एंथ्रोपिक ने चीनी एआई प्रयोगशालाओं पर क्लाउड को डिस्टर्ब करने का आरोप लगाया; एलन मस्क ने इसे ‘दोषी’ बताया | प्रौद्योगिकी समाचार

हमने अपने मॉडलों पर डीपसीक, मूनशॉट एआई और मिनीमैक्स द्वारा औद्योगिक पैमाने पर आसवन हमलों की पहचान की है।

इन प्रयोगशालाओं ने 24,000 से अधिक धोखाधड़ी वाले खाते बनाए और क्लाउड के साथ 16 मिलियन से अधिक आदान-प्रदान किए, अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित करने और सुधारने की अपनी क्षमताओं का उपयोग किया।

– एंथ्रोपिक (@AnthropicAI) 23 फ़रवरी 2026

कंपनी के अनुसार, प्रयोगशालाओं ने आसवन नामक एक तकनीक का उपयोग किया, जिसका अर्थ है मजबूत मॉडल के आउटपुट पर कम सक्षम या छोटे मॉडल को प्रशिक्षित करना। इस तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और यह एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने का एक वैध तरीका है, और अग्रणी एआई प्रयोगशालाएं कभी-कभी अपने ग्राहकों के लिए छोटे, सस्ते संस्करण बनाने के लिए अपने स्वयं के मॉडल को डिस्टिल करती हैं।

हालाँकि, कंपनी ने चेतावनी दी कि इस पद्धति का उपयोग ‘अवैध उद्देश्यों’ के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, प्रतिस्पर्धी इसका उपयोग अन्य प्रयोगशालाओं से उन्नत क्षमताओं को ‘समय के एक अंश में, लागत के एक अंश पर’ निकालने के लिए कर सकते हैं, जितना उन्हें स्वतंत्र रूप से विकसित करने में लगेगा।

यह क्यों मायने रखता है?

कंपनी ने कहा कि इस तरह के तरीकों की तीव्रता और परिष्कार बढ़ रहा है और उनका मुकाबला करने की गुंजाइश कम होती जा रही है। एंथ्रोपिक ने कहा, आसवन हमलों का खतरा एक कंपनी और क्षेत्र से परे बढ़ रहा है। समस्या के समाधान के लिए, कंपनी उद्योग के खिलाड़ियों, नीति निर्माताओं और वैश्विक एआई समुदाय के बीच तीव्र, समन्वित कार्रवाई का आह्वान करती है।

कंपनी के ब्लॉग में ‘अवैध रूप से आसुत मॉडल’ को महत्वपूर्ण राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताएँ उत्पन्न करने वाला बताया गया। कंपनी के अनुसार, अमेरिकी कंपनियां और वे ऐसे सिस्टम का निर्माण करती हैं जो राज्य और गैर-राज्य अभिनेताओं को कई प्रकार की दुर्भावनापूर्ण साइबर गतिविधियों के लिए एआई का उपयोग करने से रोकते हैं; हालाँकि, अवैध रूप से आसवित मॉडलों में इन सुरक्षा उपायों को बनाए रखने की संभावना नहीं है। इसका मतलब यह है कि ये आसुत मॉडल और उनकी खतरनाक क्षमताएं बिना किसी सुरक्षा के और भी बढ़ेंगी।

एंथ्रोपिक ने कहा कि विदेशी प्रयोगशालाएं अमेरिकी मॉडलों को विकृत करती हैं और फिर असुरक्षित क्षमताओं को सैन्य, खुफिया और निगरानी प्रणालियों में फीड करती हैं, जिससे सत्तावादी सरकारों को विभिन्न प्रकार के आक्रामक अभियानों के लिए फ्रंटियर एआई को तैनात करने की अनुमति मिलती है।

यह ध्यान देने की आवश्यकता है कि एंथ्रोपिक चीन में क्लाउड तक व्यावसायिक पहुंच प्रदान नहीं करता है, इसलिए उल्लिखित सभी प्रयोगशालाओं ने इसे दरकिनार कर दिया। उन्होंने अनिवार्य रूप से एंथ्रोपिक द्वारा वर्णित हाइड्रा क्लस्टर आर्किटेक्चर, या एंथ्रोपिक के एपीआई और तीसरे पक्ष के क्लाउड प्लेटफार्मों में फैले धोखाधड़ी वाले खातों के नेटवर्क का उपयोग किया। फ्रंटियर एआई लैब दो तर्क देती है कि यह केवल आईपी चोरी से परे एक बड़ी समस्या क्यों है, पहला सुरक्षा के बारे में और दूसरा निर्यात नियंत्रण के बारे में, क्योंकि अमेरिका चीन को चिप निर्यात प्रतिबंधित करता है, कथित तौर पर फ्रंटियर एआई विकास को धीमा करने के लिए। अमेरिका स्थित एआई कंपनी अनिवार्य रूप से तर्क देती है कि इस प्रकार के हमले चिप नियंत्रण के मामले को मजबूत करते हैं, क्योंकि इस पैमाने पर आसवन चलाने के लिए अभी भी महत्वपूर्ण गणना की आवश्यकता होती है।

धक्का-मुक्की

इस बीच, एलोन मस्क ने अपने एक्स प्रोफाइल पर दावा किया कि डारियो अमोदेई के नेतृत्व वाली एआई लैब बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण डेटा चोरी करने की दोषी है। उन्होंने लिखा, “एंथ्रोपिक बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण डेटा चुराने का दोषी है और उसे चोरी के लिए अरबों डॉलर का भुगतान करना पड़ा है। यह सिर्फ एक तथ्य है।”

एंथ्रोपिक की रिपोर्ट की आलोचना करते हुए एक्स पर एलोन मस्क की पोस्ट का व्यंग्यात्मक अंश।

एंथ्रोपिक ने कुछ गंभीर आरोप लगाए हैं, यह देखते हुए कि उसके अपने मॉडलों को पायरेटेड और चोरी किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। पिछले साल, दिसंबर में, वैज्ञानिक डारियो अमोदेई की अध्यक्षता वाली फ्रंटियर लैब ने लेखकों के साथ अपनी तरह का पहला एआई कॉपीराइट उल्लंघन मुकदमा निपटाया, जहां कंपनी 1.5 बिलियन डॉलर का भुगतान करने पर सहमत हुई। क्लाउड-निर्माता ने कथित तौर पर लेखकों या रचनाकारों को मुआवजा दिए बिना अपने एआई को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग 500,000 किताबें चुरा ली थीं।

प्रत्येक प्रमुख एआई प्रयोगशाला ने रचनाकारों की स्पष्ट अनुमति के बिना अपने मॉडलों को बड़ी मात्रा में इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित किया है। इससे एन्थ्रोपिक का तर्क कुछ हद तक सतही हो जाता है। एआई प्रयोगशालाओं ने काफी हद तक इस तर्क को जीत लिया है कि प्रशिक्षण के लिए सार्वजनिक डेटा को स्क्रैप करना कानूनी या, कम से कम, सहनीय है।