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DeepSeek समेत छह कंपनियों पर अमेरिकी AI मॉडल क्षमताएं निकालने का आरोप
संयुक्त अमेरिकी एडवाइजरी का आरोप है कि छह चीन आधारित AI कंपनियों ने अमेरिकी फ्रंटियर मॉडलों की मालिकाना क्षमताएं निकालने के लिए औद्योगिक स्तर पर नॉलेज डिस्टिलेशन का इस्तेमाल किया। एजेंसियों के अनुसार, Claude, GPT, Gemini और Grok के संस्करणों के साथ लाखों इंटरैक्शन के जरिए अरबों टोकन निकाले गए; कंपनियों पर API, क्लाउ...
प्रकाशितकर्ताGPT-5.6 Terra से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- संयुक्त अमेरिकी एडवाइजरी का आरोप है कि छह चीन आधारित AI कंपनियों ने अमेरिकी फ्रंटियर मॉडलों की मालिकाना क्षमताएं निकालने के लिए औद्योगिक स्तर पर नॉलेज डिस्टिलेशन का इस्तेमाल किया।
- एजेंसियों के अनुसार, Claude, GPT, Gemini और Grok के संस्करणों के साथ लाखों इंटरैक्शन के जरिए अरबों टोकन निकाले गए; कंपनियों पर API, क्लाउड और प्रॉक्सी रास्तों के इस्तेमाल का आरोप है।
- एडवाइजरी ने AI प्रदाताओं से असामान्य गतिविधि पहचानने, संदिग्ध निष्कर्षण प्रयासों पर जवाब बदलने और उद्योग स्तर पर खुफिया जानकारी साझा करने को कहा है।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did the joint NSA, CISA, and FBI cybersecurity advisory accuse DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun, and Z.AI of doing sinc. Article summary: The advisory alleged that six China based AI companies made industrial scale extraction of proprietary U.S.. Topic tags: general web, ai safety, llm, agents, prompt engineering. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illu
अमेरिकी राष्ट्रीय सुरक्षा एजेंसी (NSA), साइबर सुरक्षा एवं अवसंरचना सुरक्षा एजेंसी (CISA) और FBI की संयुक्त साइबर सुरक्षा एडवाइजरी ने आरोप लगाया कि छह चीन-आधारित AI कंपनियों—DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun और Z.AI—ने अमेरिकी फ्रंटियर AI मॉडलों की मालिकाना कार्यक्षमता और क्षमताओं को निकालने के लिए औद्योगिक पैमाने पर नॉलेज डिस्टिलेशन अभियान चलाए। एजेंसियों ने इसे इन कंपनियों की AI-विकास रणनीति का केंद्रीय हिस्सा बताया, केवल सामान्य या सहायक शोध-पद्धति नहीं। ये आरोप हैं, कोई न्यायिक रूप से स्थापित निष्कर्ष नहीं। 1
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एजेंसियों का मुख्य आरोप क्या है?
