DeepSeek زیر ذره‌بین: اتهام آموزش با داده‌های Gemini

DeepSeek زیر ذره‌بین: اتهام آموزش هوش مصنوعی با سطوح Gemini گوگل

دنیای هوش مصنوعی با جنجالی روبرو شده است، زیرا DeepSeek، یک توسعه‌دهنده برجسته مدل‌های هوش مصنوعی، با اتهامات جدیدی مبنی بر بهره‌گیری از داده‌های رقیب برای آموزش آخرین نوآوری خود مواجه شده است. این بار، کانون توجه بر روی Gemini گوگل است، و ادعاها حاکی از آن است که DeepSeek-R1-0528، جدیدترین مدل هوش مصنوعی DeepSeek، ممکن است با استفاده از مشتقی از مدل Gemini آموزش داده شده باشد.

این اتهامات از سوی Sam Paech، یک تحلیلگر هوش مصنوعی مطرح شده است که با استفاده از ابزارهای پیشرفته بیوانفورماتیک، سرویس هوش مصنوعی DeepSeek را به طور دقیق بررسی کرده است. تحلیل Paech او را به این نتیجه رسانده است که شباهت‌های قابل توجهی بین پاسخ‌های DeepSeek و پاسخ‌های Gemini وجود دارد، که نشان‌دهنده یک نسب احتمالی بین این دو است.

کارآگاهی هوش مصنوعی: کشف نفوذ بالقوه Gemini

تحقیقات Paech به صرف مشاهده رفتار هوش مصنوعی متوقف نشد. او به سایت انجمن توسعه‌دهندگان HuggingFace، یک پلتفرم متن‌باز محبوب برای توسعه هوش مصنوعی، رفت و تحلیل خود را از طریق حساب کد توسعه‌دهنده GitHub خود اجرا کرد. این رویکرد دقیق به او اجازه داد تا عملکرد داخلی مدل هوش مصنوعی را بررسی کند و الگوها یا بخش‌های کد بالقوه‌ای را شناسایی کند که ممکن است نشان‌دهنده استفاده از داده‌های Gemini باشد.

Paech در یکی از توییت‌های خود، یافته‌های خود را خلاصه کرد و گفت: «اگر تعجب می‌کنید که چرا DeepSeek R1 کمی متفاوت به نظر می‌رسد، من فکر می‌کنم که احتمالاً از آموزش بر روی خروجی‌های مصنوعی OpenAI به خروجی‌های مصنوعی Gemini تغییر کرده‌اند.» این اظهارات نشان می‌دهد که DeepSeek ممکن است در طول فرآیند آموزش، از استفاده از داده‌های مصنوعی تولید شده توسط مدل‌های OpenAI به استفاده از داده‌های مشتق شده از Gemini تغییر کرده باشد.

پیامدهای چنین انتقالی قابل توجه است. اگر DeepSeek در واقع از داده‌های مشتق شده از Gemini استفاده کرده باشد، می‌تواند سؤالاتی را در مورد حقوق مالکیت معنوی، رقابت منصفانه و ملاحظات اخلاقی پیرامون توسعه هوش مصنوعی مطرح کند.

پاسخ DeepSeek: قابلیت‌ها و عملکرد پیشرفته

در ماه مه 2025، DeepSeek نسخه به روز شده مدل DeepSeek-R1 خود را با نام DeepSeek-R1-0528 از طریق HuggingFace منتشر کرد. این شرکت ادعا می‌کند که این مدل به روز شده دارای قابلیت‌های استنتاجی پیشرفته است، که نشان دهنده درک و پردازش عمیق‌تر اطلاعات است. DeepSeek همچنین تأکید می‌کند که مدل به روز شده از منابع محاسباتی افزایش یافته استفاده می‌کند و مکانیسم‌های بهینه‌سازی الگوریتمی را در طول آموزش پسین در خود جای می‌دهد.

به گفته DeepSeek، این پیشرفت‌ها منجر به عملکرد برجسته در سراسر معیارهای ارزیابی مختلف، از جمله ریاضیات، برنامه‌نویسی و منطق عمومی شده است. این شرکت در HuggingFace اعلام کرد که عملکرد کلی این مدل اکنون به مدل‌های پیشرو مانند O3 و Gemini 2.5 Pro نزدیک می‌شود.

