Las acusaciones de robo tecnológico entre China y Estados Unidos tuvieron un nuevo episodio este lunes 27 con el rechazo de Beijing a las amenazas de Washington de imponer sanciones a las empresas tecnológicas del gigante asiático. Desde Norteamérica se sostiene que sus modelos de inteligencia artificial (IA) están siendo “destilados” a gran escala para entrenar a los chinos.
Las acusaciones de robo tecnológico entre China y Estados Unidos tuvieron un nuevo episodio este lunes 27 con el rechazo de Beijing a las amenazas de Washington de imponer sanciones a las empresas tecnológicas del gigante asiático. Desde Norteamérica se sostiene que sus modelos de inteligencia artificial (IA) están siendo “destilados” a gran escala para entrenar a los chinos.
Scott Bessent, secretario del Tesoro de EE.UU., calificó el uso de estos medios técnicos como “robo de propiedad intelectual” durante la semana previa, pero el Ministerio de Comercio chino negó esas afirmaciones considerándolas “carentes de sustento jurídico y fáctico”, interpretándolas como un “ejemplo del hegemonismo estadounidense”.
La potencia oriental argumentó que sus rivales “usan las cuestiones tecnológicas como herramientas políticas y económicas”, pero también denunció que las empresas estadounidenses habían recurrido a la destilación de modelos chinos “durante sus procesos de investigación y desarrollo”.
Según explica Omar Flórez, doctor en inteligencia artificial por la Universidad de Utah y codesarrollador de Latam-GPT, la destilación es una técnica de entrenamiento de modelos sumamente común que se basa en la idea de que un sistema de menor escala incorpore el “razonamiento” de mayor envergadura.
“En IA generativa la destilación consiste en que un modelo grande y usualmente de frontera (de los más avanzados) genere demostraciones de cómo un modelo más pequeño debería responder una pregunta”, apunta el especialista.
La destilación lleva tiempo empleándose en la investigación relacionada a la IA y tomó fuerza como medio técnico desde mediados de la década pasada, en buena parte por el trabajo de investigadores de Google como Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals y Jeff Dean.
No obstante, en el periodo reciente han ido apilándose cada vez más avances y Flórez menciona que en los últimos dos años se logró -a partir de la destilación- que un modelo de menor escala pueda contestar de forma más consistente “no solo con la cantidad de conocimiento que tiene, sino también por la secuencia ordenada de pasos con los que llega a una respuesta”.
Vista aérea del centro de datos de IA de Amazon Web Service (AWS) en New Carlisle, Indiana. | Crédito: NOAH BERGER / AMAZON WEB SERVICES / AFP
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Más allá de este detalle, lo que hace sumamente atractivo al destilado como recurso es que supone un ahorro notable de recursos. Entrenar una IA de gran escala que pueda responder a multitud de escenarios demanda una gran cantidad de recursos de procesamiento, energía e incluso espacio físico.
“La destilación produce lo que se llama cadena de razonamiento, que son pasos lógicos a los que es directamente muy caro llegar. Estamos hablando de una gran cantidad de GPU que tienen que estar encendidas durante mucho tiempo para que el modelo aprenda a navegar todas las opciones que tiene para llegar a una respuesta”, refiere Flórez.
“Estamos hablando de un planeamiento, el cual también se puede destilar porque es información textual. Por ejemplo, un modelo puede decir: ‘Si necesito ir de Lima a Paracas tomo un bus, luego pago un pasaje, después paso por la Vía de Evitamiento’. Este conjunto de pasos se puede expresar como texto y un modelo más pequeño o menos exacto puede ahorrarse toda la cantidad de GPU necesaria al copiar toda esta secuencia”, agrega el experto en IA.
Las imputaciones mutuas entre estadounidenses y chinos llevan buen tiempo y a inicios de julio medios como “The New York Times” y “The Washington Post” indicaban que las compañías estadounidenses de IA más importantes acusaban directamente a las grandes tecnológicas y empresas emergentes chinas de copiar sus avances de forma sistemática.
Uno de estos casos era el de Anthropic, que se comunicó con el Congreso de EE.UU. indicando que la firma china Alibaba había accedido a sus modelos por medio de miles de “cuentas no autorizadas”, que extrajeron el razonamiento de esos sistemas para introducirlo en modelos propios. La firma solicitaba a las autoridades de su país tomar medidas para evitar la filtración tecnológica.
Las firmas chinas buscarían replicar el razonamiento de las versiones de Claude, según Anthropic. (Photo by JOEL SAGET / AFP)
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Según los informes de la prensa estadounidense, Alibaba y otras empresas como Moonshot AI, DeepSeek y Minimax llevaban a cabo campañas de extracción de gran escala, con cerca de 25.000 cuentas fraudulentas que se valían de redes diseñadas para evadir la detección y enviaban millones de ‘prompts’ a los modelos de la serie Claude.
Lo llamativo es que estas indicaciones apuntaban directamente a las temáticas donde Claude ha demostrado un nivel particularmente destacado: razonamiento agéntico para decisiones y planificación autónoma, programación avanzada y uso de herramientas. Todo esto sugería una posible intención de replicar ese marco operativo.
Días atrás la prensa internacional daba cuenta del entusiasmo que había generado Kimi K3, modelo de inteligencia artificial de Moonshot que mostraba un rendimiento equiparable a las últimas versiones de los sistemas de las firmas norteamericanas.
