دنیای هوش مصنوعی پس از انتشار اخیر نسخه بهبود یافته مدل استدلالی R1 شرکت DeepSeek، مملو از گمانه زنی ها است. این آزمایشگاه هوش مصنوعی چینی مدلی را معرفی کرده است که قابلیت های چشمگیری را در محک زدن های ریاضی و کدنویسی نشان می دهد. با این حال، منشاء داده های مورد استفاده برای آموزش این مدل به نقطه کانونی بحث تبدیل شده است، به طوری که برخی از محققان هوش مصنوعی ارتباط احتمالی با خانواده هوش مصنوعی Gemini گوگل را پیشنهاد می کنند.
مدل R1 DeepSeek: نگاهی دقیق تر
مدل استدلالی R1 شرکت DeepSeek به دلیل عملکرد خود در زمینه هایی مانند حل مسئله ریاضی و وظایف کدنویسی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. عدم تمایل این شرکت به افشای منابع داده خاص مورد استفاده در آموزش مدل، گمانه زنی ها را در جامعه تحقیقاتی هوش مصنوعی دامن زده است.
اتهامات مربوط به تأثیر Gemini
هسته اصلی این بحث حول محور این احتمال می چرخد که DeepSeek از خروجی های Gemini گوگل برای بهبود مدل خود استفاده کرده باشد. Sam Paech، توسعه دهنده هوش مصنوعی متخصص در ارزیابی های "هوش عاطفی"، شواهدی ارائه داد که نشان می دهد مدل R1-0528 DeepSeek ترجیحاتی را برای زبان و عبارات مشابه با موارد مورد علاقه Gemini 2.5 Pro گوگل نشان می دهد. در حالی که این مشاهده به تنهایی دلیل قطعی نیست، اما به بحث های جاری کمک کرده است.
با افزودن لایه دیگری به بحث، سازنده ناشناس "SpeechMap"، ابزاری برای ارزیابی هوش مصنوعی که بر آزادی بیان متمرکز است، خاطرنشان کرد که "افکار" تولید شده توسط مدل DeepSeek - فرآیندهای استدلال داخلی که برای رسیدن به نتایج استفاده می کند - شباهتی به الگوهای Gemini دارد. این امر سؤال را در مورد اینکه آیا DeepSeek از داده های خانواده Gemini گوگل استفاده کرده است، تشدید می کند.
اتهامات قبلی و نگرانی های OpenAI
این اولین بار نیست که DeepSeek با اتهاماتی مبنی بر استفاده از داده های مدل های هوش مصنوعی رقیب مواجه می شود. در ماه دسامبر، مشاهده شد که مدل V3 DeepSeek اغلب خود را به عنوان ChatGPT، ربات چت هوش مصنوعی پرکاربرد OpenAI، معرفی می کند. این امر منجر به سوء ظن هایی شد مبنی بر اینکه این مدل ممکن است بر اساس گزارش های چت ChatGPT آموزش داده شده باشد.
با افزودن به این دسیسه، طبق گزارش ها، OpenAI در اوایل سال جاری شواهدی را کشف کرد که DeepSeek را به استفاده از distillation، تکنیکی که شامل استخراج داده ها از مدل های هوش مصنوعی بزرگتر و قدرتمندتر برای آموزش مدل های کوچکتر است، مرتبط می کند. بر اساس گزارش ها، مایکروسافت، یک همکار و سرمایه گذار کلیدی در OpenAI، در اواخر سال 2024 متوجه فرار قابل توجه داده ها از طریق حساب های توسعه دهنده OpenAI شده است. OpenAI معتقد است که این حساب ها با DeepSeek مرتبط هستند.
در حالی که distillation یک روش رایج در دنیای هوش مصنوعی است، شرایط خدمات OpenAI به طور صریح کاربران را از استفاده از خروجی های مدل این شرکت برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی رقیب منع می کند. این امر نگرانی هایی را در مورد نقض احتمالی سیاست های OpenAI ایجاد می کند.
چالش "آلودگی" هوش مصنوعی
توجه به این نکته مهم است که مدل های هوش مصنوعی، در طول آموزش، ممکن است در واژگان و عبارت بندی های مشابه همگرا شوند. این امر در درجه اول به این دلیل است که وب باز، منبع اصلی داده های آموزشی برای شرکت های هوش مصنوعی، به طور فزاینده ای با محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی اشباع شده است. مزارع محتوا از هوش مصنوعی برای تولید مقالات کلیک خور استفاده می کنند و ربات ها پلتفرم هایی مانند Reddit و X را با پست های تولید شده توسط هوش مصنوعی پر می کنند.
این "آلودگی" چشم انداز داده ها، فیلتر کردن موثر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی از مجموعه داده های آموزشی را به چالش می کشد. در نتیجه، تشخیص اینکه آیا خروجی یک مدل واقعاً از داده های مدل دیگری مشتق شده است یا به سادگی منعکس کننده حضور فراگیر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در وب است، می تواند دشوار باشد.
