鉅亨網編譯莊閔棻
《路透》檢視逾 80 篇中國學術論文與專利文件後發現，中國軍事研究人員長期運用美國 OpenAI 與 Anthropic 等領先人工智慧（AI）公司開發的模型輸出成果，訓練國產 AI 系統，藉此強化中國的國防能力。
報導指出，這項此前未被報導的發現，罕見揭露中國軍事與安全相關機構如何借助美國最先進 AI 模型，作為快速開發專用系統的捷徑。
儘管美國持續限制中國取得先進晶片及其他戰略技術，但中國相關單位仍試圖利用現有 AI 能力加速自身技術發展。
文件顯示，中國研究機構廣泛採用一種名為「模型蒸餾」的技術。該方法是利用強大 AI 系統產生的輸出結果，訓練規模較小、用途更專門化的 AI 模型，使其能在本地端部署運行，而不需要從零開始打造尖端 AI 系統所需的龐大運算資源。
《路透》檢視的資料，包括由位於華盛頓的詹姆斯敦基金會（Jamestown Foundation）彙整的研究報告，顯示模型蒸餾技術已被與中國人民解放軍及其他軍事機構相關的研究人員廣泛採用。
相關論文顯示，中國國防機構將美國領先 AI 模型視為兩種重要資源：一方面可作為技術洞察來源，另一方面也能協助縮小與美國競爭對手之間的技術差距。
目前爭議焦點並不在於「模型蒸餾」技術本身，因為這是一種業界廣泛使用的方法，而是在於未經授權的模型能力提取行為。
這項議題也已成為美中即將展開 AI 治理與安全對話前的重要爭議焦點。美國官員指控，部分中國機構利用模型蒸餾技術，從美國 AI 模型中提取關鍵能力，可能削弱美方出口管制措施，並侵犯智慧財產權。
中國則否認相關指控，反批華盛頓正在推動 AI「霸權主義」，同時聲稱美國企業也採取過類似做法。
此外，中國 AI 開發商也駁斥外界認為其技術突破依賴外國模型的說法。中國 AI 新創公司月之暗面（Moonshot）上週便否認川普政府關於其 Kimi K3 模型透過模型蒸餾技術打造的指控，表示該模型主要源自公司自身的技術創新。
詹姆斯敦基金會研究員 Sunny Cheung 分析超過 60 篇相關論文後表示，中國軍事科學家正有系統地擷取西方 AI 模型的推理過程，並將其調整應用於監控、網路戰與戰術決策等領域。
Cheung 表示：「教導一個模型給出正確答案是一回事，但讓它學會答案背後的推理過程，難度要高得多。」
他指出：「這些論文顯示，與中國軍方相關的研究人員正試圖將西方模型中昂貴且具專有性的推理能力，轉移到他們能夠控制並在本地部署的小型系統中。」
《路透》已對相關學術文獻進行查證，並另外確認了約 24 起與軍方相關的案例研究。
其中一篇去年由中國人民解放軍 96941 部隊研究人員發表的論文指出，該部隊曾利用 OpenAI 的 GPT-3.5 處理敏感軍事軟體原始碼。
研究人員表示，第三方 AI 模型不適合處理機密資訊。為了解決這項限制，他們先利用 GPT-3.5 對軟體程式碼進行摘要整理，再使用這些摘要內容訓練中國自主開發的 AI 模型，使其能完全在中國軍事網路內部運行。
白宮、美國國防部、中國外交部、中國人民解放軍以及 OpenAI 均未回應置評請求。
《路透》與詹姆斯敦基金會對相關論文的檢視顯示，中國研究人員利用模型蒸餾技術的範圍相當廣泛，應用領域從內容監控一路延伸至軍事部署。
在與中國武器產業關係密切的中北大學，研究人員曾利用 Anthropic 旗下 Claude 3 Haiku 生成合成訓練資料，用於打造社群媒體監控與內容審查用途的文字分類模型。
Anthropic 表示，公司並未向中國或受北京控制的企業提供 Claude 商業使用權限，並透過監控系統偵測違反政策的行為。
該公司補充指出，經過蒸餾後的模型可能會失去原始系統所具備的安全防護機制，進而導致敏感能力被轉移至 Anthropic 無法控制的模型中。
此外，中國人民解放軍國防科技大學（National University of Defense Technology）2024 年發表的一篇論文指出，研究人員利用模型蒸餾技術，縮小一套影像處理模型的規模，使其能部署於無人機上。
這讓無人機即使在通訊中斷的情況下，仍能即時分析影像資料，並支援導航與目標判定等決策。
此外，中國人民解放軍軍事科學院（Academy of Military Sciences）的研究人員也利用模型蒸餾技術，讓目標識別模型能在戰術級硬體設備上運行。
該研究於今年稍早發布，內容描述相關模型被應用於包含無人機、軍艦與無人潛艇的模擬海上作戰環境中。
中國正積極採用模型蒸餾技術，試圖在尖端 AI 競賽中追趕美國，同時因華盛頓對高階晶片實施出口管制，面臨先進運算資源受限的挑戰。
中國中央與地方政府近年大力推動「模型輕量化」與邊緣運算，並透過補貼與研究資金支持相關技術發展，目標是讓 AI 模型能夠在無人機、衛星及其他運算能力有限的設備上運行。
不過，專家也提醒，模型蒸餾技術存在明顯限制。同時，隨著中國 AI 模型逐漸縮小與美國同類模型之間的差距，中國軍事研究人員也開始關注模型蒸餾可能帶來的安全風險。
今年 1 月，中國人民解放軍陸軍工程大學研究人員發表一篇論文，探討「無資料蒸餾」的威脅。這種方法可在無需直接取得模型核心參數的情況下，透過逆向工程方式推測並重建模型能力。
為防範這類漏洞，研究人員提出防禦機制，試圖遮蔽模型公開輸出中可能暴露的隱藏邏輯資訊。
然而，經過蒸餾後的模型通常只能繼承原始模型部分特定能力，無法完全複製尖端 AI 系統所具備的廣泛智慧。
AI 資料公司 Sapien 共同創辦人 Trevor Koverko 表示，蒸餾模型的能力仍低於其作為「教師模型」的原始系統。
他指出：「最好的理解方式，是將其視為把部分特定能力轉移到成本更低、可在本地控制的系統中，而不是實現對尖端 AI 技術的真正自主化。」
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