Глава Y Combinator Гарри Тан заявил, что американские AI-лаборатории с открытым весом должны иметь право дистиллировать передовые модели. Это поможет создать в США конкурентоспособные открытые модели, не уступающие китайским.
Дистилляция — метод, при котором одна модель интенсивно запрашивает другую, чтобы понять её работу. Этот подход широко применяется для обучения новых моделей.
Компания Anthropic ранее обвинила китайские лаборатории в «незаконных дистилляционных атаках» с использованием краденых учетных данных. Глава Anthropic Дарио Амодей призвал регуляторов США пресечь такие действия.
Тан, в отличие от Амодея, считает, что регуляторам не стоит вмешиваться. «Я бы ничего не делал», — сказал он в интервью CNBC. Он уточнил, что не поддерживает использование краденых данных: американские лаборатории должны «входить через парадную дверь».
Аргументация Тана: AI-лаборатории не должны диктовать клиентам, что те могут делать с информацией от их моделей. Он также напомнил, что проприетарные лаборатории сами не спрашивали разрешения, когда загружали огромные объемы человеческих знаний, включая защищенный авторским правом контент.
«Контроль над тем, что пользователи делают с API-вызовами к моделям с закрытым весом, кажется ограничивающим», — пояснил Тан. По его мнению, доступ к интеллекту, обученному на общедоступных данных, должен быть общественным благом.
Тан выступает за баланс между открытыми и передовыми лабораториями. «Передовые лаборатории движут прогресс, и мы хотим, чтобы они оставались финансируемыми, — сказал он. — Но открытые модели должны давать людям свободу и доступ».
По мнению Тана, катастрофой для AI была бы монополия одной компании на передовой искусственный интеллект. «Кошмарный сценарий — это когда одна компания с лучшим доступом к капиталу и исследователями уходит в отрыв и становится монополией», — заключил он.