دیدگاه های متخصصان در مورد این موضوع
با وجود چالش ها در اثبات قطعی این ارتباط، کارشناسان هوش مصنوعی مانند Nathan Lambert، محقق موسسه تحقیقاتی هوش مصنوعی AI2، بر این باورند که احتمال آموزش DeepSeek بر روی داده های Gemini گوگل قابل قبول است. Lambert پیشنهاد می کند که DeepSeek، با مواجهه با محدودیت هایی در دسترسی به GPU اما داشتن منابع مالی فراوان، ممکن است استفاده از داده های مصنوعی تولید شده توسط بهترین مدل API موجود را کارآمدتر بداند.
شرکت های هوش مصنوعی اقدامات امنیتی را افزایش می دهند
نگرانی ها در مورد distillation و استفاده غیرمجاز از داده ها، شرکت های هوش مصنوعی را به سمت تقویت اقدامات امنیتی خود سوق می دهد. OpenAI، به عنوان مثال، اکنون از سازمان ها می خواهد که یک فرآیند تأیید هویت را برای دسترسی به مدل های پیشرفته خاص تکمیل کنند. این فرآیند مستلزم یک شناسه صادر شده توسط دولت از کشوری است که توسط API OpenAI پشتیبانی می شود و چین را مستثنی می کند.
گوگل نیز اقداماتی را برای کاهش پتانسیل distillation انجام داده است. آنها اخیراً شروع به "خلاصه کردن" ردیابی های تولید شده توسط مدل های موجود از طریق پلتفرم توسعه دهنده AI Studio خود کرده اند. این کار استخراج اطلاعات دقیق از ردیابی های Gemini را برای آموزش مدل های رقیب دشوارتر می کند. به طور مشابه، Anthropic برنامه هایی را برای خلاصه کردن ردیابی های مدل خود اعلام کرد و نیاز به محافظت از "مزیت های رقابتی" خود را ذکر کرد.
پیامدهای مربوط به چشم انداز هوش مصنوعی
اختلافات پیرامون DeepSeek و استفاده احتمالی از داده های Gemini گوگل، چندین موضوع مهم را در چشم انداز هوش مصنوعی برجسته می کند:
- اخلاق داده و توسعه مسئولانه هوش مصنوعی: با پیچیده تر شدن مدل های هوش مصنوعی، ملاحظات اخلاقی پیرامون منبع یابی و استفاده از داده ها از اهمیت بالایی برخوردار می شود. شرکت های هوش مصنوعی باید اطمینان حاصل کنند که از دستورالعمل های اخلاقی پیروی می کنند و به حقوق مالکیت معنوی دیگران احترام می گذارند.
- تأثیر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی: تکثیر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در وب، چالش هایی را برای آموزش هوش مصنوعی ایجاد می کند. از آنجا که داده ها به طور فزاینده ای "آلوده" می شوند، اطمینان از کیفیت و یکپارچگی مدل های هوش مصنوعی دشوارتر می شود.
- نیاز به شفافیت و پاسخگویی: شرکت های هوش مصنوعی باید در مورد منابع داده و روش های آموزشی خود شفاف باشند. این امر به ایجاد اعتماد کمک می کند و اطمینان می دهد که هوش مصنوعی به طور مسئولانه توسعه و استفاده می شود.
- اهمیت اقدامات امنیتی قوی: از آنجا که صنعت هوش مصنوعی رقابتی تر می شود، شرکت های هوش مصنوعی نیاز به اجرای اقدامات امنیتی قوی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به داده ها و مدل های خود دارند.
آینده توسعه هوش مصنوعی
اختلافات DeepSeek به عنوان یادآوری از چالش های پیچیده اخلاقی و فنی پیش روی صنعت هوش مصنوعی عمل می کند. از آنجا که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، بسیار مهم است که شرکت های هوش مصنوعی، محققان و سیاست گذاران با یکدیگر همکاری کنند تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی به گونه ای توسعه و استفاده می شود که به نفع جامعه باشد. این شامل ترویج شفافیت، پاسخگویی و شیوه های اخلاقی داده است.
بحث های جاری پیرامون DeepSeek
اتهامات مطرح شده علیه DeepSeek بر نگرانی های فزاینده پیرامون حریم خصوصی داده ها، امنیت و توسعه اخلاقی هوش مصنوعی تاکید می کند. فقدان شفافیت در منبع یابی داده ها و خطوط محو شونده بین جمع آوری قانونی داده ها و خراش دادن غیرمجاز داده ها، نیازمند مقررات روشن و شیوه های مسئولانه در جامعه هوش مصنوعی است. با پیشرفت فناوری، صنعت باید با مسائل مربوط به حقوق مالکیت معنوی، خطر "آلودگی هوش مصنوعی" و پتانسیل برای پیامدهای ناخواسته مقابله کند.
