В последние годы компании начали замечать: конкуренты не просто вдохновляются их достижениями в области ИИ — они пытаются буквально воспроизвести технологии через дистилляцию. Это способ обучения меньших или альтернативных моделей на поведении крупных систем, полученном путём массовых запросов к API или анализа публичных ответов. Результат — ускорённое приближение по качеству без вложений в тренировочные терафлопы и огромные датасеты. Механика простая: через грамотное проектирование запросов и агрегирование ответов извлекают знания из защищённых моделей, затем используют их для обучения собственных систем. Иногда к этому добавляют методы восстановления обучающих данных или объединяют ответы с открытыми датасетами.
Для компаний вроде Google и OpenAI это не только потеря конкурентного преимущества — это риск утечки интеллектуальной собственности и ухудшение мер безопасности, ведь скопированные модели могут обходить встроенные фильтры. Как отвечать на такую угрозу? Сейчас применяют несколько тактик: ограничение доступа и квоты, водяные знаки в текстах, искажение ответов для скрытия внутренней структуры, а также юридические меры и технологии дифференциальной приватности при обучении. Комбинация технических и правовых инструментов помогает замедлить нежелательную дистилляцию, но полностью устранить риск сложно.
Итог: дистилляция даёт конкурентам быстрый путь к функциональности лучших ИИ, поэтому владельцам моделей нужно сочетать защиту данных, контроль доступа и новые методы маркировки контента, чтобы сохранить преимущество и безопасность своих систем.