در حالی که DeepSeek عملکرد و قابلیت‌های بهبود یافته آخرین مدل خود را تبلیغ می‌کند، اتهامات مربوط به استفاده از داده‌های Gemini، سایه‌ای بر این پیشرفت‌ها می‌افکند. اگر این ادعاها درست باشد، سؤالاتی را در مورد میزان اینکه دستاوردهای عملکرد DeepSeek ناشی از نوآوری‌های خود آن است یا استفاده از داده‌های رقیب، مطرح می‌کند.

شواهد EQ-Bench: نگاهی اجمالی به زرادخانه هوش مصنوعی گوگل

Sam Paech با افزودن هیزم به آتش، تصویری از EQ-Bench، پلتفرمی که برای ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، ارائه کرد. این تصویر نتایج ارزیابی چندین مدل توسعه گوگل، از جمله Gemini 2.5 Pro، Gemini 2.5 Flash و Gemma 3 را نشان داد.

وجود این مدل‌های گوگل در پلتفرم EQ-Bench نشان می‌دهد که آنها به طور فعال در حال توسعه و آزمایش هستند، و به طور بالقوه منبع داده یا الهام برای سایر توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی هستند. در حالی که این تصویر به خودی خود مستقیماً ثابت نمی‌کند که DeepSeek از داده‌های Gemini استفاده کرده است، اما در دسترس بودن چنین داده‌هایی و پتانسیل دسترسی و استفاده از آن توسط طرف‌های دیگر را برجسته می‌کند.

تردید و تأیید: آب‌های تیره تبار هوش مصنوعی

در حالی که تحلیل Paech سؤالات جدی در مورد روش‌های آموزش DeepSeek مطرح کرده است، مهم است توجه داشته باشیم که شواهد قطعی نیستند. همانطور که TechCrunch اشاره می‌کند، شواهد آموزش توسط Gemini قوی نیست، اگرچه برخی دیگر از توسعه‌دهندگان نیز ادعا کرده‌اند که رگه‌هایی از Gemini را در مدل DeepSeek یافته‌اند.

ابهام پیرامون شواهد، چالش‌های ردیابی تبار مدل‌های هوش مصنوعی و تعیین اینکه آیا آنها با استفاده از داده‌های رقیب آموزش داده شده‌اند یا خیر را برجسته می‌کند. ماهیت پیچیده الگوریتم‌های هوش مصنوعی و مقادیر زیادی از داده‌های مورد استفاده برای آموزش، تعیین دقیق منابع نفوذ را دشوار می‌کند.

یک موضوع تکراری: تاریخچه DeepSeek با OpenAI

این اولین بار نیست که DeepSeek با اتهام استفاده از داده‌های رقیب مواجه می‌شود. در دسامبر 2024، چندین توسعه‌دهنده برنامه مشاهده کردند که مدل V3 DeepSeek اغلب خود را به عنوان ChatGPT، ربات گفتگوی محبوب OpenAI، معرفی می‌کند. این مشاهده منجر به این اتهامات شد که DeepSeek مدل خود را با استفاده از داده‌های خراشیده شده از ChatGPT آموزش داده است، که به طور بالقوه نقض شرایط خدمات OpenAI است.

تکرار این اتهامات نگرانی‌هایی را در مورد شیوه‌های منبع‌یابی داده DeepSeek ایجاد می‌کند. در حالی که ممکن است شباهت‌های بین مدل‌های DeepSeek و مدل‌های رقبای آن صرفاً تصادفی باشد، ادعاهای مکرر نشان‌دهنده الگوی رفتاری است که مستلزم بررسی بیشتر است.

پیامدهای اخلاقی شیوه‌های آموزشی هوش مصنوعی

اتهامات علیه DeepSeek پیامدهای اخلاقی شیوه‌های آموزشی هوش مصنوعی را برجسته می کند. در یک زمینه با سرعت در حال تحول که نوآوری در آن از اهمیت بالایی برخوردار است، اطمینان از توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به روشی عادلانه و اخلاقی بسیار مهم است.

