Mengenal Distillation, Teknik AI yang Dituduhkan AS ke China

Telset.id – Persaingan kecerdasan artifisial (AI) antara Amerika Serikat dan China memunculkan istilah baru yang menjadi pusat perhatian, yaitu model distillation. AS menuding perusahaan China menggunakan teknik ini untuk “mencuri” kemampuan dari model-model AI perusahaan Amerika. Teknik ini memungkinkan pengembang memindahkan sebagian kemampuan model AI berukuran besar ke sistem yang lebih kecil, murah, dan efisien.

Pemerintah AS serta sejumlah perusahaan AI Amerika menuduh perusahaan China menggunakan keluaran model milik mereka untuk melatih sistem pesaing. Anthropic antara lain menuding entitas China, termasuk DeepSeek, Moonshot, dan MiniMax, menjalankan kampanye berskala besar untuk memperoleh kemampuan dari model Claude. OpenAI juga mengaku mendeteksi upaya sejumlah aktor China menggunakan modelnya untuk keperluan distillation.

## Apa itu Model Distillation?

Model AI paling canggih atau frontier model membutuhkan data, investasi, dan daya komputasi dalam jumlah besar untuk dilatih. Model distillation menawarkan cara membuat sistem lebih kecil dengan menggunakan model besar sebagai “guru” dan model kecil sebagai “murid”. Model guru menghasilkan berbagai contoh, seperti jawaban, penjelasan, atau kode komputer. Hasil tersebut kemudian digunakan sebagai materi pelatihan bagi model murid.

Namun, model kecil itu bukan salinan utuh dari model guru. Model tersebut tidak mewarisi bobot, arsitektur, maupun seluruh kemampuan sistem asalnya. Model murid hanya mempelajari perilaku tertentu agar dapat mengerjakan tugas secara lebih efisien.

Distillation sebenarnya telah lama digunakan dalam penelitian AI dan bukan praktik yang secara otomatis melanggar aturan. Perselisihan muncul ketika teknik itu diduga digunakan untuk mengambil kemampuan model tertutup tanpa izin perusahaan pembuatnya. Isu ini semakin relevan di tengah perpecahan Gedung Putih soal respons terhadap perkembangan AI China.

## Mengapa Teknik Ini Penting?

Daya tarik utama distillation adalah kemampuannya membuat sistem AI lebih murah dan mudah digunakan. Model terdepan biasanya membutuhkan pusat data besar dan cip mahal untuk beroperasi. Sebaliknya, model hasil distillation dapat dijalankan menggunakan perangkat yang lebih sederhana. Model tersebut juga dapat disesuaikan untuk kebutuhan tertentu.

Oleh karena itu, teknik ini menarik bagi perusahaan dan pemerintah yang ingin menerapkan AI pada perangkat, pabrik, kendaraan, maupun jaringan privat. Kemampuan untuk menciptakan model yang efisien ini menjadi alasan mengapa perusahaan AI China terus berupaya mengejar ketertinggalan dari kompetitor AS.

## Peran Jejak Penalaran

Model AI terbaru tidak hanya menghasilkan jawaban akhir, tetapi juga dapat menunjukkan tahapan yang digunakan untuk menyelesaikan suatu persoalan. Tahapan tersebut dikenal sebagai reasoning traces atau jejak penalaran. Jejak itu dapat membantu model kecil mempelajari cara menghadapi masalah sulit, bukan sekadar menghafal jawaban akhirnya.

Asisten profesor ETH Zurich yang meneliti keamanan pembelajaran mesin, Florian Tramèr, membandingkannya dengan proses belajar manusia. “Jika saya memberi Anda buku berisi soal matematika rumit dengan jawaban akhir, Anda akan jauh lebih kesulitan mempelajari cara menyelesaikannya dibandingkan jika saya memberikan solusi terperinci yang menjelaskan seluruh langkahnya,” kata Tramèr, dikutip dari Reuters, Jumat (31/7).

Dikarenakan jejak penalaran semakin bernilai, akses terhadap keluaran model AI juga menjadi lebih sensitif. Keluaran tersebut dapat mengungkap cara sistem canggih menangani persoalan kompleks. Hal ini menjelaskan mengapa perusahaan seperti Anthropic sangat protektif terhadap model mereka, terutama setelah tuduhan distillation attack yang dilayangkan kepada perusahaan China.

## Bukan Teknik Terlarang

Distillation digunakan secara luas oleh peneliti dan perusahaan AI di berbagai negara. Proyek Alpaca dari Stanford University dan riset Orca milik Microsoft pernah menggunakan keluaran model yang lebih canggih untuk meningkatkan kemampuan sistem yang lebih kecil. Peneliti China juga pernah menggunakan keluaran model AS dalam proyek penelitian publik, termasuk untuk mengembangkan model instruksi berbahasa Mandarin.

Perbedaan utamanya terletak pada cara mengakses model. Model berbobot terbuka atau open weight memungkinkan peneliti memeriksa dan memodifikasi parameter dasarnya. Sementara model tertutup seperti ChatGPT dari OpenAI dan Claude dari Anthropic tetap berada di bawah kendali perusahaan serta hanya dapat diakses melalui layanan atau antarmuka pemrograman aplikasi mereka.

Dengan demikian, kontroversi yang muncul bukan terletak pada teknik distillation itu sendiri, melainkan dugaan pengambilan keluaran model secara sistematis tanpa izin. Perusahaan AI AS menilai terdapat perbedaan antara penelitian yang sah dan upaya memanen keluaran model tertutup untuk meniru kemampuan yang memiliki nilai komersial.

Anthropic menyebut upaya yang diduga dilakukan entitas China menyasar kemampuan seperti rekayasa perangkat lunak dan penalaran tingkat lanjut. Moonshot sebelumnya membantah tuduhan bahwa model Kimi K3 dikembangkan dengan mengambil kemampuan model AS melalui teknik tersebut. Ketegangan ini menunjukkan bahwa masa depan regulasi AI global akan semakin kompleks, terutama jika sanksi AS benar-benar dijatuhkan kepada perusahaan yang terbukti melanggar.