รอยเตอร์ส เปิดเอกสารลับ 80 ฉบับ แฉทัพจีนดูดความฉลาด AI สหรัฐฯ สร้างเกราะป้องกันประเทศ

1 สิงหาคม 2569 สำนักข่าวรอยเตอร์ส รายงานว่า นักวิจัยทางการทหารของจีนได้ใช้ผลลัพธ์จากแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) ชั้นนำของสหรัฐฯ ที่พัฒนาโดย OpenAI และ Anthropic เพื่อฝึกฝนโมเดล AI ภายในประเทศ เพื่อพัฒนาขีดความสามารถด้านการป้องกันประเทศของจีน จากการตรวจสอบเอกสารทางวิชาการและสิทธิบัตรของจีนกว่า 80 ฉบับ

กองทัพและความมั่นคงในจีนกำลังใช้ประโยชน์จากแบบจำลอง AI ล้ำสมัยของสหรัฐฯ เป็นทางลัดในการพัฒนาระบบเฉพาะทางของตนเอง แม้ว่าสหรัฐฯ จะพยายามจำกัดการเข้าถึงชิปขั้นสูงและเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์อื่นๆ ของจีนก็ตาม

รายงานดังกล่าว ซึ่งอ้างอิงเอกสารวิจัยที่รวบรวมโดยมูลนิธิเจมส์ทาวน์ ในกรุงวอชิงตัน องค์กรคลังสมองด้านนโยบายและการต่างประเทศสหรัฐฯ ระบุว่า วิธีการที่ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายคือ Model Distillation หรือ การใช้ผลลัพธ์จากโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูง มาฝึกโมเดลขนาดเล็กที่ออกแบบมาเฉพาะทาง ซึ่งสามารถทำงานได้ภายในประเทศโดยใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อยกว่าการพัฒนาโมเดลระดับแนวหน้าตั้งแต่ต้น

ซึ่งแสดงให้เห็นว่ากระบวนการนี้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักวิจัยที่เกี่ยวข้องกับกองทัพปลดปล่อยประชาชนจีน และสถาบันทางทหารอื่นๆ เอกสารเหล่านั้นชี้ให้เห็นว่า สถาบันด้านการป้องกันประเทศของจีนมองว่าแบบจำลอง AI ชั้นนำของสหรัฐฯ เป็นทั้งแหล่งความรู้ทางเทคนิค และ เป็นหนทางในการลดช่องว่างกับคู่แข่งชาวอเมริกัน

เจ้าหน้าที่สหรัฐฯ กล่าวหาว่า หน่วยงานของจีนบางแห่งใช้กระบวนการกลั่นเพื่อดึงความสามารถจากแบบจำลอง AI ของอเมริกา ซึ่งอาจบ่อนทำลายการควบคุมการส่งออกและละเมิดสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา ทางจีนปฏิเสธข้อกล่าวหาดังกล่าว โดยกล่าวว่า สหรัฐฯ กำลังดำเนินนโยบาย "ครอบงำ" ด้านปัญญาประดิษฐ์ ขณะเดียวกันก็โต้แย้งว่าบริษัทของสหรัฐฯ ก็มีส่วนร่วมในแนวทางปฏิบัติที่คล้ายคลึงเช่นกัน

ทาง Moonshot AI สตาร์ตอัปผู้พัฒนาโมเดล Kimi K3 ก็ออกมาปฏิเสธข้อกล่าวหาจากรัฐบาลสหรัฐฯ ที่ระบุว่า โมเดลดังกล่าวถูกสร้างขึ้นด้วยเทคนิค Model Distillation โดยยืนยันว่าเป็นผลจากนวัตกรรมที่บริษัทพัฒนาขึ้นเอง

ซึ่ง 'ซันนี เฉิง' นักวิจัยของมูลนิธิเจมส์ทาวน์ ซึ่งวิเคราะห์เอกสารกว่า 60 ฉบับ กล่าวว่า นักวิทยาศาสตร์ด้านการทหารของจีนพยายามดึงกระบวนการให้เหตุผลของโมเดล AI จากชาติตะวันตก เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในระบบเฝ้าระวัง สงครามไซเบอร์ และการตัดสินใจทางยุทธวิธี

สำนักข่าวรอยเตอร์ส ยังตรวจสอบเอกสารเพิ่มเติมอีกกว่า 20 กรณี ที่เชื่อมโยงกับหน่วยงานด้านการทหาร หนึ่งในเอกสารที่เผยแพร่เมื่อปี 2025 โดยนักวิจัยจากหน่วย PLA 96941 ซึ่งรับผิดชอบด้านข่าวกรองและสงครามไซเบอร์ ระบุว่า ได้ใช้ GPT-3.5 ของ OpenAI ช่วยประมวลผลซอร์สโค้ดทางทหารที่มีความอ่อนไหว

