Содержание
Китайские военные используют американские ИИ-модели для ускоренного развития обороноспособности
Пекин прибегает к передовым технологиям ведущих американских компаний, таких как OpenAI и Anthropic, для обучения собственных систем искусственного интеллекта, несмотря на попытки США ограничить доступ Китая к современным микросхемам. Об этом свидетельствуют результаты анализа более 80 китайских научных статей и патентных заявок, проведенного Reuters.
Эти данные, ранее не предававшиеся огласке, дают редкое представление о том, как военные и разведывательные структуры Китая используют самые современные американские разработки в области искусственного интеллекта. Это позволяет им стремительно развивать собственные специализированные ИИ-системы, обходя ограничения, введенные Вашингтоном.
“Дистилляция моделей” как инструмент ускорения
В основе китайской стратегии лежит метод, известный как “дистилляция моделей”. Этот процесс предполагает использование выходных данных крупномасштабных ИИ-систем для обучения более компактных, специализированных моделей. Такие “дистиллированные” модели могут работать локально, не требуя колоссальных вычислительных мощностей, необходимых для создания передовых ИИ с нуля.
Исследование, на которое ссылается Reuters, проведенное Фондом Джеймстауна, показывает, что этот метод активно применяется исследователями, связанными с Народно-освободительной армией (НОАК) и другими военными ведомствами Китая. Китайские оборонные ведомства рассматривают ведущие американские ИИ-модели не только как источник ценной технической информации, но и как способ сократить отставание от американских конкурентов.
Спор об интеллектуальной собственности и экспортном контроле
Основной предмет споров заключается не в самом процессе дистилляции, который является стандартной отраслевой практикой, а в его несанкционированном использовании. Этот вопрос стал одним из ключевых на повестке дня предстоящих переговоров между США и Китаем по вопросам регулирования и безопасности искусственного интеллекта.
Американские официальные лица обвиняют некоторые китайские организации в применении дистилляции для извлечения возможностей из американских ИИ-моделей, что может подорвать действующий экспортный контроль и нарушить права интеллектуальной собственности. Пекин, в свою очередь, отвергает эти обвинения, заявляя, что Вашингтон стремится к “гегемонизму” в сфере ИИ, и утверждает, что американские компании также прибегают к подобным практикам.
Китайские разработчики также отрицают, что их достижения в области ИИ основаны на иностранных моделях. Так, стартап Moonshot опроверг претензии администрации Дональда Трампа относительно того, что их модель Kimi K3 была создана с использованием дистилляции, настаивая на собственных инновациях.
Систематическое освоение западных технологий
Санни Ченг, научный сотрудник Фонда Джеймстауна, проанализировавший более 60 китайских работ, отмечает, что китайские военные ученые систематически документируют логику работы западных моделей. Цель – адаптация этих систем для нужд наблюдения, кибервойны и принятия тактических решений. “Научить модель давать правильный ответ – это одно, но научить ее обосновывать этот ответ гораздо сложнее”, – подчеркивает Ченг. Он добавляет, что китайские исследователи, связанные с военными структурами, стремятся перенести эти дорогостоящие, запатентованные алгоритмы западных моделей в более компактные системы, которыми они могут управлять и развертывать на местном уровне.
Reuters выявил еще два десятка тематических исследований, связанных с военной деятельностью. Например, одна из статей, опубликованная в 2025 году исследователями из подразделения 96941 НОАК (отдел военной разведки и кибервойны), описывает использование OpenAI GPT-3.5 для обработки конфиденциального военного исходного кода. Осознавая, что сторонние модели не подходят для работы с секретной информацией, китайские исследователи использовали GPT-3.5 для обобщения программного кода, а затем обучили на основе этих обобщений отечественную модель, которая функционирует исключительно в пределах китайских военных сетей.
Широкое применение дистилляции в оборонном секторе
Анализ научных статей показывает, что китайские исследователи используют дистилляцию для широкого спектра задач, от мониторинга контента до военных приложений. В Северном университете Китая, имеющем тесные связи с оборонной промышленностью, исследователи использовали модель Claude 3 Haiku от Anthropic для генерации синтетических обучающих данных. Эти данные предназначались для модели классификации текстов, используемой для мониторинга социальных сетей и модерации контента.
Компания Anthropic заявила, что не предоставляет коммерческого доступа к Claude в Китае или компаниям, контролируемым Пекином, и использует системы мониторинга для выявления нарушений политики. Компания также отметила, что дистиллированные модели могут утратить меры безопасности оригинальных систем, что потенциально может привести к передаче чувствительных возможностей моделям, находящимся вне ее контроля.
В статье 2024 года, опубликованной Национальным университетом оборонных технологий НОАК, описано применение дистилляции для уменьшения размера модели обработки изображений. Это позволило развернуть ее на беспилотных летательных аппаратах, обеспечивая дронам возможность анализировать видео в реальном времени и поддерживать навигацию и принятие решений о наведении на цель даже при нарушении связи. Аналогично, исследование, опубликованное в начале этого года, показало, что исследователи из Китайской академии военных наук использовали дистилляцию для запуска модели распознавания целей на тактическом оборудовании во время имитированных морских операций с участием дронов, кораблей и беспилотных подводных аппаратов.
Китай активно внедряет технологию дистилляции, стремясь конкурировать с США в области передовых технологий ИИ, одновременно сталкиваясь с ограничениями доступа к современным вычислительным ресурсам из-за экспортного контроля Вашингтона над высокотехнологичными микросхемами. Центральное правительство и местные органы власти активно продвигают “облегчение моделей” и периферийные вычисления, направляя субсидии и исследовательские средства на технологии, позволяющие ИИ-моделям работать на дронах, спутниках и других устройствах с ограниченной вычислительной мощностью.
Риски и ограничения дистилляции
В то же время эксперты предупреждают о существенных ограничениях дистилляции. По мере того, как китайские ИИ-модели сокращают отставание от своих американских аналогов, военные исследователи также изучают дистилляцию как потенциальный риск для безопасности. В январе исследователи из Инженерного университета армии опубликовали статью об угрозе “дистилляции без данных” – метода обратного инжиниринга возможностей модели без прямого доступа к ее основным параметрам.
Для противодействия этой уязвимости были предложены защитные механизмы, предназначенные для маскировки скрытой логической информации, проявляющейся в публичных результатах работы модели. Также отмечается, что дистиллированные модели наследуют лишь отдельные возможности и не могут полностью воспроизвести широкий спектр интеллектуальных способностей передовых систем.
