MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Китай отверг обвинения в том, что его компании занимается дистилляцией иностранных ИИ-моделей, после заявлений американских компаний, включая Anthropic, о том, что китайские конкуренты незаконно извлекают результаты из лучших американских ИИ-моделей для развития собственных. Об этом сообщил Bloomberg.
Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com
Вопрос о дистилляции вновь оказался в центре внимания участников ИИ-индустрии после запуска на этой неделе китайской компанией Moonshot AI новой флагманской модели Kimi K3. Она демонстрирует в отраслевых бенчмарках высочайшую производительность, сопоставимую с лучшими предложениями от OpenAI и Anthropic. Это вызвало обвал фондовых рынков по всему миру, подобный происшедшему после анонса DeepSeek своей ИИ-модели R1 в начале 2025 года.
В связи с этим Anthropic обвинила Moonshot и ещё ряд китайских фирм, включая DeepSeek, MiniMax Group Inc. и Alibaba Group Holding Ltd., в несанкционированном использовании её модели для дистилляции, а OpenAI выдвинула аналогичные обвинения против DeepSeek. Китайские фирмы пока никак не отреагировали на эти обвинения.
«Некоторые страны поднимают тему дистилляции», — сказал помощник министра иностранных дел Китая Лю Бинь (Liu Bin) участникам Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае в субботу, не называя конкретно США. «Это ошибочно и контрпродуктивно», — добавил он. В пятницу президент Китая Си Цзиньпин также призвал к открытому подходу к глобальному развитию технологий, заявив, что «разработка ИИ не должна быть сольным выступлением одной страны».
Под дистилляцией подразумевается метод, когда более старая ИИ-модель, «учитель», используется для обучения более новой модели, «ученика», что позволяет передать ей возможности «учителя» с гораздо меньшими затратами, чем при создании оригинальной модели с нуля.
Эта проблема вынудила конкурирующие компании OpenAI, Anthropic и Google к сотрудничеству, чтобы совместными усилиями попытаться пресечь действия китайских конкурентов по предполагаемому использованию данных их передовых моделей для обучения своих.
Источник:
