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Anthropic不忍了!控DeepSeek等三家中國AI新創「抄襲」:狂刷1600萬次提問偷學Claude

數位時代

更新於 10小時前 • 發布於 10小時前

重點一:Anthropic指控中國三家AI公司透過逾2.4萬個假帳號、累計超過1,600萬次提問,系統性蒐集Claude模型回應。

重點二:相關公司疑利用「蒸餾」技術,以極低成本複製先進模型能力,加速追趕美國AI競爭者。

重點三:Anthropic警告,被萃取出的AI能力恐輸入軍事、情報與監控系統,升級為美國國安問題。

美國人工智慧新創Anthropic公開指控,中國三家AI公司長期、大規模濫用其聊天機器人Claude服務,透過建立超過2.4萬個「詐騙帳號」,向Claude發出累計逾1,600萬次的提問,系統性蒐集其回應內容,並回頭用於訓練自家模型。

Anthropic認為,這已超出一般合法使用範圍,構成刻意「抽取」先進模型能力的蒸餾行為,甚至可能把美國研發的AI能力外溢到外國軍事與情報系統,對美國國家安全構成潛在風險。

據Anthropic發布的部落格文章,遭點名的三家中國AI公司分別為DeepSeekMoonshot AIMiniMax

Anthropic強調,這三家業者透過大量註冊帳號與異常使用模式,長期對Claude發出高頻、結構化的提問,目的不是一般使用者的日常查詢,而是鎖定特定任務與格式,集中蒐集可回收利用的回應。

Anthropic指出,三家公司與Claude互動的規模差異明顯。DeepSeek與Claude的互動約為15萬次;Moonshot AI則超過340萬次;MiniMax數量更高,累計逾1,300萬次提問。這些提問行為被Anthropic視為「有組織、具策略性」的輸出蒐集,而非零散的用戶使用紀錄。

名單中的三家公司,近年來積極推出自家大型語言模型與聊天產品,主打強化推理能力與程式開發等進階功能。外界早已關注,在高階AI加速晶片取得受限之下,中國業者如何在短時間內推出可與美國主流模型競爭的產品,如今Anthropic的指控,等於為「是否大量依賴他家模型輸出」的疑問再添案例。

「蒸餾」從優化工具變灰色武器

這起爭議的技術核心,是近年在AI領域被廣泛使用的「蒸餾」(distillation)技術。一般而言,開發者會先訓練一個參數龐大、運算成本高昂的「老師模型」,再以其產生的答案,去訓練較小的「學生模型」,在效能與成本之間取得折衷。這種做法能讓企業在維持一定能力的前提下,把模型部署在手機或企業內部伺服器等資源較受限的環境。

Anthropic也承認,蒸餾本身是正當且重要的技術手段;但問題在於「老師」的身分。如果開發者沒有使用自家模型,而是大量呼叫競爭對手提供的雲端模型,把對方的回答當成訓練素材,就可能在未取得授權、亦未承擔研發與安全投入的前提下,快速複製對方的能力,「用一小部分時間與成本,打造出可對標甚至競爭的產品」。

本月稍早,Anthropic的競爭對手OpenAI向美國眾議院議員提交備忘錄,也點名DeepSeek疑似透過相同蒸餾手段,模仿自家模型能力。兩家美國AI龍頭先後出手指控同一家公司,顯示業界對「利用他家模型作為老師」這類做法,已從技術討論轉為競爭與合規層面的爭議焦點。

DeepSeek去年9月更新的一篇研究論文中聲稱,其旗艦模型V3在預訓練後期僅使用一般網頁與電子書資料,未直接納入合成資料。不過,該論文同時承認,部分網頁內容包含「大量由OpenAI模型生成的回答」,也就是說,模型有可能透過公開網路文本「間接」學習其他強大模型的輸出。另一方面,Moonshot在技術報告中則明白指出,其Kimi K2模型在訓練過程中廣泛採用合成資料,凸顯蒸餾與合成資料已成為當代大型模型訓練的關鍵手段。

AI能力外溢風險浮上檯面

在美中科技與AI競賽愈演愈烈的背景下,Anthropic刻意將這場紛爭提升到國家安全層次。公司在聲明中警告,如果「外國實驗室」透過蒸餾方式,從美國開發的模型中萃取能力,再把這些缺乏同等安全設計與價值觀約束的能力,導入軍事、情報與大規模監控系統,將可能削弱美國在AI安全上的主導權與風險控管能力。

如今,Anthropic與OpenAI先後發出指控,不僅是針對單一競爭者,也是向政策制定者與監管機構釋放訊號:若不及早釐清跨境AI服務的使用邊界與資料利用規範,率先投入龐大資源建立模型與安全機制的公司,其投入可能被更低成本的後進者稀釋。

截至目前,DeepSeek、Moonshot AI與MiniMax尚未對相關指控做出公開回應。可預期的是,隨著合成資料與蒸餾技術成為大型模型開發的日常工具,「合理借鑑」與「不當複製」之間的界線將愈來愈模糊,AI服務條款、跨境數據流與國安審查等議題,也將持續在這些爭議案例中交織發酵。

延伸閱讀:不走霸道總裁路線!解密 Anthropic「蜂巢思維」,如何在10天內催生Cowork?

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資料來源:WSJAnthropic

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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