नॉलेज डिस्टिलेशन मशीन लर्निंग की एक वैध तकनीक हो सकती है, जिसमें कम सक्षम मॉडल को अधिक सक्षम मॉडल के आउटपुट से प्रशिक्षित किया जाता है। लेकिन एडवाइजरी का दावा है कि यहां इसका उपयोग लक्षित, आक्रामक और बड़े पैमाने पर मालिकाना क्षमताएं निकालने के लिए किया गया। 1
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- एजेंसियों के मुताबिक, कम-से-कम 2024 के अंत से इन कंपनियों ने Claude, GPT, Gemini और Grok के अलग-अलग संस्करणों के साथ लाखों इंटरैक्शन कर अरबों टोकन निकाले। रिपोर्ट में कहा गया कि यह गतिविधि संभवतः चीनी सरकार की जानकारी में थी।
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- कथित तौर पर पहुंच के लिए मॉडल प्रदाताओं के मूल API, दूरस्थ क्लाउड प्रदाता और ऐसे थर्ड-पार्टी एग्रीगेटर इस्तेमाल किए गए जो ग्राहक का मेटाडेटा छिपा सकते हैं।
- एडवाइजरी में तथाकथित “ट्रांसफर-स्टेशन” प्रॉक्सी सेवाओं का भी उल्लेख है, जिनके जरिए भौगोलिक पाबंदियों, सुरक्षा उपायों, सेवा-शर्तों और गतिविधि का पता लगाने की व्यवस्था से बचने का आरोप है।
- एजेंसियों ने प्रीमियम सब्सक्रिप्शन को थोक में खरीदने व साझा करने, ब्लॉक होने पर अलग-अलग पहुंच-मार्गों पर स्वचालित रूप से स्विच करने, चेन-ऑफ-थॉट निकालने और मॉडल के जवाबों में रक्षा-संबंधी बदलाव पहचानने वाली मूल्यांकन प्रणालियों के उपयोग का भी आरोप लगाया।
उपलब्ध स्रोत “ट्रांसफर स्टेशन” जैसे ग्रे-मार्केट माध्यमों के अस्तित्व का समर्थन करते हैं, लेकिन प्रश्न में उल्लिखित Taobao और Xianyu नाम के विशिष्ट मार्केटप्लेस का स्वतंत्र प्रमाण इन स्रोतों में नहीं है।
कंपनियों के बारे में क्या-क्या आरोप लगाए गए?
DeepSeek
एडवाइजरी के अनुसार, DeepSeek ने 2024 के अंत में R1 और V3 के लिए सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा तैयार करने का एक संगठित अभियान शुरू किया। आरोप है कि इसका लक्ष्य तर्क क्षमता, विशिष्ट क्षेत्रों का ज्ञान और खास कार्यक्षमताएं हासिल कर शोध तथा कंप्यूट लागत घटाना था। 1
एजेंसियों ने जिन लक्ष्यों का उल्लेख किया, उनमें कानूनी विशेषज्ञता अनुकूलन, API नियम-आधारित कार्य, चेन-ऑफ-थॉट मसौदा-लेखन, एजेंटिक कार्य, प्रश्नोत्तर अनुकूलन, कोचिंग या सहायक क्षमताएं, कार्य-निर्माण अनुकूलन, सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग अनुकूलन और रचनात्मक/व्यावसायिक लेखन अनुकूलन शामिल हैं। 1
रिपोर्ट में Claude, Gemini, GPT और Grok के संस्करणों के आउटपुट उपयोग करने का आरोप है। यह भी कहा गया कि DeepSeek की सार्वजनिक रूप से बताई गई 56 लाख डॉलर की प्रशिक्षण लागत में कथित डिस्टिलेशन से प्राप्त डेटा की लागत या मूल्य शामिल नहीं था। 1
Moonshot AI
Moonshot AI पर 2025 के मध्य से व्यापक अभियान चलाने का आरोप लगाया गया है। एडवाइजरी में Kimi-K3 के लिए Claude Fable 5 के महत्वपूर्ण डेटा और Kimi-K2 के लिए GPT-4o डेटा के कथित उपयोग का उल्लेख है। 1
एजेंसियों के अनुसार, Moonshot का लक्ष्य सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग, रिइनफोर्समेंट लर्निंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और गणित से जुड़ी क्षमताएं हासिल करना था। 1
Alibaba, MiniMax, StepFun और Z.AI
