अमेरिकी AI मॉडलों से चीनी सैन्य प्रणालियां बनाने की कोशिश: मॉडल डिस्टिलेशन का बढ़ता खतरा

मॉडल डिस्टिलेशन क्या है?

मॉडल डिस्टिलेशन को आसान भाषा में ‘बड़े मॉडल से छोटे मॉडल को सिखाना’ कहा जा सकता है। शोधकर्ता किसी शक्तिशाली AI मॉडल—जिसे ‘टीचर मॉडल’ कहा जाता है—को API के जरिए बड़ी संख्या में सवाल भेजते हैं। फिर उसके जवाबों और प्रश्न-जवाब के पैटर्न को प्रशिक्षण डेटा की तरह इस्तेमाल कर एक छोटा ‘स्टूडेंट मॉडल’ तैयार किया जाता है। यह स्टूडेंट मॉडल टीचर की क्षमताओं और काम करने के तौर-तरीकों की नकल करना सीखता है ।

सैन्य क्षेत्र में इसका आकर्षण साफ है: छोटा मॉडल स्थानीय या सीमित क्षमता वाले हार्डवेयर पर चल सकता है। इसके लिए फ्रंटियर AI मॉडल को शून्य से विकसित करने जितनी महंगी कंप्यूटिंग अवसंरचना की जरूरत नहीं पड़ती ।

रक्षा क्षेत्र में दर्ज उपयोग

रॉयटर्स द्वारा देखे गए शोध-पत्रों और पेटेंट में मॉडल डिस्टिलेशन के कई रक्षा-संबंधी उपयोग सामने आए हैं :

• निगरानी और टोही: खुफिया जानकारी के विश्लेषण और reconnaissance सिस्टम के लिए AI
• साइबर युद्ध: स्वचालित आक्रमण और बचाव प्रणालियां
• ड्रोन और सामरिक संचालन: स्वायत्त ड्रोन समूहों तथा युद्धक्षेत्र में निर्णय लेने वाले सहायक सिस्टम
• सैन्य वाहन: चीन की सरकारी रक्षा कंपनी Norinco ने DeepSeek से संचालित एक वाहन पेश किया, जो 50 किलोमीटर प्रति घंटे तक की गति से स्वायत्त combat-support कार्य कर सकता है

पीपुल्स लिबरेशन आर्मी (PLA) की यूनिट 96904 के एक शोध-पत्र में अमेरिकी मॉडलों को डिस्टिल कर रक्षा उपयोग के लिए “छोटे और अधिक सुरक्षित” संस्करण बनाने का उल्लेख किया गया। PLA की बीजिंग स्थित सैन्य खुफिया और साइबर युद्ध इकाई 96941 के एक अन्य शोध-पत्र में संवेदनशील सैन्य सोर्स कोड को प्रोसेस करने के लिए OpenAI के GPT-3.5 के इस्तेमाल का वर्णन है। 2024 के एक शोध-पत्र में PLA की National University of Defense Technology ने सीमित संसाधनों वाले सैन्य हार्डवेयर पर तैनाती के लिए एक इमेज-प्रोसेसिंग मॉडल को छोटा करने हेतु डिस्टिलेशन का इस्तेमाल बताया ।

कम लागत में रक्षा AI को गति देने की रणनीति

फ्रंटियर AI मॉडल को शून्य से प्रशिक्षित करने में अरबों डॉलर, कई वर्षों का अनुसंधान, विशाल डेटा सेट और उन्नत सेमीकंडक्टर चिप्स की जरूरत पड़ सकती है। डिस्टिलेशन इस निवेश का बड़ा हिस्सा बचाने का रास्ता देता है ।

अमेरिकी AI कंपनियों के आरोपों के अनुसार, कुछ चीनी डेवलपर्स ने API के जरिए बड़े पैमाने पर मॉडल को क्वेरी किया। इन आरोपों में फर्जी अकाउंट और प्रॉक्सी नेटवर्क के इस्तेमाल से रेट लिमिट से बचने की बात भी कही गई है। Anthropic की जांच में लगभग 24,000 फर्जी अकाउंट के जरिए Claude के साथ 1.6 करोड़ से अधिक आदान-प्रदान की पहचान का दावा किया गया। इनमें अकेले चीनी AI डेवलपर MiniMax से जुड़े 1.3 करोड़ से अधिक आदान-प्रदान बताए गए ।

औद्योगिक स्तर पर मॉडल निकालने के आरोप

यह मुद्दा अब केवल तकनीकी बहस नहीं रहा, बल्कि अमेरिका-चीन तकनीकी प्रतिस्पर्धा का अहम हिस्सा बन गया है:

• फरवरी 2026: OpenAI, Anthropic और Google ने DeepSeek, Moonshot AI और MiniMax जैसी चीनी कंपनियों द्वारा समन्वित डिस्टिलेशन अभियानों के सबूत प्रकाशित किए । Anthropic ने इन्हें जानबूझकर चलाए गए “डिस्टिलेशन अटैक” बताया ।
• अप्रैल 2026: अमेरिकी प्रतिनिधि सभा की एक समिति की सुनवाई में OpenAI के उस मेमो पर चर्चा हुई, जिसमें कई API अकाउंट, प्रॉक्सी नेटवर्क और व्यवहार की नकल करने वाली “बहु-चरणीय” प्रक्रियाओं का उल्लेख था ।
• जून 2026: Anthropic ने Alibaba पर Claude मॉडल की क्षमताएं अवैध रूप से निकालने का आरोप लगाया और इसे अपने मॉडल के खिलाफ अब तक का सबसे बड़ा ज्ञात उल्लंघन बताया। कथित अभियान 22 अप्रैल से 5 जून तक चला ।
• जुलाई 2026: अमेरिकी ट्रेजरी सचिव Scott Bessent ने चीनी AI लैब Moonshot पर Anthropic के उन्नत Fable 5 मॉडल से डिस्टिलेशन का आरोप लगाते हुए संभावित प्रतिबंधों की चेतावनी दी । अमेरिकी वाणिज्य विभाग का Bureau of Industry and Security यह भी जांच रहा है कि कहीं चीनी कंपनियां उन्नत अमेरिकी चिप्स तक अवैध रूप से पहुंच तो नहीं बना रहीं ।

