В июне 2026 года Anthropic объявила, что будет хранить логи использования флагманской модели Fable в течение 30 дней — «для защиты от сложных и новых атак». Это стандартная практика для любой софтверной компании. Это также стандартная практика для отпугивания корпоративных клиентов. Через три месяца Nvidia, Palantir и Booz Allen Hamilton реагировали по-разному, но с одинаковым недоверием.
Nvidia — компания, которая инвестирует в Anthropic, поставляет ей GPU и зарабатывает миллиарды на инфраструктуре для обучения моделей — запретила собственным сотрудникам использовать Fable для внутренней работы. Для задач вроде мониторинга цепочки поставок Nvidia запускает собственные модели Nemotron. Fable разрешён только для «менее чувствительных задач, таких как open-source проекты». Джастин Бойтано, вице-президент Nvidia по корпоративному AI, сформулировал позицию одной фразой: «Как компания, мы считаем, что нулевое хранение данных должно быть включено по умолчанию». Сложность в том, что «компания» Бойтано одновременно финансирует «компанию», чью политику он критикует.
Палантир требует невозможного — и зарабатывает на этом
Палантир заблокировал развёртывание Fable через собственное ПО для клиентов до тех пор, пока Anthropic не предоставит «безотзывные гарантии нулевого хранения данных». Генеральный директор Алекс Карп на клиентском мероприии сказал, что компании устали быть «эксплуатируемыми» AI-лабораториями. Карп высказывался о недоверии и раньше. Позиция Палантира также self-serving: компания хочет, чтобы клиенты запускали AI-модели через её supposedly безопасную платформу, а не напрямую у провайдеров. Палантир — это не клиент, который не доверяет. Это конкурент, который не доверяет.
Booz Allen Hamilton, один из первых пользователей модели Mythos от Anthropic, запретил сотрудникам использовать Fable для работы над проприетарным кибербезопасностным софтом. Директор по технологиям Билл Васс сказал: «Мы немного переживаем, что Fable может учиться на нашем коде». Переживание обоснованное. Но «немного» — это то же самое чувство, с которым вы заходите в лифт с незнакомцем: формально работает, но руки вы не пожимаете.
Нулевое хранение данных — это не нулевое знание
И OpenAI, и Anthropic собирают метаданные и технические данные об использовании от корпоративных клиентов, даже при нулевом хранении. OpenAI называет эти данные «де-идентифицированными» — то есть очищенными от информации, которая могла бы быть прослежена до конкретных клиентов. На сайте OpenAI написано, что компания пропускает бизнес-данные через автоматические классификаторы и инструменты безопасности «чтобы лучше понимать, как используются наши сервисы». Результат классификации — это метаданные о бизнес-данных, «но не содержащие самих бизнес-данных». Некоторые клиенты не уверены, что именно покрывает эта «метаданные», и считают, что текущая прозрачность недостаточна.
Джон Шульман, сооснователь OpenAI, перечислил способы, которыми компании обучаются на пользовательских данных. Спектр — от прямого предобучения (высокий риск воспроизведения контента) до «следов» пользовательского поведения для RL (низкий риск воспроизведения, но всё ещё можно извлечь интеллектуальную собственность). «Де-идентификация слаба, — сказал Шульман. — Пользователя можно отследить всего несколькими битами».
Исследовательница Сара Хукер, ранее работавшая в Cohere и Google DeepMind, описала ещё одну лазейку: «умные синтетические техники данных могут генерировать статистически эквивалентные данные, сохраняя приватность». То есть даже если AI-лаборатория не использует оригинальные данные напрямую, она может извлечь статистические паттерны, которые делают ту же работу. Хукер предупредила компании: «Если у вас есть IP, у вас есть ограниченное окно, чтобы построить собственный интеллект, использующий ваше IP. Иначе вы кормите фронтирную лабораторию, которая рано или поздно зайдёт в вашу вертикаль».
Дело Бакмастера: загрузил черновик — получил конкурента
Математик Тристан Бакмастер и соавтор Левент Алпёге использовали AI-модели для работы над уравнениями Навье-Стокса, загружая черновики через OpenAI Codex. Вскоре после этого OpenAI представила собственный прорыв — использующий тот же нестандартный путь решения.
OpenAI сначала написала: «не можем исключить, что анонимизированные данные от использования нашей продукции способствовали улучшению моделей». Потом провела внутреннее расследование и обновила: «промпты Бакмастера за два месяца до публикации 8 сентября 2026 года не могли повлиять на систему никаким образом, включая обучение». Бакмастер не удовлетворён. Расследование компании, проверяющей саму себя, — это не независимый аудит. Это корпоративная практика.
Краткий ответ
Nvidia инвестирует в Anthropic, поставляет ей GPU и одновременно запрещает сотрудникам использовать флагманскую модель Fable для внутренней работы. Палантир блокирует Fable для клиентов и называет это защитой от эксплуатации — хотя сам хочет, чтобы клиенты шли через его платформу. Booz Allen Hamilton боится, что модель учится на коде. OpenAI и Anthropic собирают метаданные даже при «нулевом хранении». Джон Шульман говорит, что де-идентификация слаба и пользователя можно отследить «несколькими битами». Математик Бакмастер загрузил черновик в Codex — через два месяца OpenAI опубликовала прорыв по тому же пути. Доверие — это не политика конфиденциальности. Доверие — это когда компания, которую вы финансируете, не учится на ваших данных. Ни одна AI-лаборатория этого пока не доказала.