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Anthropic要求國會就AI模型盜竊採取行動 本週,Anthropic在國會山拋出一枚“重磅炸彈”。這家AI實驗室稱,與阿里巴巴相關的運營方運行了25,000個虛假賬號,通過28.8百萬次API交互來蒸餾Claude。 這不僅僅是濫用API——而是以工業規模進行的系統性IP盜竊。 蒸餾的做法讓競爭對手可以通過反覆查詢強大的模型來訓練自己的模型。把它想象成:通過成千上萬次點同一道菜來“逆向工程”一份食譜。Anthropic表示,這會動搖打造前沿AI系統這一整個商業模式。 這件事不只關乎AI實驗室。區塊鏈項目正在建設解決這一問題所需的確切基礎設施。去中心化的數據來源證明、鏈上許可以及代幣化的知識產權權利,都可能讓模型盜竊變得可追蹤、可執行。隨着全球範圍內的AI監管趨嚴,致力於數據同意層(data consent layers)的項目將更有望受益。 核心矛盾在於速度。AI實驗室發佈模型的速度比立法者起草法案更快。如果監管落後於部署,去竊取模型能力的動機會只會增長。那些正在構建“護欄”的公司需要以AI的速度行動,而不是以國會的速度。 基於區塊鏈的數據保護,是否會成爲AI訓練權利的標準?還是傳統版權法會先趕上?👇 #AIDistillation #DataRights #BlockchainIP
Anthropic要求國會就AI模型盜竊採取行動

本週,Anthropic在國會山拋出一枚“重磅炸彈”。這家AI實驗室稱,與阿里巴巴相關的運營方運行了25,000個虛假賬號,通過28.8百萬次API交互來蒸餾Claude。 這不僅僅是濫用API——而是以工業規模進行的系統性IP盜竊。

蒸餾的做法讓競爭對手可以通過反覆查詢強大的模型來訓練自己的模型。把它想象成:通過成千上萬次點同一道菜來“逆向工程”一份食譜。Anthropic表示,這會動搖打造前沿AI系統這一整個商業模式。

這件事不只關乎AI實驗室。區塊鏈項目正在建設解決這一問題所需的確切基礎設施。去中心化的數據來源證明、鏈上許可以及代幣化的知識產權權利,都可能讓模型盜竊變得可追蹤、可執行。隨着全球範圍內的AI監管趨嚴,致力於數據同意層(data consent layers)的項目將更有望受益。

核心矛盾在於速度。AI實驗室發佈模型的速度比立法者起草法案更快。如果監管落後於部署,去竊取模型能力的動機會只會增長。那些正在構建“護欄”的公司需要以AI的速度行動,而不是以國會的速度。

基於區塊鏈的數據保護,是否會成爲AI訓練權利的標準?還是傳統版權法會先趕上?👇

#AIDistillation #DataRights #BlockchainIP
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