JAKARTA - Anthropic ने चीन के तीन AI प्रयोगशालाओं, DeepSeek, Moonshot AI और MiniMax पर आरोप लगाया कि वे अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को अवैध रूप से प्रशिक्षित करने के लिए Claude AI का उपयोग कर रहे हैं।
जिसे आसवन कहा जाता है, इस अभियान का आमतौर पर उद्देश्य अधिक उन्नत मॉडल के उत्पादन के आधार पर एक छोटा और कुशल मॉडल प्रशिक्षित करना है।
हालांकि, यदि तकनीक का उपयोग स्वतंत्र विकास की तुलना में लागत और समय में प्रतियोगी मॉडल की क्षमताओं को कॉपी करने के लिए गलत तरीके से किया जाता है, तो ऐसी गतिविधि सेवा की शर्तों का उल्लंघन करती है।
अपने आधिकारिक बयान में, एंथ्रोपिक ने कहा कि तीन प्रयोगशालाओं ने लगभग 24 हजार नकली खातों के माध्यम से क्लाउड के साथ 16 मिलियन से अधिक बातचीत की।
एंथ्रोपिक ने इस बात पर प्रकाश डाला कि अवैध डिस्टिलेशन के परिणामों के मॉडल में महत्वपूर्ण सुरक्षा प्रणालियों (सुरक्षा प्रणालियों) की संभावना नहीं है। उनके अनुसार, बिना सुरक्षा के मॉडल का उपयोग सैन्य प्रणाली, खुफिया, बड़े पैमाने पर निगरानी में किया जा सकता है।
यदि एक डिस्टिलेटेड मॉडल को बाद में ओपन-सोर्स के रूप में जारी किया जाता है, तो जोखिम और भी बढ़ जाता है, जिससे यह नियंत्रण के बिना फैलने में सक्षम होता है।
DeepSeek ने 150 हजार से अधिक इंटरैक्शन किए, जिसमें "सेंसर-सुरक्षित" उत्तर बनाने और तर्क करने की क्षमता पर ध्यान केंद्रित किया गया।
जबकि मूनशॉट एआई ने 3.4 मिलियन से अधिक इंटरैक्शन किए हैं, एजेंट-आधारित तर्क, उपकरण उपयोग, कोडिंग, कंप्यूटर विजन तक का लक्ष्य बनाया है।
जबकि मिनीमैक्स प्रयोगशाला सबसे बड़ी थी, जिसमें 13 मिलियन से अधिक इंटरैक्शन थे, विशेष रूप से टूल कोडिंग और ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताओं पर।
प्रतिक्रिया के रूप में, एंथ्रोपिक ने डिस्टिलेशन पैटर्न की पहचान करने के लिए एक क्लासिफायर और व्यवहार फ़िंगरप्रिंटिंग आधारित डिटेक्शन सिस्टम को मजबूत किया, जिसमें सोच-सोच के श्रृंखला को निकालने का प्रयास शामिल है।
कंपनी ने शैक्षिक खातों, सुरक्षा अनुसंधान कार्यक्रमों और स्टार्टअप संगठनों के सत्यापन को भी बढ़ाया - एक ऐसा मार्ग जिसका अक्सर नकली खाते बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।
इसके अलावा, एंथ्रोपिक ने कहा कि वे उत्पाद, एपीआई और मॉडल के स्तर पर सुरक्षा विकसित कर रहे हैं ताकि अवैध आसवन के उद्देश्य के लिए मॉडल के उत्पादन की प्रभावशीलता को कम किया जा सके, बिना वैध उपयोगकर्ता अनुभव में हस्तक्षेप किए।
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