Las empresas chinas de inteligencia artificial (IA) están utilizando una técnica llamada 'destilación' para acelerar su desarrollo, y según informes de empresas como Anthropic y OpenAI, esto implica "distilar" los modelos de IA estadounidenses. La destilación consiste en usar un modelo de IA grande y costoso como tutor para entrenar un modelo más pequeño y económico. Al someter al modelo grande a miles de preguntas, las respuestas generadas se utilizan para mejorar el modelo pequeño de forma más eficiente y a menor costo.
Si bien la destilación en sí no es ilegal y se ha practicado durante años en la industria, su uso sin permiso infringe las reglas de las compañías de IA. Las empresas estadounidenses alegan que esta práctica otorga a las empresas chinas una ve ntaja significativa, permitiéndoles acortar la brecha tecnológica. Anthropic, por ejemplo, descubrió una campaña masiva en la que el equipo de IA Qwen de Alibaba utilizó miles de cuentas fraudulentas para interactuar con su modelo Claude, con el fin de mejorar su propia tecnología. Otras empresas chinas como Deepseek, Moonshot y MiniMax también han sido acusadas de tácticas similares.
Investigaciones de universidades chinas también han detectado signos de destilación en modelos nacionales, principalmente extrayendo información de modelos estadounidenses. Esta situación ha llevado a las empresas estadounidenses a presionar al gobierno para que considere esta práctica como un robo de propiedad intelectual que perjudica la competitividad de EE. UU. en la carrera geopolítica de la IA. A pesar de que la destilación también es utilizada por empresas estadounidenses, la escala y la naturaleza sin permiso de su uso por parte de empresas chinas es la principal preocupac ión. Se estima que bloquear estas técnicas podría permitir a Estados Unidos mantener una ventaja de 12 a 24 meses sobre las capacidades chinas.
Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/07/11/040239/chinas-ai-companies-may-be-distilling-americas-ai-models?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed
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