परामर्श क्या कहता है
राष्ट्रीय सुरक्षा एजेंसी, साइबर सुरक्षा एवं अवसंरचना सुरक्षा एजेंसी और एफ़बीआई ने 8 सितंबर को एक साझा साइबर सुरक्षा परामर्श जारी किया, जिसमें छह चीनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों पर औद्योगिक पैमाने पर अमेरिकी अग्रणी मॉडलों से क्षमताएँ निकालने का आरोप लगाया गया है।
AA26-251A संख्या वाला यह परामर्श डीपसीक, मूनशॉट एआई, अलीबाबा, मिनीमैक्स, स्टेपफ़न और ज़ेड.एआई का नाम लेता है। एजेंसियाँ लिखती हैं कि चीनी एआई कंपनियाँ क्लॉड, जीपीटी, जेमिनी और ग्रोक परिवारों के मॉडलों के विरुद्ध जिसे वे आक्रामक, दुर्भावनापूर्ण और लक्षित डिस्टिलेशन गतिविधि कहती हैं, वह औद्योगिक पैमाने पर चला रही हैं। वे इस अभियान की अवधि 2024 के अंत से 2026 के मध्य तक बताती हैं।
डिस्टिलेशन अपने आप में सामान्य मशीन लर्निंग है। एक छोटे मॉडल को किसी बड़े मॉडल के उत्तरों पर तब तक प्रशिक्षित किया जाता है जब तक वह बड़े मॉडल के व्यवहार का इतना हिस्सा दोहराने न लगे कि उपयोगी हो जाए, और यह प्रशिक्षण लागत के एक अंश पर होता है। एजेंसियाँ जो वर्णन करती हैं वह यही तकनीक है, पर उन मॉडलों पर लगाई गई जिनका न स्वामित्व डिस्टिल करने वाले के पास है और न इस उद्देश्य के लिए लाइसेंस, और जिसका आयतन वे लाखों आदान-प्रदानों में फैले अरबों टोकन में मापती हैं।
विशिष्ट आरोप
परामर्श असामान्य रूप से विस्तार से बताता है कि किन क्षमताओं को निशाना बनाया गया। इसके अनुसार मूनशॉट एआई ने एजेंटिक तर्क और उपकरण उपयोग, कोडिंग और डेटा विश्लेषण, कंप्यूटर चलाने वाले एजेंटों के विकास तथा कंप्यूटर विज़न पर केंद्रित लाखों आदान-प्रदान किए।
इसमें कहा गया है कि 2025 के अंत में अलीबाबा ने अपने क्वेन परिवार में सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, ग्राहक सेवा संवाद तथा छवि और चरित्र निर्माण सुधारने के लिए क्लॉड और जीपीटी मॉडलों को डिस्टिल किया, और मिनीमैक्स ने अपने एम2 मॉडल में शृंखलाबद्ध तर्क और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सुधारने के लिए क्लॉड और जेमिनी मॉडलों का सहारा लिया।
ये तीनों एजेंसियों के आकलन हैं। परामर्श अंतर्निहित साक्ष्य प्रकाशित नहीं करता, छहों कंपनियों में से किसी का कथन उसमें नहीं है, और दस्तावेज़ स्वयं इस आचरण को अमेरिकी प्रदाताओं की उपयोग शर्तों का उल्लंघन बताता है, न कि कोई अभियोग।
उपयोग शर्तों से बचकर निकलना
तरीके के बारे में एजेंसियाँ कहती हैं कि अनुरोध एक साथ कई रास्तों से भेजे गए: मूल एपीआई, मॉडल पहुँच पुनर्विक्रय करने वाले क्लाउड प्रदाता, और तीसरे पक्ष के एग्रीगेटर जो रास्ते में उपयोगकर्ता का मेटाडेटा हटा या छिपा देते हैं। जो प्रभाव वे बताती हैं वह यह है कि किसी एक प्रदाता को यह अभियान अनेक असंबद्ध खातों से आने वाला साधारण ट्रैफ़िक जान पड़ता है।
सुझाए गए उपाय दस्तावेज़ का अधिक दिलचस्प हिस्सा हैं। दर सीमा, प्रश्न आयतन की सीमा, प्रतिकूल इनपुट की पहचान और डिफ़रेंशियल प्राइवेसी जैसे परंपरागत नियंत्रणों के साथ-साथ, जो सभी माइटर एटलस ढाँचे से जोड़े गए हैं, एजेंसियाँ व्यवहार-आधारित पहचान का प्रस्ताव रखती हैं: ग्राहक के सदस्यता स्तर और वास्तविक उपयोग के अनुपात के आधार पर, तुरंत अधिकतम उपयोग तक पहुँच जाने वाले नए खातों के आधार पर, और उन खातों से आने वाले उद्यम-स्तरीय ट्रैफ़िक के आधार पर जिनके पास वह नहीं होना चाहिए।
वे सक्रिय बचाव के अधिक निकट एक बात भी सुझाती हैं: संदिग्ध दुर्भावनापूर्ण डिस्टिलेशन प्रयासों पर उत्तरों में सूक्ष्म परिवर्तन करना, ताकि उससे मिलने वाला लाभ घट जाए। यह उत्तर देने से इनकार करने के बजाय उत्तर को बिगाड़ने की सलाह है, ताकि डिस्टिल करने वाला बिना जाने क्षतिग्रस्त डेटा पर प्रशिक्षण ले, और यह पहली बार है जब अमेरिकी एजेंसियों ने किसी सार्वजनिक परामर्श में यह रणनीति सुझाई है।
आगे क्या देखना है
परामर्श के पास स्वयं कोई प्रवर्तन शक्ति नहीं है। यह जो करता है वह यह है कि एक आधिकारिक अमेरिकी स्थिति स्थापित करता है कि कुछ नामज़द चीनी मॉडल आंशिक रूप से निकाले गए अमेरिकी उत्तरों पर बने हैं, और ऐसा निष्कर्ष बाद में निर्यात नियंत्रण की बहसों, सरकारी खरीद नियमों और मुक़दमों में उद्धृत होता है। छहों में से कोई कंपनी जवाब देती है या नहीं, और अमेरिकी प्रदाता उत्तर बदलने की रणनीति सार्वजनिक रूप से अपनाते हैं या नहीं, यही दो बातें देखने योग्य हैं।
