Открытые модели пугают OpenAI. Стоит ли их бояться США?

Появление Kimi K3 — крупнейшей на сегодня языковой модели с открытыми весами от китайской лаборатории Moonshot — запустило дискуссию, в которой, как отмечает TechCrunch, смешались два разных вопроса: коммерческие перспективы американских ИИ-гигантов и будущее больших языковых моделей как технологии.

Глава по стратегическому будущему OpenAI Дин У. Болл дошёл до того, что предложил правительству США найти предлог и искусственно создать вокруг новых моделей атмосферу регуляторной неопределённости и недоверия — ведь открытые веса неизбежно подрывают стимулы фронтир-лабораторий вкладываться в обучение. Реакция была бурной: Ян Лекун и Мартин Касадо напомнили, что открытый софт ускоряет инновации и вполне уживается с проприетарным. Болл вскоре отозвал свои слова.

Однако, по данным Axios, администрация Трампа всё же рассматривает запрет K3 и других продвинутых китайских моделей по просьбе американских лабораторий; Politico при этом сообщает, что Минторг не спешит с таким шагом.

В чём настоящий интерес

Выгода для крупных ИИ-компаний очевидна: открытые модели, работающие на независимой инфраструктуре или внутри корпораций, дают более дешёвый интеллект, чем флагманы OpenAI и Anthropic. Чем больше пользователей тратят деньги в обход закрытых лабораторий, тем ниже отдача от их гигантских вложений в обучение. «Сильные открытые модели фронтир-класса сожмут маржу и снизят цены закрытых компаний», — говорит сооснователь Snorkel AI Брейден Хэнкок, добавляя, что общий объём использования ИИ при этом только вырастет.

Аргументы за запрет перечисляются разные: утечка данных в Китай (эксперты считают её маловероятной для моделей, работающих на американских серверах), возможная скрытая проч КНР-ориентированная предвзятость и отсутствие обязательных «предохранителей». Парадоксально, но именно эти предохранители, по словам инвестора и советника Трампа Дэвида Сакса, толкают американские компании к китайским моделям — когда собственные отказываются выполнять задачу, например по закрытию уязвимостей.

Цена изоляции

Главный же страх — что Китай вырвется вперёд, если фронтир-лаборатории сбавят темп. Но, как замечает Сэм Бресник из Джорджтаунского CSET, стоит ли направлять всю мощь государства на защиту нескольких компаний от конкурентов, отсечённых от рынка лишь по происхождению?

Сторонники открытого ИИ предупреждают: реальная угроза не в «закладках», а в том, что китайские модели становятся центром мировых исследований. Уже сейчас половина статей, которые изучают американские аспиранты, выходит из китайских институтов. По аналогии с PyTorch, ставшим стандартом именно благодаря открытости, лидерство достаётся тому, вокруг чьей платформы собирается сообщество.

Глава Hugging Face Клеман Деланг настаивает: ограничения не сделают ИИ безопаснее, а лишь спрячут риски и сконцентрируют власть в руках немногих. Бресник видит более честный путь сдержать Китай — экспортный контроль над чипами, в частности отказ от продаж Nvidia H200. И главное — США стоило бы завести собственные мощные и дешёвые открытые модели, что, увы, расходится с курсом фронтир-лабораторий.

Источник: TechCrunch