นักวิจัยบอกว่าโมเดลของบริษัทภายนอกไม่เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลลับ จึงใช้ GPT-3.5 สรุปซอร์สโค้ดก่อนนำผลลัพธ์ไปฝึกโมเดลภายในประเทศ ซึ่งสามารถทำงานได้ทั้งหมดภายในเครือข่ายของกองทัพจีน

ทำเนียบขาว กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ กระทรวงการต่างประเทศจีน กองทัพปลดปล่อยประชาชนจีน และ OpenAI ยังไม่ได้แสดงความเห็นต่อรายงานดังกล่าวนี้ของทางรอยเตอร์ส ซึ่งทางรอยเตอร์ส ได้เปิดเผยว่า การใช้ Model Distillation ในจีน มีตั้งแต่งานตรวจสอบเนื้อหาบนสื่อสังคมออนไลน์ ไปจนถึงการใช้งานทางทหาร

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยนอร์ทไชน่า ซึ่งมีความเชื่อมโยงกับอุตสาหกรรมอาวุธของจีน ใช้ Claude 3 Haiku ของ แอนโทรพิก สร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดลสำหรับจำแนกข้อความ ใช้ในการเฝ้าระวังสื่อสังคมและตรวจสอบเนื้อหา

แอนโทรพิก ชี้แจงว่า บริษัทไม่ได้เปิดให้บริการ Claude เชิงพาณิชย์ในจีนหรือแก่บริษัทที่รัฐบาลจีนควบคุม พร้อมระบุว่ามีระบบติดตามเพื่อตรวจจับการใช้งานที่ละเมิดนโยบาย พร้อมเตือนว่า โมเดลที่ผ่านการกลั่นอาจสูญเสียระบบความปลอดภัยของโมเดลต้นฉบับ ทำให้ความสามารถบางอย่างอาจถูกถ่ายทอดไปยังโมเดลที่บริษัทไม่สามารถควบคุมได้

เอกสารอีกฉบับจาก มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีกลาโหมแห่งชาติของจีน ระบุว่า มีการใช้ Model Distillation เพื่อลดขนาดโมเดลประมวลผลภาพสำหรับติดตั้งบนอากาศยานไร้คนขับ (UAV) เพื่อให้โดรนสามารถวิเคราะห์ภาพจากกล้องแบบเรียลไทม์ ช่วยการนำทางและการเลือกเป้าหมาย แม้ในกรณีที่ระบบสื่อสารถูกตัดขาด

สถาบันวิทยาศาสตร์การทหารจีนใช้เทคนิคเดียวกันเพื่อให้โมเดลจดจำเป้าหมายสามารถทำงานบนอุปกรณ์ทางยุทธวิธี ระหว่างการจำลองปฏิบัติการทางทะเลที่มีทั้งโดรน เรือรบ และเรือดำน้ำไร้คนขับ

แม้ว่าจีนจะผลักดันการใช้ Model Distillation เพื่อรับมือกับข้อจำกัดด้านชิปประมวลผลจากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า เทคนิคดังกล่าวยังมีข้อจำกัดสำคัญ

งานวิจัยของมหาวิทยาลัยวิศวกรรมกองทัพจีนเมื่อเดือนมกราคมยังเตือนถึงความเสี่ยงของเทคนิค Data-free Distillation ซึ่งสามารถใช้ย้อนวิเคราะห์ความสามารถของโมเดลได้โดยไม่ต้องเข้าถึงพารามิเตอร์หลัก พร้อมเสนอแนวทางป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลเชิงตรรกะจากผลลัพธ์ที่โมเดลเผยแพร่สู่สาธารณะ

เทรเวอร์ โคเวอร์โก ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท ซาเปียน (Sapien) ผู้ให้บริการด้านข้อมูล AI กล่าวว่า โมเดลที่ผ่านการกลั่นยังมีศักยภาพต่ำกว่าโมเดลต้นฉบับ โดยระบุว่า แนวคิดนี้ควรถูกมองว่าเป็นการถ่ายทอดความสามารถเฉพาะบางด้านไปยังระบบที่มีต้นทุนต่ำกว่าและสามารถควบคุมได้ภายในประเทศ ไม่ใช่การบรรลุความเป็นอิสระจาก AI ที่ล้ำสมัย