązania w oparciu o Claude lub GPT, spodziewaj się rygorystycznej weryfikacji tożsamości i surowszych limitów użytkowania dla nowych kont.
2. Audytuj źródła danych: Jeśli korzystasz z modeli open-source, które deklarują wydajność na poziomie „GPT-4”, sprawdź ich metodologię trenowania. Korzystanie z modeli trenowanych na skradzionych danych z destylacji może prowadzić do komplikacji prawnych lub „zapaści modelu”, jeśli dane były słabo przefiltrowane.
3. Monitoruj własne IP: Jeśli Twoja firma opracowuje zastrzeżone algorytmy, upewnij się, że punkty końcowe API mają solidny monitoring, aby zapobiec podobnym próbom scrapowania.

Droga przed nami

Oskarżenia przeciwko DeepSeek, Moonshot AI i MiniMax reprezentują fundamentalną zmianę w branży AI. Era „otwartych badań” gwałtownie się kończy, gdy firmy zdają sobie sprawę, że ich wyniki są ich najcenniejszymi aktywami. Podczas gdy USA nadal przoduje w czystej innowacji, zdolność globalnych konkurentów do odzwierciedlania tej innowacji poprzez destylację pozostaje potężnym zagrożeniem. Zimna wojna AI nie jest już teoretyczną przyszłością — to rzeczywistość teraźniejszości.

Źródła

• Anthropic Official Blog: Security and Model Integrity Reports
• The New York Times: The Global Struggle for AI Supremacy
• MIT Technology Review: What is Model Distillation?
• U.S. Department of Commerce: Export Controls and Emerging Technologies
• Reuters: Chinese AI Startups and the Quest for Compute