استفاده از داده‌های رقیب بدون اجازه یا تخصیص مناسب، سؤالاتی را در مورد حقوق مالکیت معنوی و رقابت منصفانه مطرح می‌کند. این امر همچنین یکپارچگی فرآیند توسعه هوش مصنوعی را تضعیف می‌کند و به طور بالقوه می‌تواند منجر به چالش‌های قانونی شود.

علاوه بر این، استفاده از داده‌های مصنوعی، حتی اگر از منابع در دسترس عموم مشتق شده باشد، می‌تواند سوگیری‌ها و نادرستی‌هایی را در مدل‌های هوش مصنوعی وارد کند. این برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی ضروری است که به دقت کیفیت و ویژگی‌های بازنمایی داده‌های آموزشی خود را ارزیابی کنند تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های آنها عادلانه، دقیق و قابل اعتماد هستند.

فراخوانی برای شفافیت و پاسخگویی

جنجال DeepSeek نیاز به شفافیت و پاسخگویی بیشتر در صنعت هوش مصنوعی را برجسته می کند. توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی باید در مورد شیوه‌های منبع‌یابی داده و روش‌هایی که برای آموزش مدل‌های خود استفاده می‌کنند، شفاف باشند. آنها همچنین باید مسئول هرگونه نقض حقوق مالکیت معنوی یا دستورالعمل‌های اخلاقی باشند.

یک راه حل بالقوه، ایجاد استانداردهای صنعت برای منابع‌یابی داده و آموزش هوش مصنوعی است. این استانداردها می‌توانند بهترین روش‌ها برای به دست آوردن و استفاده از داده‌ها و همچنین مکانیسم‌هایی برای حسابرسی و اجرای انطباق را مشخص کنند.

رویکرد دیگر، توسعه ابزارها و تکنیک‌هایی برای ردیابی تبار مدل‌های هوش مصنوعی است. این ابزارها می‌توانند به شناسایی منابع نفوذ بالقوه و تعیین اینکه آیا یک مدل با استفاده از داده‌های رقیب آموزش داده شده است یا خیر، کمک کنند.

در نهایت، اطمینان از توسعه اخلاقی هوش مصنوعی مستلزم یک تلاش مشترک شامل توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، محققان،سیاست‌گذاران و مردم است. با همکاری، می‌توانیم چارچوبی ایجاد کنیم که ضمن حفاظت از حقوق مالکیت معنوی و اطمینان از انصاف و پاسخگویی، نوآوری را ترویج کند.

جستجوی حقیقت اساسی در آموزش مدل هوش مصنوعی

وضعیت DeepSeek توجه را به نگرانی فزاینده در مورد چگونگی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی جلب می‌کند. در حالی که جذابیت بهبود سریع قابلیت‌های هوش مصنوعی قوی است، روش‌های مورد استفاده برای دستیابی به این هدف باید با ملاحظات اخلاقی جدی روبرو شوند. قلب این موضوع در داده‌های مورد استفاده برای آموزش نهفته است. آیا این داده‌ها از نظر اخلاقی تهیه شده‌اند؟ آیا به حق چاپ و مالکیت معنوی احترام می‌گذارد؟ این سؤالات با ادغام بیشتر هوش مصنوعی با زندگی روزمره، اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند.

چالش‌های موجود در تعیین منابع دقیق داده برای مدل‌های هوش مصنوعی، یک مشکل دشوار را برجسته می‌کند. پیچیدگی الگوریتم‌ها و حجم عظیمی از داده‌های مورد نیاز به این معنی است که کشف منشاء قابلیت‌های یک مدل خاص می‌تواند یک تعهد مهم باشد، تقریباً مانند علم جرم‌شناسی برای هوش مصنوعی. این امر مستلزم توسعه ابزارهای پیچیده‌ای است که قادر به تجزیه و تحلیل مدل‌های هوش مصنوعی برای آشکار کردن منشأ داده‌های آموزشی آنها و همچنین رویه‌های شفاف‌تر در توسعه هوش مصنوعی باشد.

