Выступающие конкурентами компании OpenAI, Anthropic и Google начали совместную работу, направленную на пресечение попыток китайских компаний извлекать навыки американских моделей искусственного интеллекта для создания собственных продуктов и получения преимущества в глобальной гонке ИИ, пишет Bloomberg.

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Для обмена информацией три компании решили использовать некоммерческую организацию Frontier Model Forum, созданную в 2023 году совместно с Microsoft. OpenAI подтвердила своё участие в проекте обмена информацией о дистилляции моделей ИИ и напомнила, что ранее направила в американский конгресс записку, в которой обвинила китайскую DeepSeek в попытке «бесплатно использовать возможности, разработанные OpenAI и другими передовыми американскими лабораториями».

Дистилляция — метод, при котором существующая ИИ-модель используется для обучения новой, способной воспроизводить возможности старшей, часто с гораздо меньшими затратами, чем создание модели с нуля. Некоторые формы этого процесса широко распространены и даже поощряются для разработки более компактных и эффективных моделей; разработчики позволяют его применять и своим клиентам, но только для целей, не связанных с конкуренцией.

OpenAI, Anthropic и Google объединились для борьбы с копированием ИИ-моделей китайцами

Большинство китайских ИИ-моделей издаются с открытыми лицензиями, позволяя пользователям свободно запускать их на своих платформах и неограниченно видоизменять. Это оборачивается проблемами для американских компаний, которые выпускают закрытые модели, предоставляя к ним платный доступ, в том числе чтобы компенсировать собственные затраты. OpenAI настаивает, что китайская DeepSeek продолжает использовать дистилляцию американских моделей для создания новой версии своего чат-бота.

Обмен информацией между американскими разработчиками ИИ повторяет стандартную практику в области кибербезопасности — здесь компании регулярно публикуют сведения об атаках и особенностях тактики злоумышленников, чтобы укрепить работу ресурсов. Работая вместе, создатели ИИ стремятся более эффективно выявлять практику дистилляции, определять ответственных лиц и пытаться предотвратить неавторизованный доступ. Пока эта процедура ограничена: участники проекта не уверены, в какой мере могут передавать друг другу данные в соответствии с действующими антимонопольными нормами, направленными на борьбу с китайской угрозой.

Помимо OpenAI, вопросы о проблеме дистилляции поднимали Anthropic и Google. Первая указывала на китайские стартапы DeepSeek, Moonshot и MiniMax; вторая сообщала, что попытки дистилляции её моделей в последнее время участились. Три компании не представили доказательств, подтверждающих меру зависимости китайской отрасли ИИ от этого процесса, но отметили, что степень его распространения можно измерить на основе объёмов крупномасштабных запросов данных.