Token Laundering: Nutzung von OpenAI-Outputs via DeepSeek zur Datenaufbereitung

Source: https://llemre.com/token-laundering/

Token‑Laundering bezieht sich darauf, die von OpenAI bzw. anderen LLMs erzeugten Textdaten mithilfe eines Zwischenschritt‑Modells (z. B. DeepSeek) zu „reinigen“, sodass die Original‑Vertragspflichten verschleiert und die Daten für eigene LLM‑Trainingseinheiten verwendet werden können.

Key Takeaway

Token‑Laundering bezieht sich darauf, die von OpenAI bzw. anderen LLMs erzeugten Textdaten mithilfe eines Zwischenschritt‑Modells (z. B. DeepSeek) zu „reinigen“, sodass die Original‑Vertragspflichten verschleiert und die Daten für eigene LLM‑Trainingseinheiten verwendet werden können.

Summary

• Ziel des Vorgehens: Schnell hochwertige synthetische Trainingsdaten generieren, statt eigene Erhebungs‑ und Crawler‑Pipeline aufzubauen.
• Vorteile synthetischer Daten:
  • Große Datenmengen innerhalb weniger Minuten
  • Sehr hohe Qualität dank eines hochmodernen Modells
  • Spezifische Anpassung an eigene Anwendungsfälle ohne zusätzliche Kosten für Spezialisten, Annotatoren oder Verifikatoren
• Problem bei OpenAI: OpenAI‑Nutzungsbedingungen verbieten die Nutzung der eigenen Output‑Daten zur Entwicklung konkurrierender Modelle (“Use Output to develop models that compete with OpenAI.”).
• Umgehung – Token‑Laundering: Nutzung eines Modells wie DeepSeek, das laut MIT‑Lizenz „alle Modifikationen und abgeleiteten Werke, einschließlich Distillation für das Training anderer LLMs, erlaubt“.
• DeepSeek wird von Nutzern häufig als „ChatGPT“ bezeichnet und steht im Verdacht, Daten von GPT‑4 verwendet zu haben.
• Die Lizenz von DeepSeek gilt als „Reiniger“, sodass die Verpflichtungen gegenüber OpenAI nicht mehr gelten.
• Weitere Beispiele für Token‑Laundering:
  • Unternehmen sammeln und speichern Nutzerdaten aus billig eingesetzten KI‑Assistenzdiensten. Diese Daten können anschließend für das Training eigener Modelle verwendet werden.
  • Einsatz von menschlichen Arbeitskräften (z. B. Mechanical Turk) mit Anweisung, KI‑Tools zur Aufgabenabwicklung zu nutzen. Das resultierende Output gilt dann als von Nutzern erzeugt.
  • Plausible‑Ablehnung‑Strategie: Daten an einem wenig frequentierten Ort veröffentlichen, den man dann „vergisst“, und später vorgeben, die Daten seien unabhängig erstellt.
• Rechtlicher Rahmen: Keine Rechtsberatung; keine Präzedenzfälle, die die Durchsetzbarkeit der Nutzungsbedingungen belegen. OpenAI und Anthropic zeigen derzeit wenig Interesse, wenn ihre Modelle zur Daten­erzeugung beitragen. Möglicher zukünftiger rechtlicher Druck; aktuelle Modelle könnten bereits auf bereits generierten Daten trainiert sein, sodass eine Rückverfolgung schwierig ist.
• Praktische Umsetzung: Oft wird ein Open‑Weighted‑LLM feinabgestimmt anstatt von Grund auf neu zu trainieren, was denselben „Token‑Laundering“-Effekt hat. DeepSeek‑Series unterstützt kommerzielle Nutzung, erlaubt Modifikationen und abgeleitete Werke, einschließlich Distillation.

Related queries:

Wie funktionieren rechtliche Grenzen bei der Nutzung von GPT‑Output zur Modellbildung?

Was sind typische Methoden, um LLM‑Ausgaben für eigenes Training zu nutzen, ohne Lizenzprobleme zu verletzen?

Welche Rolle spielt die MIT‑Lizenz bei Modellen als „Zwischenschritt“ (z. B. DeepSeek) im Token‑Laundering?