डीपसीक: गूगल के जेमिनी से प्रशिक्षित? विवाद!

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) की दुनिया में विवाद कोई नई बात नहीं है, और नवीनतम घटनाक्रम चीनी एआई लैब डीपसीक (DeepSeek) से जुड़ा है। हाल ही में, डीपसीक ने अपने R1 तर्क मॉडल (reasoning model) का एक अद्यतन संस्करण (updated version) जारी किया, जिसमें गणित और कोडिंग बेंचमार्क (coding benchmarks) से निपटने में प्रभावशाली क्षमताएं दिखाई गईं। हालांकि, इस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा के स्रोत ने एआई शोधकर्ताओं के बीच काफी बहस छेड़ दी है, कुछ लोगों का अनुमान है कि यह आंशिक रूप से गूगल के जेमिनी परिवार (Gemini family) के एआई मॉडल से प्राप्त हो सकता है। यह संदेह नैतिक प्रथाओं, डेटा सोर्सिंग और एआई उद्योग (AI industry) के भीतर प्रतिस्पर्धी परिदृश्य के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठाता है।

प्रस्तुत साक्ष्य (The Evidence Presented)

विवाद तब शुरू हुआ जब मेलबर्न स्थित डेवलपर (developer) सैम पेच (Sam Paech) ने, जो एआई सिस्टम (AI systems) के लिए “भावनात्मक बुद्धिमत्ता” (emotional intelligence) मूल्यांकन बनाने में विशेषज्ञता रखते हैं, दावा किया कि उनके पास इस बात के सबूत हैं कि डीपसीक के नवीनतम मॉडल को जेमिनी द्वारा उत्पन्न आउटपुट (outputs) पर प्रशिक्षित किया गया था। पेच के अनुसार, डीपसीक का मॉडल, जिसे R1-0528 के रूप में पहचाना गया है, कुछ विशिष्ट शब्दों और भावों के लिए एक वरीयता प्रदर्शित करता है जो गूगल के जेमिनी 2.5 प्रो (Gemini 2.5 Pro) द्वारा पसंद किए जाने वाले शब्दों के समान हैं। जबकि यह अवलोकन अपने आप में निर्णायक नहीं हो सकता है, यह एक खतरे की घंटी बजाता है और आगे की जांच का वारंट (warrant) करता है।

षड्यंत्र को बढ़ाते हुए, एक अन्य डेवलपर, जो SpeechMap के छद्म नाम से काम कर रहा है और एआई के लिए “फ्री स्पीच इवेल” (free speech eval) बनाने के लिए जाना जाता है, ने बताया कि डीपसीक मॉडल के निशान - “विचार” जो यह निष्कर्ष की ओर काम करते हुए उत्पन्न करता है - “जेमिनी के निशान की तरह पढ़ते हैं।” भाषाई पैटर्न (linguistic patterns) और विचार प्रक्रियाओं का यह अभिसरण (convergence) आगे इस संदेह को बढ़ाता है कि डीपसीक ने प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान जेमिनी के आउटपुट का उपयोग किया होगा।

डीपसीक के खिलाफ अतीत के आरोप (Past Accusations Against DeepSeek)

यह पहली बार नहीं है जब डीपसीक को प्रतिद्वंद्वी एआई सिस्टम (rival AI systems) से डेटा पर अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के आरोपों का सामना करना पड़ा है। दिसंबर में, डेवलपर्स ने देखा कि डीपसीक का V3 मॉडल अक्सर खुद को ChatGPT, OpenAI के एआई-पावर्ड चैटबॉट प्लेटफॉर्म (AI-powered chatbot platform) के रूप में पहचानता है। इस अजीब व्यवहार से पता चलता है कि मॉडल को ChatGPT चैट लॉग (chat logs) पर प्रशिक्षित किया गया होगा, जिससे इस तरह के अभ्यास के नैतिक निहितार्थों के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं।

इस साल की शुरुआत में, OpenAI ने फाइनेंशियल टाइम्स (Financial Times) को बताया कि उसने डीपसीक को डिस्टिलेशन (distillation) के उपयोग से जोड़ने वाले सबूतों का पता लगाया है, एक तकनीक जिसमें बड़े, अधिक सक्षम मॉडल से डेटा निकालकर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। इसके अलावा, Microsoft, OpenAI में एक प्रमुख सहयोगी और निवेशक, ने 2024 के अंत में OpenAI डेवलपर (developer) खातों के माध्यम से बड़ी मात्रा में डेटा निकाले जाने का पता लगाया। OpenAI का मानना है कि ये खाते डीपसीक से संबद्ध हैं, जिससे अनधिकृत डेटा निष्कर्षण का संदेह और मजबूत हो रहा है।

