Reuters’ın incelediği 80’den fazla akademik çalışma ve patent, Çin ordusuyla bağlantılı araştırmacıların OpenAI ve Anthropic modellerinin çıktılarını yerli savunma sistemlerini eğitmekte kullandığını gösterdi. “Model distilasyonu” adı verilen yöntem, gelişmiş yapay zekâ yeteneklerinin daha küçük, ucuz ve kapalı askerî sistemlere aktarılmasına imkân tanıyor.
- Model Distilasyonu Nasıl Çalışıyor?
- Mantık Yürütme Adımları Da Aktarılıyor
- Hassas Askerî Kodlar GPT-3.5 İle İşlendi
- Claude İle Sosyal Medya Takip Verisi Üretildi
- Küçültülen Modeller Dronlara Yerleştirildi
- Deniz Operasyonlarında Hedef Tanıma Denendi
- Anthropic Güvenlik Önlemlerinin Kaybolabileceğini Söylüyor
- Washington İle Pekin Arasında Yeni Gerilim
- Moonshot Kimi K3 İddiasını Reddetti
- Küçük Modeller Ana Sistemin Yerini Tutmuyor
ABD’nin gelişmiş çiplere ve stratejik teknolojilere yönelik ihracat kısıtlamaları devam ederken Çin Halk Kurtuluş Ordusu ile bağlantılı kurumların Amerikan yapay zekâ modellerinden yararlanmak için farklı bir yöntem kullandığı ortaya çıktı.
Reuters’ın Washington merkezli Jamestown Foundation tarafından derlenen araştırmalarla birlikte 80’den fazla Çin kaynaklı akademik makale ve patenti incelemesi, askerî araştırmacıların OpenAI ve Anthropic tarafından geliştirilen sistemlerin çıktılarını yerli modellerin eğitiminde kullandığını gösterdi.
Belgeler, Amerikan şirketlerinin yapay zekâ modellerinin doğrudan Çin ordusuna entegre edildiğini göstermiyor. Araştırmacıların bu sistemler tarafından oluşturulan cevapları, kod özetlerini, sınıflandırmaları ve sentetik verileri kullanarak daha küçük ve özel amaçlı modeller geliştirdiği belirtiliyor. Bu sistemler daha sonra kapalı askerî ağlarda, gözetleme çalışmalarında, insansız araçlarda ve taktik donanımlarda çalıştırılabiliyor.
Model Distilasyonu Nasıl Çalışıyor?
Araştırmaların merkezinde model distilasyonu, diğer adıyla model damıtma yöntemi bulunuyor. Yapay zekâ sektöründe uzun süredir kullanılan bu teknikte büyük ve güçlü bir sistem “öğretmen model”, daha küçük sistem ise “öğrenci model” görevini üstleniyor.
Öğretmen model tarafından üretilen cevaplar, yazılım kodları, çözüm örnekleri ve sınıflandırmalar öğrenci modelin eğitim verisine dönüştürülüyor. Böylece küçük model, öğretmen sistemin bütün yapısını kopyalamadan belirli davranışlarını ve bazı yeteneklerini öğrenebiliyor.
Distile edilen sistem, öğretmen modelin parametrelerini, mimarisini veya tüm genel zekâ kapasitesini devralmıyor. Bunun yerine belirli bir görevi daha az işlem gücü kullanarak yerine getirecek şekilde özelleştiriliyor. Bu nedenle yöntem, büyük veri merkezlerine erişimin mümkün olmadığı araçlarda ve kapalı ağlarda önemli bir avantaj sağlıyor.
Mantık Yürütme Adımları Da Aktarılıyor
Yeni nesil yapay zekâ modellerinde yalnızca nihai cevabın değil, cevaba ulaşılırken kullanılan problem çözme yaklaşımının da değerli olduğu belirtiliyor. “Akıl yürütme izleri” olarak tanımlanan bu veriler, küçük bir modele yalnızca doğru cevabı değil, karmaşık bir soruna nasıl yaklaşması gerektiğini de öğretebiliyor.
Jamestown Foundation uzmanı Sunny Cheung, Çin ordusuyla bağlantılı bilim insanlarının Batılı modellerin pahalı ve özel nitelikteki mantık yürütme yeteneklerini daha küçük sistemlere aktarmaya çalıştığını söyledi. İncelenen çalışmaların gözetleme, siber harp ve taktik karar verme gibi alanlara odaklandığı belirtildi.
Bu yaklaşım, sıfırdan gelişmiş bir yapay zekâ modeli eğitmek için gereken yüksek performanslı çip, elektrik, veri ve finansman ihtiyacını tamamen ortadan kaldırmıyor. Ancak belirli görevlerde kullanılacak daha küçük sistemlerin geliştirilmesini hızlandırabiliyor.
