Китайська стратегія розвитку ШІ: фокус на ефективність, відкритість та інтеграцію
Створіть обліковий запис, щоб зберегти свої статті.Додати до GoogleДодайте Decrypt як ваше улюблене джерело, щоб бачити більше наших історій у Google.
Коротко
Згідно зі звітом Brookings, ШІ-індустрія Китаю розвивається завдяки підвищенню ефективності, глобальному впровадженню та інтеграції у фізичні машини.
Тоді як американські компанії прагнуть створити загальний штучний інтелект (AGI), китайські компанії, зазначається у звіті, зосереджені на поширенні ШІ на пристроях, у виробництві та на глобальних ринках.
Хамза Чаудхрі з Future of Life Institute пропонує зосередити більшу увагу на атаках дистиляції.
Глобальна гонка ШІ, можливо, розвивається не так, як сподівалися політики у Вашингтоні.
Новий звіт Інституту Брукінгса, опублікований у понеділок, свідчить, що США позиціонують гонку ШІ як рух до загального штучного інтелекту (AGI), тоді як китайські компанії пріоритезують ефективність, глобальне впровадження та інтеграцію технологій у реальні системи.
«США одержимі гонкою до AGI, або загального штучного інтелекту», — йдеться у звіті. «Американські технологічні компанії вкладають сотні мільярдів доларів у нові центри обробки даних в надії створити системи ШІ, які зможуть відповідати або перевищувати людський рівень продуктивності в більшості когнітивних завдань».
Хамза Чаудхрі, керівник відділу ШІ та національної безпеки в Future of Life Institute, зазначив, що ця відмінність відображає два конкуруючі погляди на те, як розвиватиметься технологічна перевага.
«Читачі повинні розуміти, що, по-перше, розвиток ШІ — це не історія про дві нації, що змагаються за AGI», — сказав Чаудхрі виданню Decrypt. «Натомість, це історія про жменьку компаній у Кремнієвій долині, які одержимі AGI, тоді як компанії в Китаї набагато більше зосереджені на тому, щоб передати цей продукт якомога більшій кількості користувачів і втілити його в своїй економіці».
Звіт Brookings також зазначає, як китайські розробники просуваються кількома шляхами одночасно, включаючи підвищення ефективності моделей, розширення глобального впровадження через моделі з відкритим вихідним кодом та інтеграцію ШІ у споживчі та промислові продукти.
«Тоді як американські технологічні фірми будували масивні кластери обчислень із сотнями тисяч чіпів, китайські лабораторії ШІ були гіперзосереджені на витисканні більшої продуктивності з обмежених обчислювальних ресурсів та пам’яті», — читаємо у звіті.
Чаудхрі додав, що акцент на дистрибуції та розгортанні відображає ширшу стратегію впровадження.
«Вся гра Китаю полягала в тому, щоб доставити цей стек якомога більшій кількості людей якомога в більшу кількість фізичних пристроїв», — сказав він.
Brookings вказує на швидку інтеграцію ШІ в китайські фізичні продукти, такі як транспортні засоби, смартфони, носимі пристрої та робототехніка. Компанії також розширюють використання автономних систем, включаючи роботаксі, дрони доставки та гуманоїдні роботи, замість того, щоб чекати проривів у суперінтелекті.
Навчання на відкритому коді
Звіт також повідомляє, що китайські розробники ШІ використовують моделі ШІ з відкритим вихідним кодом, багато з яких доступні онлайн.
Чаудхрі зазначив, що такий підхід викликає занепокоєння щодо безпеки, оскільки уряди та військові можуть отримати доступ до відкритих моделей.
«Вже є публічні повідомлення про те, що відкриті моделі використовуються китайськими військовими», — сказав він. «Це реальність, з якою ми вже стикаємося. На мою думку, необхідно змінити нашу ширшу стратегію щодо ШІ та те, як ми взаємодіємо зі світовою спільнотою».
Він додав, що звіт Brookings залишає відкритими питання щодо ролі дистиляції моделей — техніки, за допомогою якої системи ШІ навчаються на результатах роботи більш просунутих моделей.
«Найбільш дивовижним було відносне відсутність аналізу того, наскільки дистиляція моделей сприяє розвитку китайського ШІ», — сказав Чаудхрі. «Є розділ про ефективність, де автор стверджує, що це переважно пов’язано з китайськими інноваціями в галузі ШІ, а не з атаками дистиляції, про які повідомляє Anthropic щодо DeepSeek, або атаками дистиляції, про які повідомляють OpenAI та DeepMind стосовно невизначених компаній».
Атаки дистиляції передбачають надсилання запитів до моделі ШІ для збору її відповідей та використання цих результатів для навчання конкуруючої моделі, ефективно витягуючи можливості оригінальної системи.
У лютому Anthropic стверджувала, що кілька китайських лабораторій ШІ, включаючи DeepSeek, Moonshot та MiniMax, згенерували мільйони відповідей від свого Claude AI, використовуючи тисячі шахрайських облікових записів для навчання власних моделей.
Чаудхрі вважає, що різні пріоритети у розвитку ШІ між Сполученими Штатами та Китаєм можуть створити простір для нових угод, подібних до контролю над озброєннями, щодо передових систем ШІ.
«Це відкриває унікальний простір для потенційної угоди щодо того, чого ми не повинні створювати в майбутньому, іншими словами, червоні лінії, встановлені Сполученими Штатами та Китаєм щодо певних видів розробки ШІ», — сказав він.
Погляд Crypto Top: Стратегічний акцент Китаю на ефективності та широкому впровадженні ШІ, зокрема через моделі з відкритим кодом, може прискорити розвиток децентралізованих ШІ-платформ та інфраструктур, що потенційно змінить ландшафт Web3, орієнтований на доступність і практичне застосування. Це може призвести до появи нових токенів, які стимулюватимуть розробку оптимізованих ШІ-рішень, а також до інтеграції ШІ-агентів у блокчейн-додатки для підвищення їхньої функціональності та економічної ефективності.
