A Casa Branca acusa a China de roubo de modelos de IA em “escala industrial”

A Casa Branca alertou a 23 de abril de 2026 que entidades estrangeiras, principalmente na China, estão a conduzir campanhas de “escala industrial” para copiar modelos de inteligência artificial americanos, de acordo com um memorando de Michael Kratsios, Assistente do Presidente para Ciência e Tecnologia e Diretor do Gabinete de Política Científica e Tecnológica. As campanhas recorrem a dezenas de milhares de contas proxy e a técnicas de jailbreak para extrair capacidades proprietárias e replicar o desempenho do modelo, um método conhecido como ataque de distilação.

Táticas e Métodos

De acordo com a administração do Presidente Donald Trump, os esforços coordenados utilizam “dezenas de milhares de contas proxy” para contornar a deteção e explorar técnicas de jailbreak para extrair sistematicamente capacidades. Um ataque de distilação é um método de treinar um modelo de IA mais pequeno para aprender com as saídas de um mais vasto. Kratsios afirmou no X (anteriormente Twitter): “Os EUA têm provas de que entidades estrangeiras, principalmente na China, estão a executar campanhas de distilação de escala industrial para roubar a IA americana. Iremos tomar medidas para proteger a inovação americana.”

Precedente Histórico

O problema tem-se tornado uma preocupação crescente entre as empresas de IA dos EUA. Em fevereiro de 2026, a Anthropic acusou os laboratórios chineses de IA DeepSeek, Moonshot e MiniMax de extrair milhões de respostas do Claude — usando aproximadamente 24.000 contas fraudulentas — para treinar sistemas concorrentes. Os modelos desenvolvidos através de campanhas de distilação não autorizadas podem não corresponder ao desempenho total dos originais, mas podem parecer comparáveis em benchmarks específicos a uma fração do custo.

Preocupações de Segurança

A administração alertou que os ataques de distilação podem remover salvaguardas de segurança e outros controlos concebidos para manter os sistemas de IA “ideologicamente neutros e orientados para a procura da verdade”. A administração Trump afirmou que as agências federais vão trabalhar com as empresas de IA dos EUA para reforçar as proteções em torno de modelos de fronteira, coordenar com a indústria privada para desenvolver defesas contra campanhas de distilação em grande escala e explorar formas de responsabilizar intervenientes estrangeiros.

Resposta da Administração

Embora o memorando reconhecesse que a distilação legal pode ajudar a criar modelos abertos e com pesos mais pequenos e mais eficientes, afirmou que esforços não autorizados para copiar sistemas de IA americanos ultrapassam a linha. “Não há nada de inovador em extrair e copiar de forma sistemática as inovações da indústria americana”, afirmou o memorando.

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CheckTheBlockchainBeforevip
· 2h atrás
O custo de destilação/imitção de modelos é na verdade muito baixo, o código fechado também não impede, no máximo aumenta a barreira de entrada.
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GateUser-1bc81bb2vip
· 2h atrás
Estou mais interessado na cadeia de provas: será a divulgação de pesos, a captura via API ou o "espelho" do lado dos dados de treino?
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NoSleepBridgevip
· 2h atrás
Também não se limite a "copiar", muitas capacidades dos modelos já tendem a ser semelhantes, a linha de dados e a comercialização são a verdadeira vantagem competitiva.
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DustyAlphavip
· 2h atrás
Parece que vão colocar a competição com IA diretamente na narrativa de segurança nacional.
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CapitalFlowInATeacupvip
· 2h atrás
Após a IA entrar no modo de "corrida armamentista", a inovação será mais rápida, mas os desenvolvedores comuns podem ficar no meio e sofrer mais.
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0xNapvip
· 2h atrás
Será que é uma oportunidade para promover mais localizações de poder de computação e restrições de chips? A lógica faz sentido.
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GateUser-99725296vip
· 2h atrás
A linha entre a China e os EUA está a ficar cada vez mais tensa, e é provável que os projetos transfronteiriços de Web3+AI tenham ainda mais dificuldades em cumprir as normas.
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LendingRateAnxietyvip
· 2h atrás
É inevitável que os modelos de IA sejam copiados, o que realmente importa é quem consegue mais rápido: poder de processamento, dados ou implementação prática.
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