Експерти сумніваються, що китайська Kimi K3 була створена копіюванням моделі AI компанії Anthropic

Ключові моменти

• Радник Білого дому з науки Майкл Крациос звинуватив китайську компанію Moonshot у копіюванні моделі Fable компанії Anthropic для створення Kimi K3.
• Anthropic випустила Fable 1 липня 2025 року, приблизно за два тижні до появи Kimi K3, перерву, яку експерти вважають занадто короткою для запропонованого методу копіювання.
• Міністр казначейства Скотт Бессент сказав, що офіційні особи уряду США знайшли «водяні знаки» американських моделей ШІ всередину китайських, не уточнюючи, що представляють собою ці водяні знаки.
• Елон Маськ свідчив раніше цього року, що його власна компанія використала той самий метод копіювання для моделей OpenAI, щоб створити Grok, назвавши цю практику поширеною в галузі.
• Окремі звинувачення в тому, що Moonshot використала чіпи Nvidia GB300, які США забороняють експортувати в Китай, залишаються без відповіді компанії.

Старший офіційний представник Білого дому звинуватив китайський стартап ШІ у крадіжці американської технології. Це привертає увагу. Дослідники, які вивчають, як будуються моделі ШІ, кажуть, що доказів мало.

Яке саме звинувачення?

Майкл Крациос, радник президента з науки, сказав, що Moonshot, китайська компанія, яка стоїть за потужною новою моделлю ШІ Kimi K3, створила її через «дистиляцію» моделі Fable компанії Anthropic, використовуючи чіпи, які США забороняють експортувати в Китай.

Дистиляція, простою мовою, означає систематичне опитування існуючої моделі ШІ, щоб зрозуміти, як вона думає, а потім використовувати ці відповіді для навчання дешевшої копії. Уявіть це як зворотну інженерію рецепту, коли ви пробуєте страву знову й знову, поки не зможете її відтворити.

Крациос не поділився джерелом своїх звинувачень. Moonshot не відповідила на запитання про те, як вона навчала Kimi K3. Міністр казначейства Скотт Бессент окремо сказав, що офіційні особи знайшли «водяні знаки» американських моделей всередину китайських, але ні його офіс, ні Anthropic не пояснили, що насправді являють собою ці водяні знаки.

Чому експерти скептичні?

Проблема в хронології. Anthropic зробила Fable загальнодоступною лише 1 липня 2025 року. Kimi K3 з'явилася приблизно два тижні пізніше.

«Ви не можете дистильовувати такий обсяг даних, навчити модель і випустити її за два тижні», сказав TechCrunch Брайден Хенкок, дослідник Laude Institute і співзасновник Snorkel AI. Він додав, що галузь має тенденцію недооцінювати китайські дослідницькі групи: «Один із засновників Moonshot був докторантом CMU. Це legitimitні дослідники та інженери, які роблять якісну роботу».

Натан Ламберт, дослідник ШІ в Allen Institute for AI, висунув окремий аргумент. Дистиляція стала менш корисною, коли китайські моделі скоротили розрив з американськими, оскільки цей метод найкраще працює при копіюванні набагато сильнішої моделі. На рівні можливостей Kimi K3 вам знадобився б набагато дорожчий метод, названий навчанням із підкріпленням, де ШІ оцінює свої власні відповіді повторно, поки не поліпшиться. Запуск цього процесу через комерційний API коштував би величезних коштів і, ймовірно, сповільнив би модель, а не прискорив.

Раніше Anthropic звинуватила Moonshot, DeepSeek і MiniMax у дистиляції своїх старіших моделей на початку цього року. Компанія сказала, що знайшла мільйони незвичайних запитів, які можна прослідкувати до IP-адрес цих компаній, що відрізняються від звичайного використання. Чи це стосується конкретно Fable, залишається невідомим.

Дистиляція також далеко не є практикою, притаманною лише Китаю. Елон Маськ свідчив цього року, що його компанія використала її на моделях OpenAI для створення Grok, назвавши це стандартом в галузі.

Що щодо звинувачення у чіпах?

Друге звинувачення, що Moonshot отримала чіпи Nvidia Grace Blackwell GB300 через заборонені канали експорту та використовувала сервери в Таїланді, — це окрема проблема. Чорний ринок обмежених чіпів дійсно існує. У травні 2025 року засновника американського виробника серверів Supermicro було звинувачено в контрабанді передових чіпів у Китай.

Дослідники, як Сем Бреснік у Center for Security and Emerging Technology Джорджтауна, стверджують, що центри обробки даних у всьому світі мають чіткі правила щодо того, хто запускає великі завдання навчання на своєму обладнанні. Пропозиція з часів Байдена щодо таких правил «знай свого клієнта» не просунулась під поточною адміністрацією.

Часті питання

Чи завжди дистиляція вважається крадіжкою?

Не прямо. Межа між дистиляцією та створенням синтетичного набору даних, поширеною й прийнятою практикою, розмита. американські компанії, включаючи ті, з видатними засновниками, регулярно використовують аналогічні методи.

Чи мне турбуватися, що китайські моделі ШІ менш надійні?

Цей спір стосується того, як навчаються моделі, а не того, як вони працюють для користувачів. Питання про приватність даних і безпеку в інструментах ШІ варто ставити будь-якій моделі, незалежно від її країни походження.