AIの知識蒸留（ディスティレーション）を巡る議論が、業界を大きく揺るがしている。Anthropicが中国のAIラボ3社（DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax）による大規模な「蒸留攻撃」を告発したことを受け、AI研究者のNathan Lambert氏が「蒸留は本当にそれほど重要なのか？」という核心的な問いを投げかけた。本記事はその分析を詳しく紹介する。
この記事のポイント
- Anthropicが中国3社によるClaudeからの大規模蒸留キャンペーンを告発。約24,000の偽アカウントで1,600万回以上の問い合わせが行われた
- Nathan Lambert氏は「蒸留は一部の能力には有効だが、中国モデルが米国フロンティアモデルに追いつく決定的要因ではない」と主張
- GPU輸出規制の方がAPI経由の蒸留防止よりも実効性が高いとの見方を示した
Anthropicが告発した蒸留攻撃の全容
2026年2月、Anthropicは衝撃的な報告を公開した。中国のAIラボ3社が、Claudeの能力を自社モデルに移転するため、組織的な蒸留キャンペーンを実施していたというのだ。具体的には、DeepSeekが約15万回、Moonshot AIが約340万回、MiniMaxが約1,300万回のやり取りをClaudeと行っていた。合計で約1,600万回、約24,000の偽アカウントを使用した大規模な作戦だった。これらのキャンペーンは、Claudeの「最も差別化された能力」であるエージェント的推論、ツール使用、コーディングに集中していた。さらにDeepSeekのケースでは、政治的に敏感な質問に対する検閲回避の応答を生成させ、自社モデルの検閲訓練に利用していた疑いもある。
蒸留の技術的な実態
Lambert氏は、現代の「蒸留」が正式な知識蒸留（Knowledge Distillation）とは異なる点を強調する。正式な蒸留は教師モデルの内部確率分布を使って生徒モデルを訓練する手法だが、今回問題になっているのは、強力なAPIの出力テキストを使って弱いモデルを訓練する手法、つまり本質的には「合成データ生成」である。この方法で得られるデータの規模感も重要だ。Lambert氏の試算では、3社合計のトークン量は1,500億〜4,000億トークン程度。これはポストトレーニング（微調整）には意味のある量だが、事前学習を根本的に変えるほどの規模ではない。DeepSeekの15万回のやり取りに至っては「言語モデルの訓練にとっては表面をなぞった程度」であり、小規模な実験チームによるものと見られる。
蒸留の限界と強化学習の壁
Lambert氏が指摘する最も重要な技術的制約は、強化学習（RL）のスケーリングに関するものだ。大規模な強化学習には「オンポリシー（on-policy）」のモデル生成が必要となる。つまり、モデルが自ら出力を生成し、その結果から学ぶというプロセスが不可欠であり、これはAPI経由の蒸留では代替できない。Claudeのエージェント的推論は確かに価値の高い学習素材だが、そのデータを実際の訓練パイプラインに効果的に統合するには、相当な技術的課題がある。蒸留で得られるのはあくまで「表面的な模倣」であり、モデルの根本的な推論能力を向上させるには、自社での大規模計算が不可欠なのだ。
中国AIラボの戦略的背景
中国のAIラボがAPI蒸留に積極的な理由は明確だ。米国のGPU輸出規制により、計算資源が制約されている。自社で大量の合成データを生成するための計算能力が限られている中、先進モデルのAPI経由でデータを取得することは戦略的に合理的な選択となる。Lambert氏は、中国のラボが蒸留の方法論において非常に革新的であると評価しつつも、計算資源の制約が最終的に蒸留の効果に上限を設けるとの見方を示す。つまり、蒸留はショートカットにはなるが、フロンティアモデルへの到達手段としては不十分なのだ。
地政学的な視点と実効性の問題
Lambert氏はAnthropicの告発を、米中AI競争のエスカレーションとして位置づける。しかし同時に、蒸留防止の実効性に疑問を呈する。蒸留を完全に防ぐには、APIビジネスモデル自体を放棄するしかない。どのフロンティアラボもそのような選択はしないだろう。むしろ、物理的なGPUの輸出規制を強化する方が、中国のAI開発を制約する上ではるかに効果的だとLambert氏は主張する。APIアクセスを制限しても、蒸留を完全に阻止することはほぼ不可能であり、規制のコストとベネフィットを冷静に評価する必要がある。
知っておくと便利なTips
- 蒸留（Distillation）と合成データ生成は技術的に異なるが、業界では混同されがち。正式な蒸留は教師モデルの確率分布を使用し、合成データ生成はテキスト出力のみを利用する
- Anthropicの利用規約では、競合モデルの訓練にClaude出力を使用することを禁止している。主要各社も同様の条項を設けている
- オンポリシー強化学習とオフポリシー学習の違いは、LLM開発における重要な技術的分水嶺。蒸留データはオフポリシーであり、活用には限界がある
まとめ
Anthropicの告発は、AI業界における知的財産保護と国際競争の複雑な現実を浮き彫りにした。1,600万回という数字は確かに衝撃的だが、Lambert氏の分析は冷静な視点を提供する。蒸留は特定の能力（コーディング、ツール使用など）の移転には有効だが、フロンティアモデルの根本的な能力を複製するには不十分だ。強化学習のスケーリングという本質的な壁が存在する。結局のところ、中国AIの発展を左右するのはAPI蒸留よりも、GPU供給と自社での研究開発能力である。蒸留攻撃は確かに問題だが、その影響を過大評価すべきではない、というのがLambert氏の結論だ。
📎 元記事: https://www.interconnects.ai/p/how-much-does-distillation-really
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