Китай ведет долгосрочную игру в области ИИ, в то время как США гонятся за суперинтеллектом: Brookings

Вкратце

• Brookings утверждает, что индустрия ИИ в Китае развивается за счет повышения эффективности, глобального распространения и интеграции в физические машины.
• В то время как американские компании гонятся за искусственным общим интеллектом, в отчете говорится, что китайские фирмы стремятся распространять ИИ на устройства, производство и мировые рынки.
• Хамза Чаудри из Института будущего жизни предлагает уделять больше внимания атакам на дистилляцию.

Глобальная гонка за ИИ может развиваться не так, как надеялись политики в Вашингтоне. Новый отчет Института Брукингса, опубликованный в понедельник, говорит, что США рассматривают гонку за ИИ как борьбу за искусственный общий интеллект, в то время как китайские компании делают ставку на эффективность, глобальное распространение и внедрение технологий в реальные системы. «США одержимы гонкой за AGI или искусственный общий интеллект», — говорится в отчете. «Американские технологические компании вкладывают сотни миллиардов долларов в новые дата-центры в надежде создать системы ИИ, которые смогут соперничать или превосходить человека по большинству когнитивных задач.»

 Хамза Чаудри, руководитель направления ИИ и национальной безопасности в Институте будущего жизни, отметил, что разница отражает два противоположных взгляда на развитие технологического преимущества. «Читатели должны понять, что развитие ИИ — это не история о двух странах, соревнующихся за AGI», — сказал он Decrypt. «Это скорее история о нескольких компаниях в Кремниевой долине, одержимых AGI, в то время как компании в Китае сосредоточены на том, чтобы как можно больше пользователей получили доступ к этому продукту и чтобы он был внедрен в их экономику.» Отчет также отмечает, что китайские разработчики одновременно работают по нескольким направлениям, включая повышение эффективности моделей, расширение глобального распространения через открытые модели и интеграцию ИИ в потребительские и промышленные продукты.

«В то время как американские технологические компании создают огромные вычислительные кластеры с сотнями тысяч чипов, китайские лаборатории ИИ сосредоточены на том, чтобы добиться большей производительности за счет ограниченных ресурсов вычислений и памяти», — говорится в отчете. Чаудри отметил, что акцент на распространении и внедрении отражает более широкую стратегию принятия. «Вся стратегия Китая — это как можно скорее распространить этот стек технологий среди как можно большего числа людей и устройств», — сказал он. Брукингс подчеркнул быстрое внедрение ИИ в физические продукты, такие как автомобили, смартфоны, носимые устройства и роботы. Компании также расширяют использование автономных систем, включая робо-такси, дроны-доставщики и гуманоидных роботов, не дожидаясь прорывов в области сверхинтеллекта. Открытое обучение Отчет также отметил, что китайские разработчики ИИ используют открытые модели ИИ, многие из которых доступны онлайн. Чаудри заявил, что такой подход вызывает опасения по безопасности, поскольку правительства и военные могут получить доступ к открытым моделям. «Уже есть публичные сообщения о том, что открытые модели использовались китайской армией», — сказал он. «Это реальность, с которой мы уже сталкиваемся. На мой взгляд, необходимо изменить нашу стратегию взаимодействия с глобальным сообществом в области ИИ.» Он отметил, что в отчете Брукингса остаются открытыми вопросы о роли дистилляции моделей — техники, при которой системы ИИ учатся на результатах более продвинутых моделей.

«Самое удивительное — это недостаток анализа того, насколько дистилляция моделей способствует развитию китайского ИИ», — сказал Чаудри. «Есть раздел о эффективности, где автор утверждает, что это в первую очередь связано с инновациями в области китайского ИИ, а не с атаками дистилляции, о которых сообщали Anthropic, DeepSeek, или атаках, о которых сообщали OpenAI и DeepMind от неопределенных компаний.» Атаки дистилляции предполагают запросы к модели ИИ для получения ее ответов и использование этих ответов для обучения конкурирующей модели, фактически извлекая возможности исходной системы. В феврале Anthropic заявил, что несколько китайских лабораторий ИИ, включая DeepSeek, Moonshot и MiniMax, сгенерировали миллионы ответов с помощью их Claude AI, используя тысячи фальшивых аккаунтов для обучения своих моделей. Чаудри отметил, что различия в приоритетах развития ИИ между США и Китаем могут создать пространство для новых соглашений о контроле за передовыми системами ИИ. «Это открывает уникальную возможность для соглашения о том, что мы не должны создавать в будущем, другими словами, красные линии, установленные США и Китаем в отношении определенных видов развития ИИ», — сказал он.