Przejdź do głównych treściPrzejdź do wyszukiwarkiPrzejdź do głównego menu
Reklama POLONEZ
sobota, 1 sierpnia 2026 18:25

Reuters: chińska armia używa amerykańskiej sztucznej inteligencji do szkolenia swoich systemów

Chińscy naukowcy wojskowi sięgają po zaawansowane amerykańskie modele sztucznej inteligencji (AI) do rozwijania krajowych systemów obronnych – ujawniła agencja Reutera. Przeanalizowane przez nią dokumenty pokazują, jak Pekin używa zachodnich technologii, by omijać amerykańskie restrykcje i zmniejszać dystans technologiczny do USA.
Reuters: chińska armia używa amerykańskiej sztucznej inteligencji do szkolenia swoich systemów

Swoje doniesienia Reuters opiera na analizie ponad 80 chińskich prac naukowych i patentów. Wynika z niej, że instytucje powiązane z Armią Ludowo-Wyzwoleńczą masowo stosują technikę znaną jako „destylacja modeli”. Polega ona na wykorzystywaniu wyników działania potężnych amerykańskich systemów AI, takich jak GPT od OpenAI czy Claude od Anthropic, do trenowania własnych, mniejszych modeli.

Metoda ta pozwala na tworzenie wyspecjalizowanych systemów do celów wojskowych, takich jak nawigacja dronów, rozpoznawanie celów czy operacje cybernetyczne, bez potrzeby posiadania ogromnej mocy obliczeniowej, do której dostęp ograniczają Chinom amerykańskie sankcje na eksport chipów.

Samo zjawisko destylacji stało się nowym punktem zapalnym w relacjach USA–Chiny. Waszyngton oskarża pekińskie podmioty o bezprawne wydobywanie danych i naruszanie praw autorskich. Chiny odpierają te zarzuty, oskarżając Amerykanów o „hegemonizm” w dziedzinie AI. Jak zauważa Reuters, Pekin promuje jednocześnie własną politykę „odchudzania modeli”, by wdrażać sztuczną inteligencję na urządzeniach o ograniczonej mocy.

„Te dokumenty pokazują, że chińscy badacze powiązani z wojskiem próbują przenieść te kosztowne, chronione prawem autorskim zdolności analityczne zachodnich modeli do mniejszych systemów, które mogą kontrolować” – uważa Sunny Cheung, analityk z Jamestown Foundation, która udostępniła badania agencji Reutera. „Nauczenie modelu poprawnej odpowiedzi to jedno, ale nauczenie go rozumowania stojącego za tą odpowiedzią jest znacznie trudniejsze” – zaznaczył ekspert.

Z kolei Trevor Koverko, współzałożyciel spółki Sapien zajmującej się pozyskiwaniem danych dla AI, zauważa, że wydestylowane wersje pozostają mniej zaawansowane niż ich pierwowzory.

„Należy na to patrzeć raczej jak na przeniesienie wybranych funkcji do tańszego i kontrolowanego na miejscu systemu, a nie uzyskanie pełnej niezależności” – podsumował. (PAP)

 


Podziel się
Oceń

Reklama
Reklama
Reklama
Reklama