इन आरोपों पर संबंधित कंपनियों की ओर से अलग-अलग प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं; उपलब्ध सामग्री में इन्हें मुख्य रूप से अमेरिकी कंपनियों और अधिकारियों के आरोपों के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

तकनीक की अहम सीमाएं

मॉडल डिस्टिलेशन एक उपयोगी शॉर्टकट हो सकता है, लेकिन यह किसी मॉडल को जादुई तरीके से मूल मॉडल से बेहतर नहीं बना देता।

• क्षमता की सीमा: स्टूडेंट मॉडल सामान्यतः उस टीचर मॉडल से आगे नहीं जा सकता जिसकी वह नकल करता है। टीचर की खूबियों के साथ उसकी गलतियां, कमजोरियां और सीमित ज्ञान भी आगे आ सकते हैं ।
• बार-बार डिस्टिलेशन में गुणवत्ता घटना: हर नई पीढ़ी में सूक्ष्म तर्क, दुर्लभ जानकारी और बारीक सुरक्षा-संरेखण का कुछ हिस्सा खो सकता है ।
• सुरक्षा-परतों का कमजोर होना: सैन्य उपयोग के संदर्भ में यह सबसे गंभीर चिंता है। एक अकादमिक अध्ययन के अनुसार, soft-label distillation से स्टूडेंट मॉडल की सुरक्षा मूल टीचर मॉडल की तुलना में 50% तक कमजोर हो सकती है, जबकि सामान्य कार्यों में उसका प्रदर्शन बना रह सकता है । ऐसे मॉडल में खतरनाक अनुरोधों को अस्वीकार करने और सुरक्षित व्यवहार बनाए रखने की क्षमता कम हो सकती है । Anthropic का कहना है कि अवैध तरीके से डिस्टिल किए गए मॉडलों में जरूरी सुरक्षा उपाय नहीं होते, जिससे राष्ट्रीय सुरक्षा के महत्वपूर्ण जोखिम पैदा होते हैं ।
• रोकथाम मुश्किल: आउटपुट में बदलाव, डेटा पॉइज़निंग और रेट लिमिट जैसे मौजूदा उपाय बहु-चरणीय तथा वितरित तरीके अपनाने वाले दृढ़ हमलावरों के खिलाफ सीमित प्रभावी साबित हो सकते हैं ।

सुरक्षा जोखिम क्यों बढ़ रहे हैं?

क्षमताओं को निकालने और सुरक्षा-परतों के कमजोर होने का मेल एक खतरनाक स्थिति बना सकता है।

असुरक्षित AI का प्रसार: यदि डिस्टिल्ड मॉडल मूल मॉडल की सुरक्षा सीमाओं को बरकरार नहीं रखते, तो उनका इस्तेमाल उन सैन्य या निगरानी कार्यों में हो सकता है जिन्हें अमेरिकी कंपनियां अपनी सेवा शर्तों में प्रतिबंधित करती हैं ।

अमेरिकी तकनीकी बढ़त पर असर: विरोधी पक्ष वर्षों के निजी अनुसंधान और विकास को कम लागत में पार कर सकते हैं। इससे फ्रंटियर AI में अमेरिका की बढ़त कमजोर होने की आशंका है ।

चोरी का पता लगाना कठिन: ब्लैक-बॉक्स API से किए गए डिस्टिलेशन हमले सामान्य, भारी API उपयोग जैसे दिखाई दे सकते हैं। इससे जिम्मेदार पक्ष की पहचान और कार्रवाई दोनों मुश्किल हो जाती हैं ।

जवाबी कदमों की होड़: मार्च 2026 में Anthropic ने कथित रूप से चीनी उपयोगकर्ताओं की पहचान करने के लिए Claude Code में ट्रैकिंग कोड शामिल किया। ऐसे कदमों से यह जोखिम बढ़ता है कि दोनों पक्ष दूसरे की AI गतिविधियों को स्वभावतः शत्रुतापूर्ण मानने लगें ।

US-China AI तनाव का अगला चरण

मॉडल डिस्टिलेशन को लेकर विवाद अमेरिका-चीन AI अलगाव या टेक्नोलॉजी डिकप्लिंग को और तेज कर सकता है। उन्नत चिप्स पर निर्यात नियंत्रण, API पहुंच पर कड़े प्रतिबंध, डेवलपर अकाउंट के लिए KYC यानी पहचान सत्यापन और संभावित वित्तीय प्रतिबंधों पर चर्चा बढ़ रही है ।

इस पूरे विवाद का रणनीतिक केंद्र यही है: डिस्टिलेशन से चीन के सैन्य-संबद्ध संस्थान अमेरिकी AI निवेश से विकसित क्षमताओं को कम लागत में अपना सकते हैं, जबकि उस प्रक्रिया में सुरक्षा-संरेखण कमजोर पड़ने पर अधिक अनियंत्रित और संभावित रूप से अधिक खतरनाक सैन्य AI सिस्टम तैयार हो सकते हैं।