Anthropic、DeepSeekがClaudeを利用して競合AIシステムを訓練していると非難

米国の人工知能企業Anthropicは、中国のAIスタートアップDeepSeekおよび他の2社が、同社の主力モデルClaudeを不適切に使用して自社のAIシステムを強化したと公に非難した。問題の中心は大規模な「蒸留（distillation）」と呼ばれる技術手法であり、これは他のシステムの出力を体系的に照会し学習することで高度なモデルの能力を再現できる方法である。

これらの主張は、最先端AI開発における世界的な競争の激化と、知的財産、輸出規制、モデルガバナンスをめぐる懸念の高まりを浮き彫りにしている。

Claudeの能力はいかにして抽出されたとされるのか

大規模なクエリキャンペーンとアカウント作成

Anthropicによれば、DeepSeekはMoonshot AIおよびMiniMaxとともに、Claudeと大規模にやり取りするために数万件のアカウントを生成したという。同社は、これらのアカウントが高度な推論、コーディングロジック、構造化出力を引き出すよう設計された数百万件のプロンプトを生成したと主張している。

Anthropicは、この活動を単なる通常利用ではなく、競合モデル内でClaudeの高度な能力を再現することを目的とした体系的なデータ収集だと説明している。

文脈における蒸留の理解

蒸留は正当なAI訓練技術であり、小規模なモデルがより高度なシステムの出力から学習する手法である。学術的な環境では、効率を向上させ知識を圧縮するために用いられている。

しかしAnthropicは、許可なく、またはプラットフォームの利用規約に違反して実施された場合、大規模な蒸留は事実上能力抽出の一形態になると主張している。問題は手法そのものではなく、意図、アクセス権、そして規模にあるとしている。

戦略的および安全保障上の影響

地政学的資産としての最先端AI

Anthropicはこの問題を単なる商業的紛争以上のものとして位置付けている。同社は、安全対策が組み込まれていない蒸留モデルが監視、偽情報の拡散、サイバー作戦に転用される可能性があると警告している。高度なAIシステムが戦略的資産としてますます認識される環境において、モデルの安全性確保の完全性は国家政策上の問題となっている。

これらの主張は、高度なAIチップに対する米国の輸出規制強化や、国境を越えた技術移転への監視強化の中で浮上している。

業界全体の懸念

この論争は、AI業界全体に広がる不安を反映している。以前には、OpenAIも蒸留技術を通じたモデル複製の可能性について懸念を示していた。このような慣行を規定する普遍的な規制枠組みは存在しないが、主要な開発企業はより明確なルールの必要性についてますます声を上げている。

一方で批評家は、多くの大規模AIモデル自体が公開されている膨大なインターネットデータを用いて訓練されている点を指摘し、独自性や派生的学習をめぐる議論を複雑にしていると述べている。

中国AI研究機関の競争環境

制約下での急速な進展

中国のAI企業は、高性能半導体へのアクセス制限にもかかわらず開発を加速させている。DeepSeekのような企業は、比較的限られた計算資源で競争力のある推論性能を示しており、効率的な蒸留手法がその戦略の中核である可能性があるとの憶測を呼んでいる。

もし証明されれば、Anthropicの主張は、最先端モデル間の能力差がハードウェア投資だけでなく、巧妙なクエリ設計や構造化されたデータ抽出によっても縮小され得ることを示唆するだろう。

規制および倫理の不確実性

現時点では、蒸留がどの時点で侵害に該当するのかを定義する国際的に調和された基準は存在しない。執行は主に契約条件、APIの監視、輸出規制の遵守体制に依存している。AIモデルの能力が高まるにつれ、適正利用、競争的学習、不正な複製を区別することはますます複雑になっている。

コメント

この紛争は、AI開発における重要な緊張関係を浮き彫りにしている。すなわち、イノベーションは知識移転によって発展する一方で、最先端システムは独自の安全対策に依存しているという点である。モデルが戦略的な重要性を帯びるにつれ、アクセスと複製をめぐる対立は激化する可能性が高い。これがより厳格な世界的規制につながるのか、あるいは分断されたAIエコシステムを生むのかは、今後数年にわたる規制当局および業界リーダーの対応にかかっている。