Anthropic Alega Campanha de Destilação Ligada à Alibaba Contra a IA Claude

A Anthropic alegou que operadores afiliados à Alibaba conduziram a maior campanha conhecida de destilação de modelos de IA contra o seu chatbot Claude, numa carta de 10 de junho aos líderes do Comité Bancário do Senado. A empresa afirmou que operadores afiliados à Alibaba e ao seu laboratório de IA Qwen geraram mais de 28,8 milhões de interações com o Claude entre 22 de abril e 5 de junho, utilizando quase 25.000 contas fraudulentas. A Anthropic enquadrou o esforço de destilação como uma questão de segurança nacional que poderia acelerar as capacidades militares e cibernéticas de IA da China. A carta surge no momento em que Washington intensifica esforços para proteger a liderança dos EUA em IA através de iniciativas alargadas de cibersegurança e controlos de exportação.

Anthropic Alega 28,8 Milhões de Interações com Claude Utilizadas em Campanha de Destilação

Na carta de 10 de junho ao presidente do Comité Bancário, da Habitação e dos Assuntos Urbanos do Senado, Tim Scott, e à membro de topo Elizabeth Warren, a Anthropic alegou que as contas fraudulentas não representavam utilizadores reais e orgânicos. A empresa afirmou que as operações visavam as capacidades de raciocínio agêntico, engenharia de software e planeamento de longo horizonte do Claude, permitindo que concorrentes reproduzissem comportamentos avançados do modelo sem o custo de treinar um sistema de IA de fronteira.

"Para além da sua escala, esta campanha foi impressionante pela sua natureza descarada", escreveu a Anthropic. "A Alibaba está listada na Bolsa de Valores de Nova Iorque, mantém operações comerciais nos Estados Unidos e é responsável perante investidores e reguladores dos EUA."

A Anthropic afirmou que a campanha ia além das preocupações de propriedade intelectual, enquadrando a destilação de modelos em grande escala como uma questão de segurança nacional. "Quando os laboratórios da RPC destilam estas capacidades a partir de modelos dos EUA, capturam os retornos dos investimentos americanos sem suportar os custos ou riscos associados ao treino de modelos de IA de fronteira", escreveu a Anthropic. "Isto inverte a lógica económica que sustenta a liderança americana em IA, transformando milhares de milhões de dólares em investigação e desenvolvimento, computação e outros investimentos dos EUA num subsídio para os nossos concorrentes."

A carta baseia-se nas alegações da Anthropic em fevereiro de que os programadores chineses de IA DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax geraram mais de 16 milhões de interações com o Claude utilizando aproximadamente 24.000 contas fraudulentas.

Anthropic Insta o Congresso a Alargar os Controlos de Exportação e a Partilha de Informações

A Anthropic instou os legisladores a alargar a partilha de informações entre os programadores de IA de fronteira e o governo dos EUA, clarificar as regras antitrust para permitir que as empresas de IA partilhem informações sobre ataques de destilação, reforçar os controlos de exportação de chips e computação avançados de IA, fechar lacunas que permitem que empresas chinesas acedam a centros de dados no estrangeiro, e impor penalidades às empresas responsáveis pela extração de modelos em grande escala.

Um porta-voz da Anthropic disse ao Decrypt: "Acreditamos que combater a ameaça da destilação ilícita requer uma ação coordenada entre o governo e a indústria, e continuaremos a trabalhar com o Congresso e a administração para manter a liderança americana em IA."

A carta surge enquanto os legisladores consideram legislação que visa o acesso não autorizado a modelos de IA de fronteira dos EUA. No início deste mês, o Presidente Donald Trump assinou uma ordem executiva que alarga as iniciativas de cibersegurança baseadas em IA, depois de ter adiado a medida devido a preocupações de que poderia enfraquecer a posição competitiva da América face à China.

Debate na Indústria sobre Práticas de Destilação de Modelos de IA Intensifica-se

As alegações geraram críticas por parte de observadores que argumentaram que as empresas de IA recorrem a técnicas semelhantes quando treinam os seus próprios sistemas. A Anthropic contrapôs que a destilação convencional é um método legítimo para produzir modelos mais pequenos e mais baratos, enquanto a extração não autorizada de capacidades de modelos de fronteira através de acesso fraudulento viola os seus termos de serviço.

Em abril, Elon Musk testemunhou num tribunal federal que a xAI tinha "parcialmente" utilizado modelos da OpenAI durante o treino do Grok, sublinhando que a destilação é uma prática estabelecida na indústria — mesmo enquanto as empresas disputam onde termina o treino legítimo de modelos e começa a extração não autorizada de modelos.

FAQ

O que alegou a Anthropic na sua carta de 10 de junho ao Congresso? A Anthropic alegou que operadores afiliados à Alibaba conduziram a maior campanha conhecida de destilação de modelos de IA contra o seu chatbot Claude, gerando mais de 28,8 milhões de interações entre 22 de abril e 5 de junho, utilizando quase 25.000 contas fraudulentas.

Por que razão a Anthropic considera a destilação de modelos de IA uma questão de segurança nacional? A Anthropic enquadrou a destilação de modelos em grande escala como uma questão de segurança nacional porque poderia acelerar as capacidades militares e cibernéticas de IA da China, ao mesmo tempo que reduz a liderança tecnológica dos Estados Unidos. A empresa afirmou que a destilação permite que os concorrentes capturem os retornos dos investimentos americanos sem suportar os custos de treino de modelos de IA de fronteira.

Que alterações políticas está a Anthropic a recomendar ao Congresso? A Anthropic instou os legisladores a alargar a partilha de informações entre os programadores de IA e o governo dos EUA, clarificar as regras antitrust para permitir a partilha de informações sobre ataques de destilação, reforçar os controlos de exportação de chips avançados de IA, fechar lacunas que permitem que empresas chinesas acedam a centros de dados no estrangeiro, e impor penalidades às empresas responsáveis pela extração de modelos em grande escala.