एडवाइजरी में Alibaba पर उसके Qwen मॉडल परिवार को बेहतर बनाने के लिए औद्योगिक पैमाने पर डिस्टिलेशन का आरोप है। 1
MiniMax, StepFun और Z.AI के बारे में भी अमेरिकी मॉडलों के कथित दुर्भावनापूर्ण डिस्टिलेशन में शामिल होने का आरोप लगाया गया। 1 हालांकि उपलब्ध साक्ष्य MiniMax के लिए किसी अलग अभियान, मॉडल या विशिष्ट क्षमता का विवरण नहीं देते; उसके खिलाफ आरोप सामान्य स्तर पर है।
चीन की प्रतिक्रिया, प्रतिबंध और AI-सुरक्षा वार्ता
प्रदान किए गए प्राथमिक सरकारी स्रोतों में चीन की आधिकारिक प्रतिक्रिया या विदेश मंत्रालय की प्रवक्ता माओ निंग का बयान शामिल नहीं है। इसी तरह, इन स्रोतों से अमेरिकी ट्रेजरी सचिव स्कॉट बेसेंट की प्रतिबंध या Entity List में शामिल करने संबंधी सटीक चेतावनी की स्वतंत्र पुष्टि नहीं होती।
उपलब्ध प्राथमिक साक्ष्य यह भी स्थापित नहीं करते कि विवाद का सितंबर के मध्य में प्रस्तावित अमेरिका-चीन AI-सुरक्षा वार्ता से सीधा संबंध है, या चीनी और अमेरिकी AI प्रणालियों के बीच प्रदर्शन अंतर कम होने का दावा किस हद तक सही है।
AI कंपनियों के लिए सुझाए गए बचाव
संयुक्त एडवाइजरी ने मॉडल प्रदाताओं और संबंधित कंपनियों के लिए तीन तात्कालिक कदम सुझाए: 1
असामान्य गतिविधियों की पहचान और रोकथाम: संदिग्ध प्रॉम्प्ट, अकाउंट, नेटवर्क और व्यवहार को चिह्नित करें। नए खातों से तुरंत अधिकतम उपयोग, असामान्य रूप से ऊंचा सब्सक्रिप्शन-से-उपयोग अनुपात और उद्यम-स्तरीय थ्रूपुट जैसे संकेतों की निगरानी करें।
संदिग्ध निष्कर्षण प्रयासों पर जवाब में चयनात्मक बदलाव: यदि किसी गतिविधि को मॉडल क्षमताएं निकालने का प्रयास माना जाए, तो मॉडल के उत्तरों में सूक्ष्म बदलाव कर उन्हें डिस्टिलेशन अभियान के लिए कम उपयोगी बनाया जा सकता है—बिना यह बताए कि पहचान कैसे हुई।
पूरे AI इकोसिस्टम में खुफिया जानकारी साझा करना: मॉडल प्रदाताओं, क्लाउड प्लेटफॉर्म और API एग्रीगेटरों के बीच गतिविधि का मिलान किया जाए, ताकि अलग-अलग सेवाओं और रास्तों में बांटे गए अभियानों का पता चल सके।
CISA की व्यापक सहयोग गाइडेंस भी सरकार और उद्योग भागीदारों के साथ AI-साइबर सुरक्षा से जुड़ी जानकारी स्वेच्छा से साझा करने का समर्थन करती है। 4 उपलब्ध स्रोत Google द्वारा 10 करोड़ से अधिक प्रॉम्प्ट वाले अभियानों की पहचान के दावे की स्वतंत्र पुष्टि नहीं करते।
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संयुक्त अमेरिकी एडवाइजरी का आरोप है कि छह चीन आधारित AI कंपनियों ने अमेरिकी फ्रंटियर मॉडलों की मालिकाना क्षमताएं निकालने के लिए औद्योगिक स्तर पर नॉलेज डिस्टिलेशन का इस्तेमाल किया।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
संयुक्त अमेरिकी एडवाइजरी का आरोप है कि छह चीन आधारित AI कंपनियों ने अमेरिकी फ्रंटियर मॉडलों की मालिकाना क्षमताएं निकालने के लिए औद्योगिक स्तर पर नॉलेज डिस्टिलेशन का इस्तेमाल किया। एजेंसियों के अनुसार, Claude, GPT, Gemini और Grok के संस्करणों के साथ लाखों इंटरैक्शन के जरिए अरबों टोकन निकाले गए; कंपनियों पर API, क्लाउड और प्रॉक्सी रास्तों के इस्तेमाल का आरोप है।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
एडवाइजरी ने AI प्रदाताओं से असामान्य गतिविधि पहचानने, संदिग्ध निष्कर्षण प्रयासों पर जवाब बदलने और उद्योग स्तर पर खुफिया जानकारी साझा करने को कहा है।