অ্যানথ্রপিক চীনের তিনটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংস্থার বিরুদ্ধে ২৪,০০০ের বেশি নকল ব্যবহারকারী তৈরি করে তাদের ক্লদ মডেলকে শোষণ করার অভিযোগ তুলেছে। ডিপসিক, Moonshot AI এবং MiniMax এই ল্যাবগুলোকে লক্ষ্য করে ১৬ মিলিয়নের বেশি কথোপকথন রেকর্ড করা হয়েছে। এই অভিযোগটি AI চিপ রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ নিয়ে চলমান যুক্তি-বিতর্কের সময় প্রকাশ পেয়েছে, যা চীনের AI উন্নয়নকে সীমাবদ্ধ করার লক্ষ্যে গৃহীত নীতি।
অ্যানথ্রপিকের মতে, এই ল্যাবগুলো “ডিস্টিলেশন” নামে পরিচিত একটি পদ্ধতি ব্যবহার করে ক্লদের সর্বোচ্চ পার্থক্যপূর্ণ ক্ষমতা—এজেন্টিক রিজনিং, টুল ব্যবহার এবং কোডিং—কে অনুকরণ করেছে। ডিস্টিলেশন মূলত নিজস্ব মডেলকে ছোট ও সস্তা সংস্করণে রূপান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে অন্যের মডেল থেকে জ্ঞান কপি করার মাধ্যমেও ব্যবহার করা যায়।
ডিপসিকের ক্ষেত্রে অ্যানথ্রপিক প্রায় ১,৫০,০০০টি কথোপকথন ট্র্যাক করেছে, যেগুলো মূলত মৌলিক লজিক, অ্যালাইনমেন্ট এবং সেন্সরশিপ সংবেদনশীল প্রশ্নের নিরাপদ বিকল্প তৈরি করার দিকে মনোনিবেশ করেছে। এই ধরনের ডেটা সংগ্রহ ক্লদের মূল কাঠামোকে বিশ্লেষণ করে তার ক্ষমতা বাড়াতে সহায়তা করে বলে অ্যানথ্রপিক দাবি করে।
Moonshot AI প্রায় ৩.৪ মিলিয়নটি ইন্টারঅ্যাকশন রেকর্ড করেছে, যেখানে এজেন্টিক রিজনিং, টুল ব্যবহার, কোডিং, ডেটা বিশ্লেষণ এবং কম্পিউটার ভিশনসহ বিভিন্ন কাজের উপর জোর দেওয়া হয়েছে। সম্প্রতি এই সংস্থা Kimi K2.5 নামে একটি ওপেন‑সোর্স মডেল এবং একটি কোডিং এজেন্ট প্রকাশ করেছে, যা ডিস্টিলেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ক্লদের ক্ষমতা থেকে শিখে তৈরি হয়েছে।
MiniMax প্রায় ১৩ মিলিয়নটি কথোপকথন ব্যবহার করে এজেন্টিক কোডিং, টুল ব্যবহার এবং অর্কেস্ট্রেশন ক্ষমতা অর্জনের চেষ্টা করেছে। অ্যানথ্রপিকের পর্যবেক্ষণে দেখা গেছে, নতুন ক্লদ মডেল লঞ্চের সময় MiniMax প্রায় অর্ধেক ট্র্যাফিককে নিজের দিকে মোড়িয়ে ক্লদের সর্বশেষ বৈশিষ্ট্যগুলোকে শোষণ করেছে।
অ্যানথ্রপিকের পাশাপাশি ওপেনএআইও সম্প্রতি হাউসের আইনপ্রণেতাদের একটি মেমো পাঠিয়ে ডিপসিকের ডিস্টিলেশন ব্যবহারকে সমালোচনা করেছে। ওপেনএআই উল্লেখ করেছে যে ডিপসিকের এই পদ্ধতি তাদের পণ্যকে অনুকরণ করার লক্ষ্যে করা হয়েছে।
ডিপসিকের প্রথম বড় সাফল্য ছিল এক বছর আগে প্রকাশিত R1 রিজনিং মডেল, যা সীমিত খরচে যুক্তরাষ্ট্রের শীর্ষ ল্যাবের পারফরম্যান্সের কাছাকাছি পৌঁছেছে। বর্তমানে ডিপসিক V4 নামের নতুন মডেল প্রকাশের প্রস্তুতি নিচ্ছে, যা অ্যানথ্রপিকের ক্লদ এবং ওপেনএআইয়ের চ্যাটজিপিটি উভয়কে কোডিং ক্ষেত্রে অতিক্রম করতে পারে বলে দাবি করা হচ্ছে।
ডিস্টিলেশন প্রযুক্তি AI গবেষণায় সাধারণত ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি বড় মডেল থেকে ছোট, দ্রুত এবং কম সম্পদ-নিবিড় সংস্করণ তৈরি করতে সহায়তা করে। তবে এই পদ্ধতি যদি অন্যের মডেল থেকে সরাসরি জ্ঞান কপি করতে ব্যবহৃত হয়, তবে তা বৌদ্ধিক সম্পত্তি লঙ্ঘনের ঝুঁকি বাড়ায়।
যুক্তরাষ্ট্রের বর্তমান নীতি AI চিপ রপ্তানি কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণের দিকে ঝুঁকছে, যাতে চীনের দ্রুত অগ্রগতি ধীর করা যায়। এই নীতির কঠোরতা নিয়ে সরকারী ও শিল্পক্ষেত্রের মধ্যে তীব্র আলোচনা চলছে, এবং অ্যানথ্রপিকের অভিযোগ এই আলোচনাকে নতুন মাত্রা দিচ্ছে।
এই ধরনের ডেটা শোষণ AI শিল্পে স্বচ্ছতা ও নিরাপত্তা ব্যবস্থার প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে। যদি প্রতিযোগীরা ডিস্টিলেশনকে কপিরাইটেড মডেলের জ্ঞান চুরি করার উপায় হিসেবে ব্যবহার করে, তবে মডেল ডেভেলপারদের জন্য নতুন সুরক্ষা প্রোটোকল গড়ে তোলা জরুরি হয়ে দাঁড়াবে।
অ্যানথ্রপিকের পর্যবেক্ষণ ক্ষমতা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, কারণ তারা MiniMax-এর ট্র্যাফিক রিডাইরেকশন সরাসরি শনাক্ত করতে পেরেছে। এই পর্যবেক্ষণ থেকে স্পষ্ট হয় যে, বড় মডেল লঞ্চের সময় সাইবার নিরাপত্তা দুর্বলতা বাড়তে পারে, যা প্রতিপক্ষকে সুবিধা নিতে পারে।
সারসংক্ষেপে, অ্যানথ্রপিকের অভিযোগ চীনের AI ল্যাবগুলোকে ক্লদ মডেলের ক্ষমতা অনুকরণে নকল অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করার ইঙ্গিত দেয়, যা আন্তর্জাতিক AI প্রতিযোগিতায় নতুন চ্যালেঞ্জ উত্থাপন করে। নীতি নির্ধারক, গবেষক এবং শিল্পের অংশীদারদের এখন এই ধরনের অনৈতিক ডেটা সংগ্রহ রোধে সমন্বিত পদক্ষেপ নিতে হবে, যাতে ভবিষ্যতে AI প্রযুক্তি ন্যায়সঙ্গত ও নিরাপদভাবে বিকশিত হয়।