जबकि डिस्टिलेशन स्वाभाविक रूप से अनैतिक नहीं है, OpenAI की सेवा की शर्तें स्पष्ट रूप से ग्राहकों को प्रतिस्पर्धी एआई सिस्टम बनाने के लिए कंपनी के मॉडल आउटपुट का उपयोग करने से रोकती हैं। यह प्रतिबंध OpenAI की इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी (intellectual property) की रक्षा करने और एआई उद्योग के भीतर एक उचित प्रतिस्पर्धी वातावरण बनाए रखने का लक्ष्य रखता है। यदि डीपसीक ने वास्तव में जेमिनी आउटपुट पर अपने R1 मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिस्टिलेशन का उपयोग किया, तो यह OpenAI की सेवा की शर्तों का उल्लंघन करेगा और गंभीर नैतिक चिंताएं बढ़ाएगा।

डेटा संदूषण की चुनौतियां (The Challenges of Data Contamination)

यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि कई एआई मॉडल खुद को गलत तरीके से पहचानने और समान शब्दों और वाक्यांशों पर अभिसरण करने की प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं। इस घटना को खुले वेब पर एआई-जेनरेटेड कंटेंट (AI-generated content) की बढ़ती उपस्थिति के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जो एआई कंपनियों के लिए प्रशिक्षण डेटा (training data) का प्राथमिक स्रोत है। कंटेंट फ़ार्म (content farms) क्लिकबेट लेख (clickbait articles) बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, और बॉट (bots) रेडिट (Reddit) और एक्स (X) जैसे प्लेटफॉर्म (platforms) को एआई-जेनरेटेड पोस्ट (AI-generated posts) से भर रहे हैं।

वेब का यह “संदूषण” (contamination) एआई-जेनरेटेड कंटेंट के साथ एआई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश करता है, जिससे प्रशिक्षण डेटासेट (training datasets) से एआई आउटपुट को अच्छी तरह से फ़िल्टर करना बेहद मुश्किल हो जाता है। नतीजतन, एआई मॉडल अनजाने में एक-दूसरे से सीख सकते हैं, जिससे भाषा और विचार प्रक्रियाओं में देखी गई समानताएं हो सकती हैं।

विशेषज्ञ राय और दृष्टिकोण (Expert Opinions and Perspectives)

डेटा संदूषण की चुनौतियों के बावजूद, एआई विशेषज्ञों (AI experts) जैसे कि नाथन लैम्बर्ट (Nathan Lambert), गैर-लाभकारी एआई अनुसंधान संस्थान (nonprofit AI research institute) AI2 में एक शोधकर्ता, का मानना है कि यह अकल्पनीय नहीं है कि डीपसीक ने गूगल के जेमिनी से डेटा पर प्रशिक्षित किया। लैम्बर्ट सुझाव देते हैं कि डीपसीक, जीपीयू (GPUs) की कमी का सामना कर रहा है, लेकिन पर्याप्त वित्तीय संसाधनों के साथ, सबसे अच्छे उपलब्ध एपीआई मॉडल (API model) से सिंथेटिक डेटा (synthetic data) उत्पन्न करना चुन सकता है। उनके विचार में, यह दृष्टिकोण डीपसीक के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल (computationally efficient) हो सकता है।

लैम्बर्ट का परिप्रेक्ष्य उन व्यावहारिक विचारों को उजागर करता है जो एआई कंपनियों को वैकल्पिक डेटा सोर्सिंग रणनीतियों (data sourcing strategies) का पता लगाने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। जबकि सिंथेटिक डेटा का उपयोग एक वैध और प्रभावी तकनीक हो सकता है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा नैतिक रूप से उत्पन्न हो और किसी भी सेवा की शर्तों या नैतिक दिशानिर्देशों का उल्लंघन न करे।

सुरक्षा उपाय और निवारक प्रयास (Security Measures and Preventive Efforts)

