xAI Ілона Маска під підозрами у використанні даних Claude від Anthropic

За повідомленнями низки ЗМІ, стартап Ілона Маска xAI нібито протягом кількох місяців застосовував метод «дистиляції» моделей Claude від компанії Anthropic для навчання власних систем програмування. Йдеться про використання відповідей конкурентної нейромережі як навчального матеріалу для розвитку власних алгоритмів.

Після того як у січні Anthropic закрила доступ до API для xAI, інженери компанії, за цими ж даними, продовжили збір інформації через альтернативні методи — зокрема за допомогою особистих акаунтів і сторонніх сервісів-посередників, серед яких згадується Blackbox AI. Сам Ілон Маск раніше визнавав у судових процесах часткове використання технологій OpenAI для навчання Grok, називаючи це «галузевою практикою».

Паралельно з цими повідомленнями xAI, за інформацією журналістів, переживає кадрову кризу. Команда, що займалася попереднім навчанням моделей, скоротилася до кількох осіб. Також компанію залишили частина ключових розробників Grok і деякі співзасновники, що суттєво вплинуло на темпи роботи над проєктом.

Окремо згадується інцидент із випадковим видаленням критично важливих навчальних даних. Через це стартап, за оцінками, міг втратити до кількох тижнів роботи над розвитком моделей.

Через накопичені труднощі частина обчислювальних ресурсів, які закуповувала компанія, наразі використовується не за первинним призначенням. За повідомленнями, ці потужності частково здаються в оренду іншим компаніям, зокрема Anthropic і Google, через корпоративні структури SpaceX.

У xAI заявляють, що це тимчасове рішення, однак масштаб внутрішніх проблем і втрат кадрів викликає сумніви щодо швидкого відновлення темпів розробки.

Думка редакції

Історія навколо xAI виглядає як поєднання типових для AI-індустрії практик і водночас серйозних організаційних ризиків, які складно ігнорувати. Використання відповідей інших моделей як навчального сигналу — тема, що давно перебуває в «сірій зоні» етики та конкурентної боротьби, тому без чітких технічних деталей робити однозначні висновки складно. Водночас більш тривожним сигналом виглядають повідомлення про кадрові втрати та інфраструктурні збої, адже саме стабільність команди й процесів визначає темп розвитку великих моделей.

Якщо ці дані частково відповідають дійсності, xAI може опинитися в ситуації, коли амбіції зростають швидше, ніж здатність їх реалізовувати. Але в AI-секторі подібні «гойдалки» не рідкість — компанії часто проходять через періоди хаотичного масштабування, перш ніж виходять на стабільний цикл розробки.