Reuters informó, basándose en una revisión de más de 80 artículos académicos y patentes chinos, que el ejército chino y las instituciones de investigación relacionadas están utilizando datos de salida de los principales modelos de inteligencia artificial de EE. UU. (como productos propiedad de OpenAI y Anthropic) para entrenar sistemas locales de IA para mejorar las capacidades de defensa nacional.
El informe señaló que aunque el gobierno de Estados Unidos continúa endureciendo las restricciones a la exportación de chips de alta precisión y tecnologías estratégicas de China, las agencias militares y relacionadas con la seguridad de China todavía utilizan modelos avanzados de inteligencia artificial de Estados Unidos como una forma de desarrollar rápidamente sistemas especializados. Documentos y patentes relacionados demuestran la aplicación de una tecnología llamada "destilación de modelos", que utiliza la salida de potentes sistemas de inteligencia artificial para entrenar modelos más pequeños y específicos. Este enfoque permite implementar modelos localmente o en dispositivos periféricos sin la enorme potencia informática necesaria para crear IA de vanguardia desde cero.
La investigación relacionada cubre una amplia gama de escenarios, desde el monitoreo de las redes sociales hasta los despliegues militares de primera línea. Por ejemplo, investigadores de la Universidad Central Norte de Ciencia y Tecnología en Shanxi han utilizado Claude 3 Haiku de Anthropic para generar datos de entrenamiento sintéticos para modelos de clasificación de texto y revisión de contenido; en un artículo publicado en 2024, la Universidad Nacional de Tecnología de Defensa demostró cómo comprimir un modelo de procesamiento de imágenes mediante tecnología de destilación para que pueda instalarse en un dron y pueda analizar el video en tiempo real y ayudar a la navegación y las decisiones de ataque incluso cuando se interrumpe la comunicación; Los investigadores de la Academia de Ciencias Militares aplicaron el modelo de reconocimiento de objetivos destilado a ejercicios submarinos y embarcaciones marítimas no tripuladas simuladas. Además, los investigadores de la Unidad 96941 del Ejército Popular de Liberación utilizaron GPT-3.5 para procesar código confidencial y utilizaron los resúmenes que generó para entrenar un modelo doméstico que puede ejecutarse completamente en la intranet militar.
Este fenómeno se está convirtiendo en un nuevo foco en las negociaciones sobre competencia y gobernanza de la inteligencia artificial entre China y Estados Unidos. Los funcionarios estadounidenses han acusado a algunas entidades chinas de eludir los controles de exportación e infringir los derechos de propiedad intelectual al extraer las capacidades de los modelos de inteligencia artificial estadounidenses. China ha negado firmemente las acusaciones pertinentes, enfatizando que Estados Unidos está buscando la "hegemonía" de la IA y señalando que existen prácticas técnicas similares en las empresas estadounidenses. La startup china de IA Moonshot también aclaró recientemente que su modelo Kimi K3 se basa enteramente en innovación independiente y no depende de la tecnología de destilación.
Los expertos de la industria analizan que, limitado por la disponibilidad de chips de alta computación, el gobierno chino actualmente está promoviendo activamente el "aligeramiento de modelos" y la computación de vanguardia, dirigiendo fondos de investigación científica para invertir en tecnología de inteligencia artificial que pueda ejecutarse en dispositivos terminales como drones y satélites. Sin embargo, la tecnología de destilación también tiene limitaciones. Aunque el modelo destilado tiene un costo menor y es más controlable, su nivel de inteligencia integral aún no puede reemplazar al modelo grande de vanguardia original. Los académicos militares chinos también están estudiando simultáneamente cómo evitar que otros realicen ingeniería inversa en sus propios modelos mediante una "destilación sin datos".
vía
cnBeta.COM - Sitio de información de la industria china
(autor:
Fuente: cnBeta.COM
)