डिस्टिलेशन और डेटा संदूषण से संबंधित चिंताओं के जवाब में, एआई कंपनियों ने अपने सुरक्षा उपायों को बढ़ा दिया है। उदाहरण के लिए, OpenAI ने कुछ उन्नत मॉडल तक पहुंचने के लिए संगठनों के लिए आईडी सत्यापन प्रक्रिया (ID verification process) को पूरा करने की आवश्यकता लागू की है। इस प्रक्रिया के लिए OpenAI के API द्वारा समर्थित देशों में से एक से सरकार द्वारा जारी आईडी (government-issued ID) की आवश्यकता होती है, जिसमें चीन को सूची से बाहर रखा गया है।

गूगल ने अपने एआई स्टूडियो डेवलपर प्लेटफॉर्म (AI Studio developer platform) के माध्यम से उपलब्ध मॉडल द्वारा उत्पन्न ट्रेसेस (traces) को “संक्षिप्त” (summarizing) करके डिस्टिलेशन के जोखिम को कम करने के लिए भी कदम उठाए हैं। यह संक्षिप्तीकरण प्रक्रिया जेमिनी ट्रेसेस पर प्रदर्शन करने वाले प्रतिद्वंद्वी मॉडल को प्रशिक्षित करना और अधिक चुनौतीपूर्ण बनाती है। इसी तरह, एंथ्रोपिक (Anthropic) ने मई में घोषणा की कि वह अपने “प्रतिस्पर्धी लाभों” (competitive advantages) की रक्षा करने की आवश्यकता का हवाला देते हुए, अपने स्वयं के मॉडल के ट्रेसेस को संक्षिप्त करना शुरू कर देगा।

ये सुरक्षा उपाय एआई कंपनियों द्वारा अपनी इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी की रक्षा करने और अनधिकृत डेटा निष्कर्षण को रोकने के लिए एक ठोस प्रयास का प्रतिनिधित्व करते हैं। सख्त एक्सेस कंट्रोल (access controls) लागू करके और मॉडल ट्रेसेस को अस्पष्ट करके, उनका उद्देश्य अनैतिक प्रथाओं को रोकना और एआई उद्योग के भीतर एक समान स्तर का खेल क्षेत्र बनाए रखना है।

गूगल की प्रतिक्रिया (Google’s Response)

टिप्पणी के लिए संपर्क किए जाने पर, गूगल ने अभी तक आरोपों का जवाब नहीं दिया है। यह चुप्पी अटकलों के लिए जगह छोड़ती है और विवाद को और तेज करती है। जैसे ही एआई समुदाय गूगल से आधिकारिक बयान का इंतजार कर रहा है, डीपसीक की डेटा सोर्सिंग प्रथाओं के बारे में सवाल बने हुए हैं।

एआई उद्योग के लिए निहितार्थ (The Implications for the AI Industry)

डीपसीक विवाद एआई विकास की नैतिक सीमाओं और जिम्मेदार डेटा सोर्सिंग के महत्व के बारे में बुनियादी सवाल उठाता है। जैसे-जैसे एआई मॉडल तेजी से परिष्कृत और सक्षम होते जाते हैं, कोनों को काटने और अनधिकृत डेटा का उपयोग करने का प्रलोभन मजबूत हो सकता है। हालांकि, इस तरह के अभ्यास के हानिकारक परिणाम हो सकते हैं, एआई उद्योग की अखंडता को कमजोर करना और सार्वजनिक विश्वास को खत्म करना।

एआई के दीर्घकालिक स्थिरता और नैतिक विकास को सुनिश्चित करने के लिए, यह अनिवार्य है कि एआई कंपनियां सख्त नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करें और जिम्मेदार डेटा सोर्सिंग प्रथाओं को प्राथमिकता दें। इसमें डेटा प्रदाताओं से स्पष्ट सहमति प्राप्त करना, इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी अधिकारों का सम्मान करना और अनधिकृत या पक्षपाती डेटा के उपयोग से बचना शामिल है।

इसके अलावा, एआई उद्योग के भीतर अधिक पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता है। एआई कंपनियों को अपनी डेटा सोर्सिंग प्रथाओं और अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों के बारे में और अधिक जानकारी देनी चाहिए। यह बढ़ी हुई पारदर्शिता एआई सिस्टम में विश्वास और आत्मविश्वास को बढ़ावा देने और एक अधिक नैतिक और जिम्मेदार एआई पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने में मदद करेगी।