اخلاق داده های آموزشی هوش مصنوعی
جنجال پیرامون DeepSeek همچنین ملاحظات اخلاقی را که هنگام جمع آوری داده های آموزشی برای مدل های هوش مصنوعی مطرح می شود، برجسته می کند. با افزایش اتکا به مجموعه های داده بزرگ که از اینترنت جمع آوری می شوند، سوالاتی از قبیل اینکه چه کسی مالک داده ها است، رضایت چگونه به دست می آید (یا نادیده گرفته می شود) و اینکه آیا داده ها به طور منصفانه و مسئولانه استفاده می شوند، به طور فزاینده ای فوری می شوند. جامعه هوش مصنوعی باید دستورالعمل های روشنی برای منبع یابی داده ها ایجاد کند که به قوانین کپی رایت احترام بگذارد، از اطلاعات شخصی محافظت کند و تعصب را کاهش دهد.
مسابقه برای تسلط بر هوش مصنوعی
اتهامات علیه DeepSeek همچنین می تواند به عنوان بازتابی از مسابقه شدید برای تسلط بر هوش مصنوعی بین ایالات متحده و چین تلقی شود. هر دو کشور میلیاردها دلار در تحقیقات و توسعه هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کنند و فشار برای دستیابی به پیشرفت ها رقابت را دامن می زند و به طور بالقوه باعث کاهش هزینه ها می شود. اگر DeepSeek واقعاً از اطلاعات OpenAI یا Google بدون اجازه استفاده می کند، می تواند به عنوان نمونه ای از تاکتیک های تهاجمی و سرقت مالکیت معنوی تلقی شود که مدت هاست روابط فناوری ایالات متحده و چین را تحت تاثیر قرار داده است.
پیامدهای گسترده تر برای اکوسیستم هوش مصنوعی
در حالی که تمرکز در حال حاضر بر روی DeepSeek است، این مورد می تواند پیامدهای گسترده تری برای کل اکوسیستم هوش مصنوعی داشته باشد. اگر ثابت شود که DeepSeek به طور غیرقانونی از داده های ChatGPT یا Gemini استفاده کرده است، می تواند شرکت های دیگر را بر آن دارد تا شیوه های منبع یابی داده های خود را به طور کامل بررسی کنند و به طور بالقوه سرعت توسعه را کاهش داده و هزینه ها را افزایش دهند. همچنین می تواند منجر به مقررات سختگیرانه تری در مورد جمع آوری و استفاده از داده ها شود، نه تنها در ایالات متحده و چین، بلکه در سطح جهانی.
تأثیر داده های تولید شده مصنوعی
ظهور داده های سنتزی، که توسط Lambert به عنوان یک جایگزین امکان پذیر برای آموزش مدل ها پیشنهاد شده است، سوالات اساسی را در مورد آینده توسعه هوش مصنوعی مطرح می کند. در حالی که مجموعه داده های سنتزی برخی از نگرانی های اخلاقی و حق چاپ مربوط به داده های دنیای واقعی را دور می زنند، عملکرد قوی بودن مدل هایی که بر روی داده های مصنوعی آموزش دیده اند، اغلب نمی توانند با مدل های آموزش دیده بر روی داده های اصلی مطابقت داشته باشند. جامعه هوش مصنوعی باید رویکردهای نوآورانه ای را برای ایجاد مجموعه داده های مصنوعی پیچیده ای پیدا کند که نیازهای صنعت را بدون به خطر انداختن دقت و قابلیت اطمینان برآورده کند.
خلاصه سازی مدل به عنوان شکلی از حاکمیت داده ها
تصمیم اخیر Google و Anthropic برای شروع "خلاصه کردن" ردیابی های تولید شده توسط مدل های آنها نشان دهنده اهمیت روزافزون حاکمیت داده ها در صنعت هوش مصنوعی است. با مبهم کردن اطلاعات دقیق در فرآیندهای تصمیم گیری مدل ها، شرکت ها برای دیگران مهندسی معکوس فناوری های خود را دشوارتر می کنند. این رویکرد می تواند به محافظت از اسرار تجاری و حمایت از شیوه های اخلاقی منبع یابی داده ها کمک کند، اما همچنین سوالاتی را در مورد شفافیت و قابلیت توضیح سیستم های هوش مصنوعی مطرح می کند.
ایجاد تعادل بین نوآوری و ملاحظات اخلاقی و قانونی
جنجال DeepSeek بر لزوم ایجاد تعادل دقیق بین تشویق نوآوری هوش مصنوعی و محافظت از حقوق مالکیت معنوی و اطمینان از رعایت اصول اخلاقی تاکید می کند. از آنجا که مدل های هوش مصنوعی همچنان از نظر پیچیدگی رشد می کنند، چالش های اخلاقی و قانونی پیش روی صنعت تنها برجسته تر می شوند. یافتن تعادل مناسب بین این نگرانی ها برای تقویت توسعه مسئولانه و پایدار هوش مصنوعی بسیار مهم خواهد بود.