Глубокий анализ: Обвинения Anthropic против китайских крупных моделей в использовании технологии “дистилляции” и связанные с ними капитальные, политические и технические игры
Здравствуйте, я ваш финансовый журналист. Сегодня мы поговорим о сенсационной новости, которая вызвала большой резонанс в технологических и финансовых кругах: компания Anthropic (материнская компания Claude) обвиняет несколько крупных китайских модельных компаний (таких как Alibaba, DeepSeek, Moonlit Side и другие) в краже их модельных возможностей с помощью технологии “дистилляции” и утечке конфиденциальных данных.
Эта статья довольно длинная и содержит большое количество информации. Чтобы вы могли легко понять суть этого скандала, я разбил ее на основной вывод и глубокий анализ с пяти точек зрения. Мы будем использовать простой и понятный язык, чтобы объяснить все обстоятельства, интересы сторон и возможные последствия.
---
【Основной вывод】
Вкратце, Anthropic опубликовала 154-страничный отчет, в котором утверждается, что китайские компании приобретают фальшивые учетные записи, используют нелицензионные посреднические сервисы для массового вызова API Claude, получают их модельные процессы (CoT) для обучения собственных моделей и даже тайно передают конфиденциальные данные пользователей за границу.
Но это не просто техническое обвинение — это тщательно спланированная “ловушка для повестки дня”:
1. Неоднозначное определение преступлений: Anthropic объединяет в одно понятие такие разные действия, как нарушение условий API-соглашения, мошенничество (создание фальшивых учетных записей) и утечка данных (трансграничная передача).
2. Политическое давление: от разоблачения до меморандума Белого дома, слушаний в Сенате и угроз санкциями — все это делается с точным расчетом времени с целью добиться принятия законодательства в США, запрещающего использование результатов работы конкурирующих моделей для обучения китайских ИИ-систем.
3 Подозрения в двойных стандартах: сама Anthropic ранее выплатила огромные компенсации за нарушение авторских прав, и у ее моделей уже были случаи ошибок в идентификации пользователей; тем не менее она пытается представить себя “жертвой” и “носителем моральных принципов”.
4 Изменения в отрасли: этот инцидент ускоряет разделение технических возможностей на качество и надежность систем. В будущем оценка крупных моделей будет основываться не только на их производительности, но и на соблюдении правил безопасности данных и способности к изоляции рисков.
5 Передача прав на ценообразование: ранее китайские модели получали высокую оценку благодаря геополитическому преимуществу; теперь это преимущество исчезает. Рынок начинает переоценивать их техническую независимость, и система оценки смещается от глобальных амбиций к местным инфраструктурным решениям.
---
【Пункт 1: “Ловушка для повестки дня” от Anthropic — объединение трех разных преступлений в одно**
Самое хитрое в отчете Anthropic не в том, насколько его обвинения соответствуют действительности, а в том, как оно определяет эти действия. Компания использует классический прием “установления повестки дня”.
1. Смена понятий: в отчете смешиваются три разных вида действий:
- Первое: использование результатов API для обучения конкурирующих моделей. Это юридически считается нарушением контракта. Условия обслуживания Anthropic запрещают использование их результатов для обучения конкурентов. Это похоже на ситуацию, когда вы покупаете курицу в Кентукки и не можете использовать ее для приготовления еды для других. Это гражданский спор, в худшем случае влечет за собой выплату штрафа и блокировку аккаунта.
- Второе: создание фальшивых учетных записей и обход ограничений. Это мошенничество. Создание тысяч учетных записей с использованием украденных кредитных карт и поддельных данных является незаконным, но это связано с преступной деятельностью, а не с самой технологией “дистилляции”.
- Третье: тайная передача данных пользователей. Это мошенничество с участием потребителей и нарушение правил обработки данных. Секретная информация пользователей, отправленная в систему Claude, тайно передается другим серверам или третьим сторонам. Это самое серьезное нарушение, связанное с проблемами конфиденциальности и безопасности.
В чем ловушка?
Anthropic использует нейтральный технический термин “атака дистилляции”, чтобы объединить все эти действия в одно понятие.
- Если вы возражаете, говоря, что “дистилляция является обычной практикой в отрасли”, вы признаете, что все эти действия связаны между собой, и тем самым признаете, что “дистилляция” имеет негативное значение.
- Если вы обсуждаете только технические аспекты, вы игнорируете серьезные юридические нарушения и проблемы с утечкой данных.
