Sprawni Cyfrowo
Otwarte modele AI stały się w USA polem sporu o strategię. Garry Tan, prezes akceleratora Y Combinator, publicznie sprzeciwił się ograniczaniu tzw. destylacji modeli i zaproponował, aby Stany Zjednoczone stworzyły własny „reżim destylacji". W rozmowie z CNBC stwierdził, że w tej sprawie „nie zrobiłby nic".
Destylacja to technika, w której mniejszy model uczy się na odpowiedziach większego, silniejszego modelu i tanio przejmuje część jego zdolności. Tan argumentuje, że amerykańskie laboratoria pracujące na otwartych wagach powinny w ten sposób budować konkurencję dla tanich modeli chińskich, zamiast oddawać im to pole. Ostrzega przy tym, że największym zagrożeniem dla rynku byłoby zdominowanie AI przez jedną firmę kontrolującą modele klasy frontier.
Tłem sporu jest niedawny raport Anthropic o „nielegalnych atakach destylacyjnych", które według firmy prowadziły laboratoria z Chin, korzystając z oszustw i skradzionych danych logowania. Prezes Anthropic, Dario Amodei, wzywał wcześniej do regulacyjnego ograniczenia destylacji. Tan zajmuje przeciwne stanowisko. Zwraca uwagę, że zamknięte laboratoria same trenowały modele na materiałach chronionych prawem autorskim bez zgody, więc ich apele o ograniczenia brzmią niespójnie. Dodał, że „kontrolowanie tego, co użytkownicy i klienci robią z zapytaniami API, wydaje się krępujące".
Co ten spór o otwarte modele AI znaczy dla firm
Dla polskich firm najważniejszy jest sygnał kierunkowy: rynek otwartych modeli AI będzie się umacniał, a nie zwijał. Otwarte wagi oznaczają możliwość uruchomienia modelu na własnej infrastrukturze, co ułatwia zgodność z RODO i utrzymanie kontroli nad danymi. To realna alternatywa dla płatnych API tam, gdzie liczy się prywatność i koszt przy dużej skali.
Warto jednak czytać licencje kolejnych modeli, bo słowo „otwarte" bywa różnie definiowane, i pytać dostawcę o pochodzenie danych treningowych oraz warunki komercyjnego użycia. Sam spór o destylację pokazuje, że przewaga w AI coraz częściej zależy od dostępu do danych i zasad ich wykorzystania, nie tylko od samego modelu.
Źródło: TechCrunch (EN), 11 września 2026.