تأثیر داده‌های آموزشی بر اخلاق هوش مصنوعی

تأثیر داده‌های آموزشی بر اخلاق هوش مصنوعی قابل توجه است. مدل‌های هوش مصنوعی تنها تا جایی که داده‌هایی که روی آنها آموزش داده می‌شوند بی‌طرف هستند. استفاده از داده‌های به دست آمده از رقبا یا داده‌هایی که حاوی سوگیری‌های ذاتی هستند می‌تواند منجر به نتایج مخدوش، تبعیض ناعادلانه و یکپارچگی به خطر افتاده در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی شود. بنابراین، توسعه اخلاقی هوش مصنوعی به تعهد قوی به استفاده از داده‌های متنوع، نماینده و از نظر اخلاقی تهیه شده نیاز دارد.

مسائل مربوط به DeepSeek همچنین مکالمه بزرگ‌تری را در مورد ارزش توسعه هوش مصنوعی واقعاً اصلی در مقابل صرفاً تقویت مدل‌ها با داده‌های موجود برجسته می‌کند. در حالی که تنظیم دقیق و انتقال یادگیری استراتژی‌های قانونی هستند، جامعه هوش مصنوعی باید توسعه‌دهندگانی را که به ایجاد معماری‌های اصلی و روش‌های آموزشی متعهد هستند، تشخیص داده و پاداش دهد. این اطمینان می‌دهد که پیشرفت هوش مصنوعی بر اساس نوآوری واقعی است تا تولید مثل کارهای موجود.

ایجاد چارچوبی برای مسئولیت در هوش مصنوعی

با نگاهی به آینده، ایجاد چارچوبی برای مسئولیت در هوش مصنوعی نیازمند چندین گام کلیدی است. اولین گام، ایجاد دستورالعمل‌های روشن و قابل اجرا در مورد منبع‌یابی داده، استفاده و حقوق مالکیت معنوی است. این دستورالعمل‌ها باید در سراسر صنعت باشد و ضمن حفاظت از حقوق سازندگان داده، باعث باز بودن و همکاری شود.

دوم، شفافیت در توسعه هوش مصنوعی ضروری است. توسعه‌دهندگان باید در مورد داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های خود، تکنیک‌های مورد استفاده و محدودیت‌ها و سوگیری‌های بالقوه هوش مصنوعی، باز باشند. این شفافیت باعث ایجاد اعتماد و امکان استفاده مسئولانه از فناوری‌های هوش مصنوعی می‌شود.

علاوه بر این، نیاز به نظارت و ممیزی مداوم سیستم‌های هوش مصنوعی وجود دارد. خودتنظیمی و ممیزی‌های مستقل می‌تواند به شناسایی و اصلاح سوگیری‌های بالقوه، مشکلات اخلاقی و مسائل مربوط به انطباق کمک کند. این نظارت مستمر برای اطمینان از همسویی سیستم‌های هوش مصنوعی با استانداردهای اخلاقی و ارزش‌های اجتماعی ضروری است.

در نهایت، برنامه‌های آموزشی و آگاهی‌رسانی برای تجهیز توسعه‌دهندگان، کاربران و سیاست‌گذاران هوش مصنوعی مورد نیاز است تا پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی را درک کنند. این برنامه‌ها باید موضوعاتی مانند حفظ حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتمی و طراحی مسئولانه هوش مصنوعی را پوشش دهند و فرهنگ آگاهی و پاسخگویی اخلاقی را در سراسر جامعه هوش مصنوعی تقویت کنند.

بررسی جنبه فنی: مهندسی معکوس مدل‌های هوش مصنوعی

یکی از جنبه‌های جذاب اتهامات DeepSeek چالش فنی مهندسی معکوس مدل‌های هوش مصنوعی برای تعیین داده‌های آموزشی آنها است. این شامل استفاده از ابزارها و تکنیک‌ها برای تجزیه و تحلیل رفتار و خروجی‌های یک مدل، تلاش برای استنباط داده‌هایی است که روی آن آموزش داده شده است. این شبیه به بیوانفورماتیک است، همانطور که Paech انجام داد، جایی که داده‌های بیولوژیکی پیچیده را برای درک منشاء و عملکرد آن تجزیه و تحلیل می‌کنید.