Michael Kratsios, director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, atribuyó ese rendimiento a la destilación de un modelo de IA estadounidense, asegurando que Washington tenía “información de que Moonshot AI extrajo datos de Fable de Anthropic” para el desarrollo de Kimi K3.
Kimi K3 sorprendió con sus resultados, siendo un sistema de acceso gratuito (Imagen: moonshot.ai/)
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Pese a este señalamiento, analistas tecnológicos consultados por CNN señalaron que era improbable que se hubiera recurrido al destilado para conseguir ese progreso imitando a los sistemas más recientes de Anthropic, debido a que Moonshot habría requerido más tiempo para recurrir a dicha técnica.
Los críticos de la postura estadounidense, desde funcionarios chinos hasta defensores de los ecosistemas informáticos abiertos, acusan a Washington de tener un “doble rasero” debido al gigantesco volumen de datos externos que usaron —muchas veces sin permiso— las empresas de IA norteamericanas para entrenar a sus modelos.
Omar Flórez aclara que la destilación no puede considerarse como un proceso ilícito o fraudulento en el contexto actual, debido a que los propios modelos de IA han recurrido a medios similares para nutrirse y establecer sus propios parámetros de razonamiento.
“Los modelos de lenguaje de alguna forma han destilado el Internet para empezar a responder preguntas. ¿Entonces qué pasa cuando un modelo también destila, pero ya no del Internet sino de otro modelo?”, comenta.
“Si hacemos una analogía, el petróleo tiene dueños, la tierra con la cual este se obtiene también tiene dueños, pero ese petróleo se va procesando y generando un nuevo tipo de productos como plástico, ropa, etcétera. Por lo tanto, falta ver si esas derivaciones de información tienen también derechos de autor y eso es todavía algo muy vago, sobre todo si hablamos de que es difícil prohibir que un modelo te dé esta información”, añade Flórez.
Empresas chinas como DeepSeek han presentado proyectos de inteligencia artificial que han sido vistos como una amenaza por Estados Unidos. (Foto: Kirill KUDRYAVTSEV / AFP)
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El investigador en inteligencia artificial admite que por ahora hay mucha libertad para usar este tipo de recursos y que bajo los parámetros actuales no hay diferencia entre que un sistema de IA le dé a un usuario una respuesta sencilla o que le explique el conjunto de pasos que le tomó llegar a esa idea. Desde la perspectiva de Flórez, definir lo que puede estar protegido por propiedad intelectual de aquello que no sería lo más complicado a la hora de establecer límites legales a la destilación.
“Es bastante complicado y difuso porque implica distinguir qué significa aprender contra qué significa imitar. Cuando copias el razonamiento de otro modelo y lo destilas lo estás limitando, pero no lo haces con la información original que pueden ser los libros o videos que sí tienen derechos de autor”, subraya el doctor en IA.
“Estás imitando la información ya procesada y representa a nivel de cadena de razonamiento. ¿Eso debería ser sujeto a copyright? Es una pregunta bastante interesante que todavía no se ha resuelto”, remata Flórez.
La gestión y desarrollo de la inteligencia artificial es un tema de seguridad nacional para Estados Unidos, que ha emprendido sanciones para frenar el desarrollo tecnológico y militar de China. Como parte de esa estrategia, Washington ha prohibido a empresas como Nvidia vender al gigante asiático chips y unidades de procesamiento de última generación.
Sin embargo, los avances chinos mediante recursos como la destilación han generado alarmas en la potencia occidental porque sugieren que los bloqueos no estarían cumpliendo su objetivo, a lo que se sumaría que Beijing podría estar cerca de usar el conocimiento estadounidense contra sus propios creadores. El reporte de The New York Times antes citado indicaba que la brecha tecnológica en IA entre Estados Unidos y China es de aproximadamente medio año, pero sería bastante mayor si las empresas orientales no hubieran recurrido a la destilación para el desarrollo de sus modelos.
Para Jorge Antonio Chávez, internacionalista y docente de la Academia Diplomática del Perú, el desarrollo en las tecnologías críticas es fundamental para que los estados ganen de cara a sus competidores, por lo que la respuesta estadounidense de intentar frenar la destilación de sus modelos es esperable en función de estas necesidades.
“Esto es algo que Estados Unidos entiende: la tecnología y los modelos que puedan ser transferidos a China suponen para este último país una ventaja en términos de poder relativo. La estrategia estadounidense busca precisamente restringir la capacidad de China de seguir fortaleciéndose a expensas suyas”, expone el analista.
China ha mantenido el desarrollo de la inteligencia artificial como una de sus prioridades estratégicas. En la imagen un visitante a la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial (WAIC, siglas en inglés) que tuvo lugar en julio de 2023 en Shanghai.
/ WANG ZHAO
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Al ser consultado sobre si esto puede abrir la puerta a una nueva escalada arancelaria iniciada por el gobierno de Donald Trump, el analista internacional sugiere que hay factores en juego que pueden limitar que esto suceda. Entre ellos se encuentran las elecciones de medio término en noviembre en EE.UU. que pueden generar un marco de presión aprovechable por los chinos.
“China también tiene otras herramientas al margen de las comerciales que podría imponer en contra de productos que vengan de zonas en donde Donald Trump y los republicanos tengan mucho apoyo. También tiene la capacidad de restringir minerales críticos y tierras raras, al manejar cerca del 90% de la refinación de tierras raras y tiene una gran cantidad de yacimientos de dichos recursos”, destaca Chávez.
