Гарри Тан хочет устроить в США «режим дистилляции»: небольшие лаборатории обучают свои модели на ответах мощных закрытых систем, а власти не мешают. Так у американского рынка появятся модели с открытыми весами, способные конкурировать с китайскими разработками.
Дистилляция — обычный способ сделать модель меньше и дешевле. Одна система генерирует ответы, другая использует их как учебный материал. Но открытые веса не означают открытый исходный код или полную свободу действий: лицензию, доступ к исходной модели и условия использования никто не отменял.
Тан предлагает заходить через обычный клиентский доступ, без подставных аккаунтов и краденых учётных данных. Его аргумент колючий: закрытые лаборатории сами обучались на огромных массивах публичных и защищённых авторским правом текстов, а теперь хотят единолично решать, что покупателям разрешено делать с ответами моделей.
Anthropic тянет границу в другом месте. В собственном отчёте она описала кампании DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax, которые использовали фиктивные аккаунты и прокси для массового сбора ответов Claude. Это расследование самой Anthropic, независимого подтверждения перечисленных эпизодов нет.
Пока предложение Тана — позиция в споре, а не готовая программа. Проекта закона, правил доступа и обязательной лицензии для дистилляции не представлено. Главный подвох тоже на месте: обычная оплата API ещё не даёт разрешения обучать конкурирующую модель. Тан предлагает изменить именно это правило, но кто заплатит владельцу исходной системы и где закончится допустимое обучение, пока не объяснил.