محققان سخت در تلاش برای توسعه روش‌های پیشرفته‌ای برای تشخیص وجود داده‌ها یا الگوهای خاص در مدل‌های هوش مصنوعی هستند. این روش‌ها از تجزیه و تحلیل آماری، تشخیص الگو و تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای یافتن شباهت بین رفتار یک مدل و مجموعه‌داده‌های شناخته شده استفاده می‌کنند. در حالی که این زمینه نوپا است، وعده ارائه شواهد قطعی‌تری در موارد سوء استفاده مشکوک از داده‌ها را می‌دهد.

تأثیر اجتماعی رسوایی‌های هوش مصنوعی

رسوایی‌های هوش مصنوعی مانند پرونده DeepSeek پیامدهای اجتماعی گسترده‌تری دارد. آنها اعتماد عمومی به فناوری هوش مصنوعی را از بین می‌برند، نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی و امنیت را افزایش می‌دهند و بحث در مورد نقش هوش مصنوعی در جامعه را تحریک می‌کنند. برای حفظ اعتماد و جلوگیری از بدبینی گسترده، باید به سرعت و به طور شفاف به این رسوایی‌ها رسیدگی شود.

همانطور که هوش مصنوعی بیشتر در حوزه‌های حیاتی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و حکمرانی ادغام می‌شود، خطرات بالاتر می‌رود. نقض اخلاقی و نقض داده‌ها می‌تواند پیامدهای قابل توجهی برای افراد و جوامع داشته باشد و نیاز به چارچوب‌های نظارتی قوی و شیوه‌های توسعه هوش مصنوعی مسئولانه را برجسته می‌کند.

بازاندیشی در آموزش هوش مصنوعی: رویکردهای جدید

جنجال‌های پیرامون آموزش هوش مصنوعی محققان را به سمت بررسی استراتژی‌های جدید سوق می‌دهد که اخلاقی‌تر، کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر هستند. یک رویکرد امیدوارکننده استفاده از داده‌های مصنوعی است که از ابتدا ایجاد شده است و نیاز به تکیه بر مجموعه‌داده‌های موجود را از بین می‌برد. داده‌های مصنوعی ممکن است به گونه‌ای طراحی شوند که نیازهای خاصی را برآورده کنند، از اجتناب از سوگیری‌ها و اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها.

روش دیگر یادگیری فدرال است، جایی که مدل‌های هوش مصنوعی روی منابع داده غیرمتمرکز بدون دسترسی یا به اشتراک گذاشتن مستقیم داده‌های زیربنایی آموزش داده می‌شوند. این تکنیک امکان یادگیری مشارکتی را در حین محافظت از حریم خصوصی داده‌ها فراهم می‌کند و امکانات جدیدی را برای توسعه هوش مصنوعی در زمینه‌هایی که دسترسی به داده محدود است، باز می‌کند.

علاوه بر این، محققان در حال بررسی راه‌های آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های کمتر با استفاده از استراتژی‌هایی مانند انتقال یادگیری و فرایادگیری هستند. این استراتژی‌ها مدل‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌های محدود تعمیم دهند، وابستگی به مجموعه‌داده‌های بزرگ را کاهش داده و فرآیند آموزش را اقتصادی‌تر و پایدارتر کنند.

نتیجه‌گیری: ترسیم مسیری برای هوش مصنوعی اخلاقی

اتهامات علیه DeepSeek به عنوان زنگ خطری برای جامعه هوش مصنوعی عمل می‌کند. با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، پیروی از اصول اخلاقی و اولویت دادن به شفافیت، مسئولیت‌پذیری و پاسخگویی ضروری است. با ایجاد دستورالعمل‌های واضح، تقویت همکاری و سرمایه‌گذاری در آموزش و تحقیق، می‌توانیم آینده‌ای را ایجاد کنیم که در آن هوش مصنوعی ضمن احترام به حقوق فردی و ترویج نوآوری، به نفع عموم باشد.