- Умный ответ Министерства коммерции Китая: вместо того чтобы спорить о фактах, оно сосредоточилось на определении термина “дистилляции”. Было показано, что это нейтральный технический инструмент, используемый компаниями по всему миру, включая американские. Этот ход нанес удар по моральному преимуществу Anthropic — нельзя использовать нейтральный термин, чтобы скрыть свои коммерческие нарушения и возможные мошеннические действия конкурентов.
2. Хронология действий Anthropic и ее реальные намерения
Рассмотрим ход действий Anthropic:
- Февраль: публикация статьи в блоге (разоблачение).
- Апрель: меморандум Белого дома (политическое вмешательство).
- Июнь: письмо в Сенат (давление с целью принятия законодательства).
- Июль: угрозы санкциями от министра финансов (экономическое давление).
- Сентябрь: публикация подробного отчета (подтверждение фактов).
Компания, зарабатывающая на продаже API, могла бы просто отправить юридическое уведомление. Однако она обратилась в Конгресс с заявлением о краже своих моделей, но на самом деле ее цель — добиться принятия закона, запрещающего использование результатов американских моделей для обучения китайских систем. Если этот закон будет принят, пострадают не только обвиняемые компании, но и все компании, использующие открытый исходный код и технологию дистилляции.
3. Подозрения в двойных стандартах
Сама Anthropic также не безупречна: в 2025 году она выплатила огромную сумму в качестве компенсации за нарушение авторских прав, и ее модель Claude ранее допускала ошибки в идентификации пользователей. Попытка представить себя “жертвой” и “носителем моральных принципов” кажется малоубедительной. Эта компания хорошо разбирается в создании повествований, позволяющих превратить сложные коммерческие споры в угрозы национальной безопасности и получить политическую поддержку.
---
【Пункт 2: “Политическая слепота” китайских основателей — почему такие умные люди допустили ошибку?**
Многие задаются вопросом: разве китайцы не лучше всех понимают политику и стратегии игр? Почему так много талантливых технологов допустили ошибки в таком важном вопросе?
1. Несоответствие способностей между местными политическими условиями и международной геополитикой
Когда мы говорим о “понимании политики”, мы имеем в виду координацию политики, распределение ресурсов и межличностные отношения внутри Китая. Но в данном случае требуется другой набор навыков: понимание взаимодействия Конгресса США, разведывательных служб и процессов IPO.
- В США спор о коммерческом API может быстро превратиться в проблему национальной безопасности.
- Такой подход к международным вопросам отсутствует у китайских основателей крупных ИИ-систем. Они считают себя участниками глобальной технологической гонки, но американские конкуренты уже рассматривают их как участников национальных стратегических процессов.
2. Механическая краткосрочность видения рисков
Проблема не в глупости отдельных людей, а в системе, которая поощряет краткосрочные риски:
- Короткий срок существования венчурных фондов (5–7 лет); инвесторы ориентируются на доходы в течение 3 лет, не учитывая долгосрочные геополитические риски.
- Стремление к лидерству в рейтингах: с 2023 по 2025 год главным критерием оценки крупных ИИ-систем была их производительность. Инвесторы сравнивают их с OpenAI, не учитывая риски.
- Маргинализация команд по управлению рисками: в условиях высокого давления команды по управлению рисками играют второстепенную роль. Считается, что худшим вариантом будет лишь блокировка аккаунта, но реальные последствия могут быть гораздо серьезнее.
3. Инженерные ошибки: сосредоточение внимания только на результате, без учета исходных данных
Инженеры сосредоточены на создании качественных моделей, но не оценивают исходные данные пользователей:
- Некоторые передают код, другие — внутреннюю информацию, третьи — данные с камер наблюдения.
- Для сбора примеров данных используются несанкционированные каналы, что приводит к утечке высокорисковой конфиденциальной информации.
- Несоответствие между выгодами и рисками: ради получения небольшого количества обучающих данных принимаются риски, связанные с утечкой данных национальной безопасности. Это инженерные ошибки, но их последствия могут быть катастрофическими.
4. Что нужно исправить?
- Соблюдение правил безопасности — это вопрос архитектуры системы, а не юридических документов: простое запрещение недостаточно; необходимо устранить риски на уровне программного обеспечения.
- Не полагаться на нелицензионные посреднические сервисы: каждый этап (фальшивые учетные записи, посреднические сервисы, API) может стать доказательством против вас.
- Переосмысление рисков: риск не в