Hassas Askerî Kodlar GPT-3.5 İle İşlendi
Reuters’ın doğruladığı örneklerden biri, Pekin merkezli askerî istihbarat ve siber harp yapılanması PLA Birlik 96941 tarafından hazırlanan akademik çalışmada yer aldı.
Araştırmacılar, üçüncü taraf yapay zekâ modellerinin doğrudan gizli bilgilerle kullanılmasının güvenlik riski oluşturduğunu belirtti. Bunun üzerine OpenAI GPT-3.5 modelinden hassas askerî yazılım kodlarını özetlemek için yararlandılar.
GPT-3.5 tarafından oluşturulan özetler daha sonra Çin yapımı bir modelin eğitiminde kullanıldı. Geliştirilen yerel sistemin internete veya yabancı hizmetlere bağlanmadan tamamen Çin ordusunun kapalı ağlarında çalıştırılması hedeflendi. Böylece yabancı modele duyulan operasyonel bağımlılık azaltılırken elde edilen teknik çıktıların yerli sisteme aktarılması amaçlandı.
Claude İle Sosyal Medya Takip Verisi Üretildi
Silah sanayisiyle yakın ilişkileri bulunan Kuzey Çin Üniversitesi’ndeki araştırmacılar ise Anthropic Claude 3 Haiku modelini sentetik eğitim verisi üretmek için kullandı.
Belgelerde bu verilerin sosyal medya takibi ve içerik sınıflandırması yapabilecek bir metin modelinin geliştirilmesinde değerlendirildiği belirtildi. Sentetik veri üretimi, araştırmacıların gerçek kullanıcılara ait geniş veri kümelerine ihtiyaç duymadan farklı içerik ve senaryolar oluşturmasına imkân sağlıyor.
Anthropic, Reuters’a yaptığı açıklamada Çin’de veya Pekin yönetiminin kontrolündeki şirketlere ticari Claude erişimi sunmadığını bildirdi. Şirket, bölgesel erişim sınırlamalarını ve kullanım politikalarını ihlal eden faaliyetleri belirlemek için izleme sistemlerinden yararlandığını belirtti.
Küçültülen Modeller Dronlara Yerleştirildi
Çalışmalar yalnızca metin üreten modellerle sınırlı kalmadı. Çin Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi tarafından 2024’te yayımlanan bir makalede, görüntü işleme sisteminin distilasyon yöntemiyle küçültülerek insansız hava araçlarına yerleştirildiği anlatıldı.
Bu yöntemle dronların canlı görüntüleri kendi donanımları üzerinde analiz edebilmesi hedeflendi. İletişim bağlantısının kesildiği durumlarda bile sistemin görüntüler üzerinden navigasyon ve hedef belirleme süreçlerine destek verebildiği bildirildi.
Büyük yapay zekâ modellerinin güçlü veri merkezlerine ihtiyaç duyması, savaş alanlarındaki kullanımını zorlaştırıyor. Küçültülmüş modeller ise daha sınırlı işlemcilere sahip dron, uydu, araç ve taşınabilir cihazlarda çalıştırılabiliyor. Bu özellik, askerî yapay zekâ açısından model distilasyonunu stratejik bir teknolojiye dönüştürüyor.
Deniz Operasyonlarında Hedef Tanıma Denendi
Çin Askerî Bilimler Akademisi’ndeki araştırmacıların da benzer bir yöntemi deniz operasyonlarında kullandığı ortaya çıktı.
2026’da yayımlanan bir çalışmada hedef tanıma modelinin, insansız hava araçları, gemiler ve insansız denizaltıların yer aldığı simülasyonlarda taktik donanımlar üzerinde çalıştırıldığı belirtildi. Sistemin güçlü bir merkezî bilgisayara sürekli bağlanmadan sahadaki donanım üzerinden görüntü ve hedef analizi yapması amaçlandı.
Çin’de merkezî ve yerel yönetimlerin son yıllarda “model hafifletme” ve uç bilişim çalışmalarına destek verdiği aktarılıyor. Bu programlar, yapay zekâ sistemlerinin sınırlı işlem gücüne sahip uydulara, dronlara ve diğer fiziksel cihazlara taşınmasına odaklanıyor.
Anthropic Güvenlik Önlemlerinin Kaybolabileceğini Söylüyor
Anthropic, distilasyonla geliştirilen sistemlerin öğretmen modelde bulunan güvenlik engellerini taşımayabileceği uyarısında bulunuyor. Şirkete göre gelişmiş yeteneklerin daha küçük modellere aktarılması sırasında zararlı kullanım taleplerini engelleyen korumalar ortadan kalkabilir.
