Китайські DeepSeek і Moonshot AI навчили нові ШІ-моделі на GPT-6 Astra, OpenAI виявила кампанію дистиляції

Використання технології дистиляції в штучному інтелекті

Як повідомляє НВ — Техно: Китайські компанії DeepSeek і Moonshot AI використали відповіді моделі GPT-6 Astra від OpenAI для навчання своїх нових систем штучного інтелекту, застосувавши метод дистиляції моделей. Модель Kimi K3.1 Pro від Moonshot AI була випущена наприкінці жовтня 2026 року, а оновлена версія DeepSeek V4.1-Flash 1017 була представлена 17 жовтня 2026 року.

Метод дистиляції моделей передбачає використання результатів потужнішої системи для навчання менш потужної. Однак ця практика викликала занепокоєння серед провідних компаній у сфері штучного інтелекту, зокрема OpenAI, Anthropic і Google, через можливість копіювання передових можливостей. 30 вересня 2026 року OpenAI оголосила про виявлення кампанії з дистиляції, пов'язаної з Moonshot AI, яка розпочалася в липні 2026 року.

Проблеми безпеки та етики

Водночас Anthropic повідомила про успішне скорочення обсягу даних, отриманих від атак копіювання моделей Claude, на 90−99% завдяки новим заходам захисту. OpenAI, DeepSeek та Moonshot AI не надали коментарів з цього приводу. Ситуація навколо дистиляції моделей свідчить про необхідність подальшого моніторингу і регулювання в цій галузі, оскільки розробники шукають нові способи навчання штучного інтелекту.

Ця ситуація підкреслює актуальність питань етики та безпеки в розробці штучного інтелекту. Використання методів дистиляції може мати серйозні наслідки для інновацій у галузі, а також для конкурентоспроможності компаній, що займаються AI. В умовах зростаючого занепокоєння щодо копіювання технологій, важливо, щоб регулятори та самі компанії розробляли ефективні механізми захисту інтелектуальної власності, щоб забезпечити справедливу конкуренцію та уникнути можливих зловживань.

У контексті зростаючого занепокоєння щодо безпеки штучного інтелекту, нова версія DeepSeek V4.1-Flash 1017 пропонує покращення, але також викликає питання щодо послаблених фільтрів. Ці зміни можуть мати серйозні наслідки для етики та контролю в галузі, що ще більше підкреслює важливість моніторингу нових технологій.