Anthropic, Eylül 2026 tarihli tehdit istihbaratı raporunda yedi Çin merkezli yapay zeka laboratuvarının Claude'a karşı izinsiz "damıtma" (distillation) kampanyaları yürüttüğünü duyurdu. Şirketin sayı yayımladığı beş kampanya toplamda yaklaşık 190 milyon Claude etkileşimine ulaşıyor.
Raporda adı geçen laboratuvarlar Alibaba, Moonshot AI, DeepSeek, Zhipu, Xiaomi, SenseTime ve MiniMax. Anthropic'e göre bu kampanyalar, sahte hesaplar, konut proxy'leri, tek kullanımlık e-posta adresleri ve sanal ödeme kartları gibi yöntemlerle şirketin erişim kısıtlamalarını aşmaya çalıştı.
Damıtma yönteminin kendisi yeni değil: güçlü bir "öğretmen" modelin ürettiği örnekler, başka bir modelin daha hızlı öğrenmesini sağlıyor. Tartışma, bu örneklerin nasıl elde edildiğinde başlıyor.
Alibaba'nın kampanyası: 151 milyon etkileşim
Rapordaki en büyük sayı Alibaba'ya ait. Anthropic, Alibaba ile bağlantılı operatörlerin Mayıs-Temmuz 2026 arasında 151 milyondan fazla Claude etkileşimi ürettiğini belirtiyor. Kampanyanın günde yaklaşık üç milyon etkileşime kadar çıktığı ve binlerce sahte hesap kullandığı ifade ediliyor.
Anthropic'e göre operasyon, Claude Opus 4.6 ve 4.7'nin akıl yürütme izlerini (reasoning trace) hedef aldı. Bu yanıtların, Alibaba'nın Qwen 3.5, 3.6 ve 3.7 modellerini geliştirmek için eğitim verisine dönüştürüldüğü öne sürülüyor.
Moonshot ve DeepSeek kullanıcılarını yönlendirdi
Raporun dikkat çeken bölümü Moonshot AI ve DeepSeek'e ilişkin. Anthropic, bu iki laboratuvarın yalnızca sentetik eğitim istemleri göndermekle kalmadığını, gerçek müşteri isteklerini de Claude'a ilettiğini iddia ediyor.
Kimi modellerinin geliştiricisi Moonshot'ın Mayıs-Temmuz arasında 23 milyondan fazla etkileşimi Claude'a yönlendirdiği belirtiliyor. On günlük bir dönemde 5.380 sahte hesaptan oluşan bir ağ üzerinden yaklaşık 300 bin müşteri isteğinin geçtiği öne sürülüyor. Kullanıcıların Kimi'nin yanıt verdiğini düşündüğü, bazılarının ise aslında Claude yanıtı aldığı ifade ediliyor.
DeepSeek'in de benzer bir yöntem kullandığı belirtiliyor: Anthropic, Temmuz ayında 14 günlük bir dönemde 12,1 milyondan fazla etkileşim kaydettiğini ve seçili DeepSeek isteklerinin sessizce Claude Opus'a iletildiğini söylüyor.
Kullanıcı verisi daha büyük sorun olabilir
Model kopyalama tartışması en çok dikkat çekecek başlık olsa da, gizlilik boyutu sıradan kullanıcılar için daha kritik olabilir.
Anthropic'e göre DeepSeek, Xiaomi ve Moonshot üzerinden gönderilen konuşmalar; isimler, e-posta adresleri, kurumsal bilgiler ve en az bir düzine dilde yüzlerce kullanıcıya ait hassas materyaller içeriyordu. Raporda DeepSeek'in bir Rus devlet veri tabanıyla bağlantılı materyali ve bir Çin teknoloji şirketine ait iç bilgileri ilettiği, Moonshot'ın ise gözetleme materyali ve kurumsal kimlik bilgileri aktardığı iddia ediliyor.
Kullanıcıların verilerinin başka bir yapay zeka sağlayıcısına ulaştığından haberdar olmayabileceği vurgulanıyor.
Diğer kampanyalar ve Anthropic'in yanıtı
Raporda Zhipu 3,4 milyondan fazla etkileşimle, Xiaomi ise 400 binden fazla istekle ilişkilendiriliyor. SenseTime'ın Claude konuşma dökümlerini üçüncü taraf veri satıcılarından satın aldığı, MiniMax'ın ise bir paravan şirket üzerinden proxy ağı kurarak ABD modelleriyle etkileşim topladığı belirtiliyor.
Anthropic, faaliyetle mücadele için özelleşmiş sınıflandırıcılar, hesap yasakları ve kimlik doğrulama kullandığını söylüyor. Şirket ayrıca Claude'un iç akıl yürütmesini giderek daha fazla gizlediğini veya özetlediğini, bunun da toplanan konuşmaları rakip sistemlerin eğitimi için daha az kullanışlı hale getirdiğini aktarıyor.
Çin tarafı iddialara karşı çıktı. Dışişleri Bakanlığı sözcüsü Mao Ning, 11 Eylül'de yaptığı açıklamada spesifik vakaları bilmediğini, Çin'in "iyilik için yapay zeka" yaklaşımını desteklediğini ve ülkeyi karalama amaçlı olduğunu düşündüğü girişimlere karşı olduğunu söyledi.
Neden önemli
Bu iddialar, bir modelin en değerli kısmının şirketin içinde güvende tutulmasının ne kadar zorlaştığını gösteriyor. API'ler ve üçüncü taraf hizmetler üzerinden erişilebilen bir modelin çıktıları, milyonlarca konuşma ölçeğinde rakip bir sistemin eğitim verisine dönüşebiliyor.
Kurumsal kullanıcılar açısından asıl mesele, veri akışının görünürlüğü. Bir yapay zeka hizmetine kaynak kodu, finansal tahmin veya müşteri bilgisi girildiğinde güvenilen şey ekrandaki model değil, arkasındaki altyapı oluyor. Model yönlendiricileri ve proxy hizmetleri bu zinciri kullanıcı için opak hale getirebiliyor.
Damıtma tartışmasının teknik boyutu ise şirketlerin erişim kontrollerini sıkılaştırmasına yol açıyor: kimlik doğrulama, hesap yasakları ve akıl yürütme izlerinin gizlenmesi, hem kötüye kullanımı zorlaştırmayı hem de toplanan verinin eğitim değerini düşürmeyi amaçlıyor.
