चीनी प्रयोगशालाओं, विशेष रूप से डीपसीक और मूनशॉट एआई ने, ओपनएआई द्वारा विकसित एक उन्नत मॉडल, जीपीटी-6 एस्ट्रा के उत्तरों का उपयोग अपने नवीनतम कृत्रिम बुद्धिमत्ता संस्करणों को प्रशिक्षित करने के लिए किया, जैसा कि द इन्फॉर्मेशन द्वारा बताया गया है।
यह पद्धति, जिसे डिस्टिलेशन के रूप में जाना जाता है, कम कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग करके एआई मॉडल की कार्यक्षमता को दोहराने के लिए काम करती है। हालांकि, प्रतिस्पर्धियों द्वारा मालिकाना प्रणालियों का उपयोग अमेरिकी कंपनियों से आलोचना का कारण बन रहा है, खासकर संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के बीच तकनीकी प्रतिद्वंद्विता के संदर्भ में।
मामले से सीधे तौर पर परिचित स्रोतों ने द इन्फॉर्मेशन को सूचित किया कि मूनशॉट एआई ने पिछले सप्ताह जारी किए गए किमी के 3.1 प्रो के विकास के दौरान एस्ट्रा के उत्तरों का उपयोग किया था। इसी तरह, डीपसीक के मॉडल वी4.1-फ्लैश का एक अपडेट, वी4.1-फ्लैश 1017, भी इस तकनीक से लाभान्वित हुआ था।
डिस्टिलेशन में एक मॉडल के उत्तरों का उपयोग दूसरे को निर्देश देने के लिए शामिल होता है। ओपनएआई और एंथ्रोपिक दोनों ही अपने स्वयं के सिस्टम के छोटे, अधिक फुर्तीले और किफायती संस्करण बनाने के लिए इस विधि को लागू करते हैं। विवाद तब उत्पन्न होता है जब बाहरी संस्थाएं बिना अनुमति के मालिकाना मॉडलों की क्षमताओं की नकल करने का प्रयास करती हैं।
ऐसा करने के लिए, ये प्रयोगशालाएं सिस्टम की आंतरिक तर्क चरणों को निकालने का प्रयास कर सकती हैं, ऐसी जानकारी जिसे डेवलपर्स जानबूझकर प्रकट नहीं करते हैं। प्रकाशन द्वारा परामर्श किए गए स्रोतों के अनुसार, प्रशिक्षण के लिए मूल्यवान डेटा एकत्र करने में सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले अनुरोधों की तुलना में दस गुना से अधिक वॉल्यूम की आवश्यकता हो सकती है, जिसके लिए डिटेक्शन तंत्र को दरकिनार करने के लिए कई खातों का उपयोग करना भी आवश्यक है।
डिस्टिलेशन ही एकमात्र कारक नहीं है जो चीनी मॉडलों की प्रगति के लिए जिम्मेदार है। परिष्कृत चिप्स के निर्यात पर अमेरिका द्वारा लगाए गए प्रतिबंध और संसाधनों की सीमा ने भी डीपसीक जैसी कंपनियों को कम कम्प्यूटेशनल क्षमता वाले सिस्टम विकसित और संचालित करने के तरीके खोजने के लिए प्रेरित किया।
हाल तक, एंथ्रोपिक के क्लॉड मॉडल चीनी प्रयोगशालाओं द्वारा इस प्रकार की गतिविधि का मुख्य केंद्र थे, जैसा कि द इन्फॉर्मेशन ने बताया। प्रकाशन इंगित करता है कि एस्ट्रा पर ध्यान केंद्रित करने में बदलाव आंशिक रूप से एंथ्रोपिक द्वारा हाल के महीनों में लागू की गई सुरक्षा को मजबूत करने के कारण है।
अक्टूबर की शुरुआत में, एंथ्रोपिक ने सूचित किया कि नई व्यवस्थाओं ने डिस्टिलेशन के प्रयासों में एकत्र किए गए डेटा को 90% से 99% तक कम कर दिया है। ये सुरक्षा उपाय मध्यवर्ती नेटवर्क के माध्यम से क्लॉड के आंतरिक तर्क को निकालने की कोशिशों को बाधित करते हैं, जिसका उपयोग कंपनी के दिशानिर्देशों का उल्लंघन करता है। इसके अलावा, बार-बार प्रयास अधिक कठोर पहुंच प्रतिबंधों और प्रतिबंधों का कारण बन सकते हैं।
एंथ्रोपिक ने अपनी भविष्य की आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) से संबंधित दस्तावेजों में विस्तार से बताया कि जिन ग्राहकों ने उनकी शर्तों का उल्लंघन किया वे 2026 के पहले नौ महीनों में राजस्व का लगभग 5% से 7% थे। चीन में एक मध्यवर्ती नेटवर्क ऑपरेटर ने गणना की कि इस विशिष्ट सेवा के ग्राहकों ने कंपनी के राजस्व में लगभग 10 मिलियन अमेरिकी डॉलर प्रति माह का योगदान दिया था।
सितंबर के अंत में, ओपनएआई ने जुलाई में शुरू हुए और मूनशॉट एआई से जुड़े व्यक्तियों से संबंधित एक समन्वित डिस्टिलेशन अभियान का पता लगाने और उसे समाप्त करने की घोषणा की। कंपनी ने दावा किया कि शामिल लोगों ने ऐसे इंटरैक्शन के माध्यम से अपने मॉडलों के संरक्षित तर्क तक पहुंचने की कोशिश की जिससे यह सामग्री उपलब्ध हो गई।
ओपनएआई के एक प्रवक्ता ने द इन्फॉर्मेशन को आश्वासन दिया कि कंपनी इस समस्या को अत्यंत गंभीरता से लेती है और लगातार अपनी सुरक्षा को बेहतर बना रही है। कंपनी ने इस डिस्टिलेशन के अपने राजस्व पर पड़ने वाले प्रभाव का कोई अनुमान प्रदान नहीं किया।
मूनशॉट ने रिपोर्ट पर कोई बयान जारी नहीं किया, और डीपसीक ने स्थिति स्पष्ट करने के अनुरोध का जवाब नहीं दिया। दोनों निगमों ने प्रकाशन में उल्लिखित आरोपों का सार्वजनिक रूप से जवाब नहीं दिया।
द इन्फॉर्मेशन ने यह भी बताया कि डीपसीक के सीईओ लियांग वेनफेंग शुरू में संस्करण वी4 के विकास में डिस्टिलेशन का सहारा लेने का विरोध करते थे। हालांकि, प्रक्रिया के जानकार दो स्रोतों के अनुसार, उन्होंने प्रतियोगी चीनी मॉडल ज़.एआई के जीएलएम के आगे बढ़ने के बाद प्रतिस्पर्धात्मक दबाव के आगे झुक गए, जिन्हें भी इस तकनीक का उपयोग करके बनाया गया था।