EUA acusam empresas chinesas de copiar recursos de Claude, GPT, Gemini e Grok
Agências dos Estados Unidos acusam seis empresas chinesas de inteligência artificial de utilizar uma técnica conhecida como destilação de modelos em escala industrial para reproduzir capacidades presentes em sistemas avançados, como Claude, GPT, Gemini e Grok. Segundo as autoridades americanas, as operações teriam começado pelo menos no fim de 2024 e envolvido milhões de consultas automatizadas.
As companhias mencionadas são DeepSeek, Moonshot AI, Alibaba, MiniMax, StepFun e Z.AI. De acordo com as acusações, bilhões de tokens – unidades de texto processadas pelos modelos – teriam sido extraídos por meio de requisições sucessivas a serviços de IA. O material obtido seria usado para acelerar o treinamento de modelos próprios e reduzir o tempo necessário para desenvolver funcionalidades semelhantes.
A destilação de conhecimento, por si só, não é uma prática ilegal. Trata-se de um método reconhecido no aprendizado de máquina, no qual um modelo menor é treinado com base nas respostas fornecidas por outro sistema mais complexo. Essa abordagem pode diminuir custos, reduzir o consumo de recursos computacionais e permitir que uma inteligência artificial opere em dispositivos mais simples.
O ponto central das acusações está na forma como a técnica teria sido aplicada. As autoridades afirmam que as empresas recorreram de maneira automatizada e não autorizada a serviços proprietários, explorando respostas protegidas para reconstruir recursos que não estavam disponíveis publicamente. Em vez de utilizar apenas informações abertas, as campanhas teriam buscado extrair comportamentos internos e padrões de desempenho de modelos comerciais.
Entre os recursos supostamente copiados estão capacidades de raciocínio estruturado, geração e análise de código, engenharia de software, interação com ferramentas, operação de agentes autônomos e compreensão de diferentes formatos de conteúdo. Também teriam sido analisadas funções multimodais, capazes de interpretar texto, imagens, áudio ou outros tipos de dados.
Para ampliar o volume de consultas e dificultar a identificação, as operações teriam utilizado uma combinação de APIs, plataformas de computação em nuvem, agregadores e serviços de proxy. Esses mecanismos permitiriam distribuir as requisições entre diferentes endereços e fornecedores, tornando mais difícil associar todo o tráfego a uma única organização.
Outro recurso citado pelas autoridades seria o uso de contas compartilhadas e assinaturas premium adquiridas em grande quantidade. A estratégia ajudaria a diminuir os custos da coleta e, ao mesmo tempo, evitaria que um único perfil ultrapassasse rapidamente os limites de utilização impostos pelos provedores.
As campanhas também teriam apresentado comportamento adaptativo. Sistemas automáticos seriam capazes de identificar bloqueios, alterar rotas de acesso e substituir serviços comprometidos por outras alternativas. Essa capacidade de mudar o caminho das requisições daria às operações características semelhantes às encontradas em infraestruturas de evasão utilizadas em ataques cibernéticos.
Para os Estados Unidos, a escala do processo indica que não se trata de experimentos isolados realizados por pesquisadores. A avaliação é que a destilação teria se tornado um componente relevante na estratégia de desenvolvimento das empresas envolvidas. As autoridades também afirmam que o nível de organização observado pode apontar para conhecimento ou apoio indireto do governo chinês.
A acusação ocorre em meio à crescente disputa tecnológica entre Washington e Pequim. A inteligência artificial passou a ser considerada uma área estratégica por sua influência em setores como defesa, segurança digital, indústria, pesquisa científica e serviços financeiros. Por isso, o acesso a chips avançados, computação em nuvem e modelos de alto desempenho vem sendo tratado como uma questão de segurança nacional.
A preocupação americana não está restrita à eventual cópia de respostas. Quando uma empresa coleta grandes volumes de interações com um modelo avançado, ela pode obter informações valiosas sobre a forma como o sistema resolve problemas, estrutura explicações, escreve programas e executa tarefas complexas. Esses dados podem reduzir significativamente o esforço necessário para criar um produto concorrente.
Ainda assim, reproduzir o comportamento de um modelo não significa necessariamente duplicar toda a sua arquitetura. Um sistema pode apresentar respostas parecidas sem possuir os mesmos parâmetros, dados de treinamento ou mecanismos internos. A qualidade do resultado depende de fatores adicionais, como o conjunto de dados utilizado, a infraestrutura disponível, os métodos de ajuste e os mecanismos de segurança.
A principal dificuldade jurídica está em separar pesquisa legítima, concorrência tecnológica e violação de termos de uso. Empresas podem treinar modelos com informações públicas e desenvolver técnicas próprias de compactação ou transferência de conhecimento. Porém, o uso intensivo de serviços fechados, contas compartilhadas e métodos para contornar bloqueios pode caracterizar abuso contratual ou apropriação indevida de tecnologia, dependendo das provas reunidas.
Para reduzir esse risco, fornecedores de inteligência artificial vêm adotando limites de requisições, sistemas de identificação de padrões, marca d’água estatística e monitoramento de respostas. Também podem analisar a frequência das consultas, a repetição de determinados comandos, a sequência de tarefas e o comportamento de contas que acessam o serviço em horários ou volumes incomuns.
As empresas acusadas ainda não foram apresentadas, no material divulgado, como condenadas por qualquer tribunal. As alegações dependem de investigações, evidências técnicas e eventual análise judicial. A comprovação pode exigir o exame de registros de acesso, contratos com provedores, fluxos financeiros, infraestrutura utilizada e modelos treinados pelas companhias.
A China rejeitou as acusações americanas. Pequim classificou as declarações como infundadas e afirmou que os avanços de suas empresas são resultado de inovação própria. O governo chinês também defendeu a cooperação internacional e criticou o que considera uma tentativa de restringir o desenvolvimento tecnológico do país.
O caso pode influenciar a forma como empresas de IA oferecem acesso às suas plataformas. É possível que provedores reforcem políticas contra raspagem automatizada, limitem o uso comercial de planos individuais e adotem contratos mais específicos para impedir a coleta em larga escala. Também devem aumentar os investimentos em mecanismos capazes de diferenciar usuários comuns de operações coordenadas de treinamento.
A disputa evidencia ainda uma mudança no mercado. O treinamento de modelos do zero exige grandes quantidades de dados, chips especializados e infraestrutura cara. A extração sistemática de respostas de sistemas já estabelecidos pode parecer uma alternativa mais rápida e econômica, mas cria riscos legais, técnicos e reputacionais importantes.
Além do impacto comercial, a prática pode afetar a segurança dos próprios modelos. Consultas excessivas e estruturadas podem revelar informações sobre filtros, políticas de recusa e limites de segurança. Com esse conhecimento, terceiros podem tentar construir sistemas que reproduzam capacidades úteis sem incorporar os mesmos controles, aumentando o risco de uso indevido.
O episódio também deve estimular discussões sobre transparência. Empresas de inteligência artificial precisarão explicar com maior clareza quais dados podem ser usados para treinamento, como monitoram abusos e quais medidas adotam quando identificam campanhas de extração. Ao mesmo tempo, reguladores terão de definir critérios objetivos para distinguir inovação legítima de cópia não autorizada.
Independentemente do resultado das acusações, a controvérsia mostra que a competição em inteligência artificial não depende apenas de quem possui os maiores computadores. O acesso a dados, modelos, APIs, talentos e métodos de treinamento tornou-se igualmente estratégico. A batalha pelo controle dessas tecnologias tende a envolver empresas, governos e autoridades reguladoras em diferentes países.