Il consigliere di Trump per l’IA, Michael Kratsios, ha accusato su X la startup cinese Moonshot AI di aver copiato i modelli di Anthropic per sviluppare Kimi-K3, il nuovo modello che secondo diversi esperti supererebbe le prestazioni dei competitor statunitensi.
Michael Kratsios, direttore dell'Office of Science and Technology Policy della Casa Bianca e consigliere per la scienza e la tecnologia del presidente Donald Trump, ha accusato pubblicamente la startup cinese Moonshot AI di aver utilizzato tecniche di "distillazione" per sviluppare il proprio modello di intelligenza artificiale Kimi K3 partendo da Claude Fable di Anthropic. Nella traduzione per i non addetti ai lavori, il principale referente di Trump per tutto ciò riguarda l'IA ha affermato pubblicamente che la Cina si sarèebbe appropriata della tecnologia americana per sviluppare il super-modello presentato proprio in questi giorni al mondo intero.
In un messaggio pubblicato su X, Kratsios ha dichiarato che Washington dispone di informazioni secondo cui Moonshot AI avrebbe costruito una piattaforma interna capace di effettuare operazioni di estrazione su larga scala dai modelli statunitensi, cambiando continuamente metodo di accesso per evitare i sistemi di rilevamento. Tra le accuse figura anche l'impiego di server equipaggiati con GPU Nvidia GB300, inclusi sistemi accessibili dalla Thailandia, probabilmente utilizzati per l'addestramento del modello. Cos'è la distillazione e perché è al centro delle accuse Per comprendere meglio la portata dello j'accuse di Kratsios, è utile spiegare bene cosa si intende per distillazione. Si tratta di una tecnica ampiamente utilizzata nel settore che consiste nell'addestrare un modello più piccolo – il cosiddetto modello "studente" utilizzando le risposte generate da uno più potente – il modello "insegnante" – così da ottenere sistemi più efficienti e meno costosi da eseguire. Per farlo, gli sviluppatori sottopongono il modello "insegnante" a tantissime domande e operazioni, chiedendo poi al modello "studente" di riprodurre tali risposte, così da apprendere velocemente i medesimi comportamenti pur senza attingere dai medesimi dati di partenza.
