استخدم باحثون صينيون مرتبطون بالمؤسسات العسكرية والأمنية مخرجات نماذج ذكاء اصطناعي أميركية لتدريب أنظمة محلية للمراقبة والطائرات المسيّرة والعمليات القتالية. وكشف فحص أكثر من 80 ورقة وبراءة عن استخدام متكرر لأدوات OpenAI وAnthropic في مؤسسات دفاعية.
الطريقة الأساسية هي تقطير النماذج، حيث تصبح مخرجات نموذج كبير مادة لتدريب نظام أصغر وأكثر تخصصًا. ويستطيع النظام الناتج العمل محليًا بموارد حوسبة أقل ونقل سلوك مفيد من دون بناء نموذج متقدم من البداية.
تنظر الأبحاث المرتبطة بجيش التحرير الشعبي إلى التقطير كوسيلة لالتقاط الإجابات والمنطق الذي ينتجها. حلل زميل مؤسسة جيمس تاون ساني تشيونغ أكثر من 60 ورقة، كما حُددت نحو عشرين حالة عسكرية إضافية في السجل الأكاديمي.
وصفت ورقة للوحدة 96941، وهي وحدة استخبارات عسكرية وحرب إلكترونية في بكين، استخدام GPT-3.5 لتلخيص شيفرة برامج عسكرية حساسة. واستُخدمت الملخصات لتدريب نموذج محلي يعمل داخل الشبكات العسكرية من دون تعريض المواد السرية لنظام خارجي.
في جامعة شمال الصين، استخدم الباحثون Claude 3 Haiku لتوليد بيانات اصطناعية لمراقبة وسائل التواصل وتعديل المحتوى. وقالت Anthropic إنها لا تتيح Claude تجاريًا في الصين، وحذرت من أن الأنظمة المقطرة قد تفقد حماية السلامة الموجودة في النموذج الأصلي.
تتجاوز التطبيقات العسكرية النصوص. فقد استخدمت جامعة تكنولوجيا الدفاع الوطني التقطير لتصغير نموذج لمعالجة الصور على المسيّرات، بما يتيح تحليل الفيديو والملاحة ودعم الاستهداف حتى عند انقطاع الاتصالات.
وضعت أكاديمية العلوم العسكرية أيضًا نموذجًا مقطرًا للتعرف إلى الأهداف على عتاد تكتيكي في محاكاة بحرية شملت مسيّرات وسفنًا وغواصات غير مأهولة. ويدعم التمويل الحكومي للنماذج الخفيفة والحوسبة الطرفية تطبيقات مماثلة على الأقمار والأجهزة محدودة القدرة.
تقع الممارسة عند تقاطع القدرات العسكرية وضوابط التصدير والملكية الفكرية، كما تطرح مشكلة دفاعية للصين. فقد بحثت جامعة هندسة الجيش استخدام التقطير من دون بيانات لعكس قدرات النماذج، ما يوضح أن الطريقة نفسها قد تعرض الأنظمة المحلية للاستخراج.