डीपसीक विवाद एआई तकनीक के आगे बढ़ने के साथ आने वाली चुनौतियों और नैतिक विचारों का एक समय पर अनुस्मारक के रूप में कार्य करता है। नैतिक सिद्धांतों को बनाए रखते हुए, पारदर्शिता को बढ़ावा देकर और सहयोग को बढ़ावा देकर, एआई समुदाय यह सुनिश्चित कर सकता है कि एआई का उपयोग समाज के लाभ के लिए किया जाता है और नैतिक मूल्यों की कीमत पर नहीं।

तकनीकी पहलुओं में गहराई से (Deep Dive into the Technical Aspects)

इस मुद्दे की बारीकियों को और समझने के लिए, एआई मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है और विशिष्ट तकनीकों पर सवाल उठाना महत्वपूर्ण है, अर्थात् डिस्टिलेशन और सिंथेटिक डेटा जनरेशन (synthetic data generation)।

डिस्टिलेशन: क्लोनिंग इंटेलिजेंस? (Distillation: Cloning Intelligence?)

एआई के संदर्भ में डिस्टिलेशन एक मॉडल संपीड़न तकनीक (model compression technique) को संदर्भित करता है जहां एक छोटा, अधिक कुशल “छात्र” मॉडल (student model) को एक बड़े, अधिक जटिल “शिक्षक” मॉडल (teacher model) के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। छात्र मॉडल शिक्षक मॉडल के आउटपुट को देखकर सीखता है, प्रभावी रूप से ज्ञान निकालकर और इसे एक छोटे आर्किटेक्चर (architecture) में स्थानांतरित करता है। जबकि डिस्टिलेशन संसाधन-बाधित उपकरणों (resource-constrained devices) पर एआई मॉडल को तैनात करने के लिए फायदेमंद हो सकता है, यह नैतिक चिंताएं बढ़ाता है जब शिक्षक मॉडल का डेटा या आर्किटेक्चर मालिकाना हक वाला होता है।

यदि डीपसीक ने अनुमति के बिना डिस्टिलेशन के माध्यम से अपने R1 मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए जेमिनी के आउटपुट का उपयोग किया, तो यह जेमिनी की बुद्धिमत्ता को क्लोन करने और संभावित रूप से गूगल के इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी अधिकारों का उल्लंघन करने जैसा होगा। यहां मुख्य बात जेमिनी के आउटपुट का अनधिकृत उपयोग है, जो कॉपीराइट और अन्य कानूनी तंत्रों द्वारा संरक्षित हैं।

सिंथेटिक डेटा जनरेशन: एक दोहरी तलवार (Synthetic Data Generation: A Double-Edged Sword)

सिंथेटिक डेटा जनरेशन में कृत्रिम डेटा पॉइंट (artificial data point) बनाना शामिल है जो वास्तविक दुनिया के डेटा के समान होते हैं। इस तकनीक का उपयोग अक्सर प्रशिक्षण डेटासेट को बढ़ाने के लिए किया जाता है, खासकर जब वास्तविक डेटा दुर्लभ या प्राप्त करने के लिए महंगा होता है। हालांकि, सिंथेटिक डेटा की गुणवत्ता और नैतिक निहितार्थ इस बात पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं कि इसे कैसे उत्पन्न किया जाता है।

यदि डीपसीक ने सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए जेमिनी के एपीआई का उपयोग किया, तो सवाल यह उठता है: यह डेटा वास्तविक जेमिनी आउटपुट से कितनी बारीकी से मिलता-जुलता है, और क्या यह गूगल के इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी का उल्लंघन करता है? यदि सिंथेटिक डेटा केवल जेमिनी से प्रेरित है लेकिन सीधे इसके आउटपुट को दोहराता नहीं है, तो इसे उचित उपयोग माना जा सकता है। हालांकि, अगर सिंथेटिक डेटा जेमिनी के आउटपुट से वस्तुतः अप्रभेद्य है, तो यह डिस्टिलेशन के समान चिंताएं पैदा कर सकता है।

मॉडल ओवरफिटिंग के निहितार्थ (Implications of Model Overfitting)

एक और संबंधित चिंता मॉडल ओवरफिटिंग (model overfitting) है। ओवरफिटिंग तब होती है जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अच्छी तरह से सीखता है, उस बिंदु तक कि यह नए, अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है। यदि डीपसीक ने अपने R1 मॉडल को जेमिनी के आउटपुट पर अत्यधिक प्रशिक्षित किया, तो इसके परिणामस्वरूप ओवरफिटिंग हो सकती है, जहां मॉडल अनिवार्य रूप से नई स्थितियों में सामान्यीकृत होने के बजाय जेमिनी की प्रतिक्रियाओं को याद करता है।