Anthropic, Şubat 2026’da yayımladığı ayrı bir raporda DeepSeek, Moonshot ve MiniMax adlı Çinli yapay zekâ laboratuvarlarının Claude’un yeteneklerini elde etmek amacıyla yaklaşık 24 bin sahte hesap üzerinden 16 milyondan fazla etkileşim gerçekleştirdiğini öne sürdü. Şirket, bu faaliyetlerin özellikle kodlama, araç kullanımı ve gelişmiş akıl yürütme yeteneklerine odaklandığını bildirdi.
Bu iddialar, Reuters’ın incelediği Çin ordusu bağlantılı çalışmalarla aynı soruşturmanın parçası değil. Ancak Amerikan yapay zekâ şirketlerinin model çıktılarının geniş ölçekte toplanarak farklı sistemlere aktarılmasına yönelik kaygılarını gösteriyor.
Washington İle Pekin Arasında Yeni Gerilim
Model distilasyonu, kendi başına yasa dışı veya olağan dışı bir yöntem olarak kabul edilmiyor. ABD’li araştırmacılar ve teknoloji şirketleri de uzun yıllardır büyük modellerin yeteneklerini daha küçük sistemlere aktarmak için bu teknikten yararlanıyor.
Tartışma, kapalı ve ticari modellerin çıktılarının şirketlerin izni olmadan sistematik biçimde toplanmasına odaklanıyor. Amerikan şirketleri, araştırma amacıyla sınırlı kullanım ile özel yeteneklerin kitlesel olarak çıkarılması arasında önemli bir fark bulunduğunu savunuyor.
ABD’li yetkililer, bu yöntemin gelişmiş çiplere yönelik ihracat kontrollerinin etkisini kısmen azaltabileceğini ve fikrî mülkiyet haklarını ihlal edebileceğini düşünüyor. Çin yönetimi ise suçlamaları reddederek Washington’ı “yapay zekâ hegemonyası” kurmaya çalışmakla suçluyor. Çinli şirketler, geliştirdikleri modellerin yerli teknoloji ve araştırmalara dayandığını savunuyor.
Moonshot Kimi K3 İddiasını Reddetti
Çinli yapay zekâ şirketi Moonshot AI, Kimi K3 modelinin Amerikan sistemlerinden distilasyon yoluyla elde edilen yeteneklerle geliştirildiği yönündeki suçlamaları reddetti.
Şirket, modelin kendi teknolojik yenilikleri ve özgün eğitim yöntemleri sayesinde geliştirildiğini açıkladı. Moonshot’ın açıklaması, ABD ile Çin arasındaki yapay zekâ rekabetinin artık yalnızca çip üretimi ve veri merkezleriyle sınırlı olmadığını gösterdi.
Yeni mücadele alanlarından biri, güçlü bir modelin ürettiği bilginin ve problem çözme yeteneğinin başka sistemler tarafından ne ölçüde öğrenilebileceği haline geldi.
Küçük Modeller Ana Sistemin Yerini Tutmuyor
Uzmanlar, distilasyonun önemli bir hız ve maliyet avantajı sağladığını ancak büyük modellerin tamamını kopyalamadığını vurguluyor.
Küçük sistemler belirli alanlarda öğretmen modele yaklaşabilse de geniş kapsamlı bilgi, esneklik ve farklı görevler arasında geçiş yapma yeteneğinde daha sınırlı kalıyor. Bir modelden kodlama, görüntü tanıma veya metin sınıflandırma becerisi aktarılabilirken sistemin tüm yeteneklerinin aynı ölçüde taşınması mümkün olmuyor.
Bu nedenle ortaya çıkan tablo, Çin’in Amerikan yapay zekâ teknolojilerinden tamamen bağımsız hale geldiğini göstermiyor. Daha doğru tanımlama, pahalı biçimde geliştirilmiş belirli yeteneklerin daha ucuz, kontrol edilebilir ve yerel sistemlere aktarılması olarak öne çıkıyor.
Reuters’ın ulaştığı belgeler, gelişmiş yapay zekâ modellerinin yalnızca ticari bir ürün değil, askerî ve jeopolitik değere sahip bir bilgi kaynağına dönüştüğünü ortaya koyuyor. ABD çiplere erişimi sınırlandırmaya çalışırken Çin bağlantılı kurumların model çıktılarından yararlanması, iki ülke arasındaki teknoloji mücadelesinde yeni ve denetlenmesi zor bir cephe açıyor.
Kaynak: Reuters
Bunlara da göz atabilirsiniz…
