Washington prova a frenare Pechino bloccando chip e tecnologie avanzate. La Cina, però, cerca una scorciatoia: trasferire capacità e ragionamento delle IA americane dentro sistemi più piccoli, autonomi e controllati direttamente dalle proprie strutture militari.
Oltre 80 studi e brevetti mostrano come ricercatori legati all’esercito cinese abbiano utilizzato output di OpenAI e Anthropic per sviluppare sistemi destinati a sorveglianza, operazioni informatiche e mezzi senza equipaggio.
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La competizione tra Stati Uniti e Cina sull’intelligenza artificiale non si gioca più soltanto nei laboratori o nei grandi centri dati. Entra nei droni, nelle reti militari, nei sistemi di sorveglianza e nelle simulazioni di guerra navale.
Un’inchiesta Reuters, basata sull’esame di oltre 80 studi accademici e brevetti cinesi, rivela che ricercatori collegati all’Esercito popolare di liberazione e ad altre istituzioni della difesa hanno utilizzato gli output dei modelli sviluppati da OpenAI e Anthropic per addestrare sistemi nazionali specializzati.
La scorciatoia cinese attraverso i modelli americani
Il metodo utilizzato si chiama “distillazione”. Un modello molto potente produce risposte, esempi, codice o dati sintetici che vengono poi impiegati per addestrare un sistema più piccolo. Il nuovo modello non diventa una copia completa dell’originale, ma può apprenderne alcune capacità specifiche e funzionare con una potenza di calcolo molto inferiore.
Per le strutture militari il vantaggio è decisivo. Un’intelligenza artificiale più leggera può essere installata su un drone, un veicolo, un satellite o all’interno di una rete riservata, senza dipendere continuamente da grandi server esterni o da collegamenti con società straniere.
È una risposta indiretta alle restrizioni imposte da Washington sull’esportazione verso la Cina dei chip più avanzati. Se Pechino non può ottenere facilmente tutto l’hardware necessario per costruire da zero i modelli più potenti, può cercare di trasferirne alcune competenze dentro sistemi più economici e controllabili localmente.
GPT-3.5 utilizzato per analizzare codice militare
Uno dei casi più delicati riguarda l’Unità 96941 dell’Esercito popolare di liberazione, una struttura con compiti nell’intelligence militare e nella guerra informatica.
Secondo uno studio esaminato da Reuters, i ricercatori dell’unità hanno utilizzato GPT-3.5 per sintetizzare porzioni di codice sorgente sensibile. Quelle sintesi sono servite successivamente ad addestrare un modello cinese capace di operare interamente all’interno delle reti militari nazionali.
Il passaggio risolveva un problema fondamentale: affidare direttamente materiale classificato a un sistema straniero sarebbe stato considerato troppo rischioso. Il modello americano veniva quindi usato come insegnante nella fase iniziale, mentre il sistema finale restava isolato e sotto il controllo delle autorità cinesi.
Droni capaci di analizzare immagini senza collegamento
Un’altra ricerca, realizzata dall’Università nazionale cinese per la tecnologia della difesa, descrive la riduzione di un modello di elaborazione delle immagini destinato a essere installato su velivoli senza pilota.
Il sistema consentirebbe ai droni di analizzare video in tempo reale e assistere le decisioni di navigazione e individuazione degli obiettivi anche in assenza di comunicazioni con una centrale operativa.
Questo significa spostare parte dell’intelligenza dal centro di comando direttamente sul mezzo militare. Il drone non deve più inviare ogni immagine a un server remoto e attendere una risposta: può elaborare ciò che vede e continuare a operare anche quando il collegamento viene disturbato o interrotto.
Simulazioni con navi e sottomarini senza equipaggio
La stessa tecnica compare in uno studio dell’Accademia cinese delle scienze militari dedicato al riconoscimento degli obiettivi durante operazioni marittime simulate.
Il modello alleggerito è stato eseguito su hardware tattico in scenari che comprendevano droni, unità navali e sottomarini senza equipaggio. L’obiettivo era rendere disponibile l’analisi automatica direttamente sul campo, senza la necessità di infrastrutture informatiche di grandi dimensioni.
Non si tratta quindi soltanto di chatbot o strumenti per produrre testi. Le capacità trasferite dai grandi modelli possono essere adattate a compiti molto circoscritti: identificare immagini, classificare segnali, analizzare codice, selezionare informazioni e assistere le decisioni operative.
Claude usato per creare dati di addestramento
Anche Claude 3 Haiku, sviluppato da Anthropic, compare nelle ricerche esaminate. Alla North University of China, istituto con rapporti con l’industria degli armamenti, il modello sarebbe stato impiegato per generare dati sintetici destinati a un sistema di classificazione dei contenuti e monitoraggio dei social media.
Anthropic ha precisato di non offrire accesso commerciale a Claude in Cina o alle società controllate da Pechino e di utilizzare sistemi di controllo per individuare eventuali violazioni delle proprie regole.
La società ha inoltre segnalato un rischio particolarmente rilevante: durante la distillazione, il nuovo modello può acquisire alcune capacità dell’originale senza ereditarne necessariamente i sistemi di sicurezza. Funzioni sensibili possono così finire all’interno di strumenti sui quali l’azienda americana non ha più alcun controllo.
Il vero scontro non riguarda la distillazione
La distillazione non è di per sé una pratica illegale o anomala. È una tecnica utilizzata da anni anche da università e aziende occidentali per rendere i modelli più piccoli, economici ed efficienti.
Lo scontro nasce quando gli output di sistemi proprietari vengono raccolti sistematicamente, senza autorizzazione, per riprodurne competenze commerciali o strategiche. OpenAI e Anthropic hanno già accusato soggetti cinesi di aver tentato operazioni di questo tipo, mentre Pechino respinge le contestazioni e accusa Washington di voler imporre una propria egemonia sull’intelligenza artificiale.
I modelli distillati, inoltre, non possiedono tutte le capacità dei sistemi più avanzati. Riescono a trasferire determinate competenze, ma non sostituiscono gli enormi investimenti e la potenza di calcolo necessari per costruire un’IA di frontiera.
Il punto strategico è però un altro. Gli Stati Uniti possono limitare l’esportazione dei chip e controllare l’accesso diretto alle proprie tecnologie, ma diventa molto più difficile impedire che risposte, codice e processi di ragionamento prodotti dalle IA americane vengano utilizzati per addestrare sistemi collocati dall’altra parte del mondo.
La nuova corsa agli armamenti passa anche da qui: non soltanto dal possesso dei modelli più potenti, ma dalla capacità di estrarne le competenze e trasformarle in strumenti più piccoli, invisibili e pronti a operare sul campo.
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