इस तरह की ओवरफिटिंग न केवल R1 मॉडल की प्रयोज्यता को सीमित करेगी बल्कि जेमिनी के डेटा पर इसकी निर्भरता का पता लगाना भी आसान बना देगी। SpeechMap द्वारा नोट किए गए “ट्रेस” इस ओवरफिटिंग का प्रमाण हो सकते हैं, जहां R1 मॉडल अनिवार्य रूप से जेमिनी के आउटपुट से सीखे गए पैटर्न को फिर से उगल रहा है।

नैतिक विचार और उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाएं (Ethical Considerations and Industry Best Practices)

तकनीकी पहलुओं से परे, यह विवाद एआई विकास के लिए स्पष्ट नैतिक दिशानिर्देशों और उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं की आवश्यकता को उजागर करता है। कुछ प्रमुख सिद्धांतों में शामिल हैं:

• पारदर्शिता (Transparency): एआई कंपनियों को अपने डेटा स्रोतों और प्रशिक्षण पद्धतियों के बारे में पारदर्शी होना चाहिए। यह स्वतंत्र ऑडिटिंग और सत्यापन की अनुमति देता है।
• सहमति (Consent): एआई कंपनियों को प्रशिक्षण के लिए अपने डेटा का उपयोग करने से पहले डेटा प्रदाताओं से स्पष्ट सहमति प्राप्त करनी चाहिए। इसमें इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी अधिकारों का सम्मान करना और अनधिकृत डेटा स्क्रैपिंग से बचना शामिल है।
• निष्पक्षता (Fairness): एआई मॉडल निष्पक्ष और निष्पक्ष होने चाहिए। इसके लिए डेटा विविधता पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह (algorithmic bias) को कम करने की आवश्यकता है।
• जवाबदेही (Accountability): एआई कंपनियों को अपने एआई मॉडल की कार्रवाइयों के लिए जवाबदेह होना चाहिए। इसमें स्पष्ट जिम्मेदारी ढांचे स्थापित करना और एआई सिस्टम द्वारा किए गए नुकसान को संबोधित करना शामिल है।
• सुरक्षा (Security): एआई कंपनियों को अपने एआई मॉडल और डेटा की सुरक्षा को प्राथमिकता देनी चाहिए। इसमें अनधिकृत एक्सेस से सुरक्षा और डेटा उल्लंघनों को रोकना शामिल है।

विनियमन की भूमिका (The Role of Regulation)

नैतिक दिशानिर्देशों और उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं के अलावा, एआई विकास द्वारा पेश की जाने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए विनियमन आवश्यक हो सकता है। कुछ संभावित नियामक उपायों में शामिल हैं:

• डेटा गोपनीयता कानून (Data privacy laws): कानून जो व्यक्तियों के डेटा की रक्षा करते हैं और एआई प्रशिक्षण के लिए व्यक्तिगत जानकारी के उपयोग को प्रतिबंधित करते हैं।
• इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी कानून (Intellectual property laws): कानून जो एआई मॉडल और डेटा को अनधिकृत कॉपी और वितरण से बचाते हैं।
• प्रतियोगिता कानून (Competition laws): कानून जो एआई उद्योग में प्रतिस्पर्धा-विरोधी व्यवहार को रोकते हैं, जैसे कि डेटा होर्डिंग और संसाधनों तक अनुचित पहुंच।
• सुरक्षा नियम (Safety regulations): नियम जो महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले एआई सिस्टम की सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हैं।

नैतिक दिशानिर्देशों, उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं और उचित विनियमन को मिलाकर, हम एक अधिक जिम्मेदार और टिकाऊ एआई पारिस्थितिकी तंत्र (AI ecosystem) बना सकते हैं जो पूरे समाज को लाभान्वित करता है। डीपसीक विवाद एक वेक-अप कॉल के रूप में कार्य करता है, जो हमें इन चुनौतियों को सक्रिय रूप से संबोधित करने और यह सुनिश्चित करने के लिए प्रेरित करता है कि एआई को इस तरह से विकसित किया जाए जो हमारे मूल्यों और सिद्धांतों के साथ संरेखित हो।