Die US-Regierung wirft vor allem China vor, amerikanische KI-Modelle in großem Stil illegal zu kopieren.
Laut einem Memo von Michael Kratsios, dem Wissenschaftsberater von Präsident Trump, nutzen ausländische Akteure zehntausende Proxy-Konten und Jailbreaking-Techniken, um Fähigkeiten aus US-Spitzenmodellen abzuschöpfen. Diese sogenannte Destillation erzeugt kleinere Modelle, die auf ausgewählten Benchmarks ähnlich gut abschneiden wie große US-KI-Modelle, bei deutlich geringeren Entwicklungs- und Betriebskosten.
Es ist nicht innovativ, systematisch die Innovationen der amerikanischen Industrie zu extrahieren und zu kopieren, und es ist nichts offen an angeblich offenen Modellen, die aus böswilliger Ausnutzung hervorgegangen sind.
Michael KratsiosKratsios spielt damit auf chinesische KI-Modelle an, die als Open-Source oder Open-Weight veröffentlicht werden. Laut der US-Regierung basieren sie auf illegal destillierten amerikanischen Frontier-Modellen.
Laut Kratsios entfernen die Akteure bei der Destillation zudem gezielt Sicherheitsprotokolle aus den resultierenden Modellen. Sie hebeln dabei angeblich auch Mechanismen aus, die sicherstellen sollen, dass die KI-Modelle "ideologisch neutral" und "wahrheitsorientiert" arbeiten. Die Trump-Regierung will US-Modellhersteller verpflichten, ihre Propaganda unter dem Deckmantel politischer Neutralität zu übernehmen; ähnlich macht es die chinesische Regierung mit China-Modellen.
Kratsios betont, dass legitime Destillation ein wichtiger Teil des KI-Ökosystems sei. Systematische, staatlich gesteuerte Kampagnen zum Diebstahl amerikanischer Forschung würden aber nicht akzeptiert. Die Trump-Regierung will nun Informationen über diese Kampagnen mit US-Firmen teilen, die Zusammenarbeit der Privatwirtschaft stärken, gemeinsam Schutzmaßnahmen entwickeln und Maßnahmen gegen die Verantwortlichen prüfen.
Schon zuvor beklagten Anthropic, OpenAI und Google entsprechende Angriffe auf ihre KI-Modelle. Die Angreifer haben es primär auf die sogenannten Gedankenketten der Modelle abgesehen. Diese internen Denkschritte helfen den Modellen, komplexere Aufgaben zu lösen. Sie werden beim sogenannten Reinforcement Learning erlernt, einem technisch aufwendigen und datenintensiven Prozess.
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