डीपसीक: गूगल के जेमिनी पर प्रशिक्षण के आरोप

AI की दुनिया में, डीपसीक पर प्रतिस्पर्धी डेटा का लाभ उठाने के आरोपों ने हलचल मचा दी है। इस बार, गूगल का जेमिनी सुर्खियों में है। आरोप हैं कि डीपसीक-आर1-0528 को जेमिनी के मॉडल का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है।

सैम पैच, एक एआई विश्लेषक, बायोइनफॉरमैटिक्स टूल्स का उपयोग करके डीपसीक की एआई सेवा का सावधानीपूर्वक परीक्षण कर रहे हैं। उनके विश्लेषण से पता चला है कि डीपसीक की प्रतिक्रियाएं जेमिनी से मिलती-जुलती हैं।

एआई जासूसी कार्य: संभावित जेमिनी प्रभाव का अनावरण

पैच की जांच एआई के व्यवहार को देखकर नहीं रुकी। उन्होंने एआई विकास के लिए लोकप्रिय ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म, HuggingFace डेवलपर कम्युनिटी साइट में गहराई से खोज की और अपने GitHub डेवलपर कोड खाते के माध्यम से अपना विश्लेषण चलाया। इस कठोर दृष्टिकोण ने उन्हें एआई मॉडल के आंतरिक कामकाज की जांच करने और संभावित पैटर्न या कोड सेगमेंट की पहचान करने की अनुमति दी जो जेमिनी डेटा के उपयोग का संकेत दे सकते हैं।

अपने ट्वीट्स में से एक में, पैच ने अपने निष्कर्षों को संक्षेप में बताते हुए कहा, “यदि आप सोच रहे हैं कि डीपसीक आर1 थोड़ा अलग क्यों लगता है, तो मुझे लगता है कि उन्होंने सिंथेटिक OpenAI से सिंथेटिक जेमिनी आउटपुट पर प्रशिक्षण में बदलाव किया है।” यह कथन बताता है कि डीपसीक ने प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान OpenAI के मॉडल द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा से जेमिनी से प्राप्त डेटा का उपयोग करना शुरू कर दिया होगा।

इस तरह के बदलाव के महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। यदि डीपसीक ने वास्तव में जेमिनी-व्युत्पन्न डेटा का उपयोग किया है, तो यह बौद्धिक संपदा अधिकारों, निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा और एआई विकास से जुड़े नैतिक विचारों के बारे में सवाल खड़े कर सकता है।

डीपसीक की प्रतिक्रिया: बढ़ी हुई क्षमताएं और प्रदर्शन

मई 2025 में, डीपसीक ने HuggingFace के माध्यम से अपने डीपसीक-आर1 मॉडल का एक अद्यतन संस्करण जारी किया, जिसे डीपसीक-आर1-0528 नाम दिया गया। कंपनी का दावा है कि यह अद्यतन मॉडल बढ़ी हुई अनुमान क्षमताओं का दावा करता है, जो जानकारी की गहरी समझ और प्रसंस्करण का सुझाव देता है। डीपसीक यह भी बताता है कि अद्यतन मॉडल बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करता है और पोस्ट-ट्रेनिंग के दौरान एल्गोरिथम अनुकूलन तंत्र को शामिल करता है।

डीपसीक के अनुसार, इन सुधारों के परिणामस्वरूप गणित, प्रोग्रामिंग और सामान्य तर्क सहित विभिन्न मूल्यांकन बेंचमार्क में उत्कृष्ट प्रदर्शन हुआ है। कंपनी ने HuggingFace पर कहा कि मॉडल का समग्र प्रदर्शन अब O3 और जेमिनी 2.5 प्रो जैसे अग्रणी मॉडलों के करीब पहुंच रहा है।

जबकि डीपसीक अपने नवीनतम मॉडल के बेहतर प्रदर्शन और क्षमताओं का दावा करता है, जेमिनी डेटा का उपयोग करने के आरोप इन प्रगति पर संदेह पैदा करते हैं। यदि आरोप सही हैं, तो इससे यह सवाल उठेगा कि डीपसीक के प्रदर्शन लाभ किस हद तक अपने स्वयं के नवाचारों के कारण हैं बनाम प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग।

ईक्यू-बेंच साक्ष्य: गूगल के एआई शस्त्रागार की एक झलक

आग में घी डालते हुए, सैम पैच ने ईक्यू-बेंच का एक स्क्रीनशॉट प्रस्तुत किया, जो एआई मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक प्लेटफ़ॉर्म है। स्क्रीनशॉट में जेमिनी 2.5 प्रो, जेमिनी 2.5 फ्लैश और गेमा 3 सहित कई गूगल विकास मॉडलों के मूल्यांकन परिणाम दिखाए गए हैं।

ईक्यू-बेंच प्लेटफ़ॉर्म पर इन गूगल मॉडल की उपस्थिति से पता चलता है कि वे सक्रिय रूप से विकसित और परीक्षण किए जा रहे हैं, संभावित रूप से अन्य AI डेवलपर्स के लिए डेटा या प्रेरणा का स्रोत प्रदान करते हैं। जबकि स्क्रीनशॉट स्वयं प्रत्यक्ष रूप से यह साबित नहीं करता है कि डीपसीक ने जेमिनी डेटा का उपयोग किया है, यह इस तरह के डेटा की उपलब्धता और अन्य पार्टियों द्वारा इसे एक्सेस और उपयोग करने की क्षमता को उजागर करता है।

संदेह और पुष्टि: AI वंश की अस्पष्टता

जबकि पैच के विश्लेषण ने डीपसीक की प्रशिक्षण विधियों के बारे में गंभीर सवाल उठाए हैं, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि साक्ष्य निर्णायक नहीं हैं। जैसा कि TechCrunch बताता है, जेमिनी द्वारा प्रशिक्षण का प्रमाण मजबूत नहीं है, हालांकि कुछ अन्य डेवलपर्स ने भी डीपसीक के मॉडल में जेमिनी के निशान खोजने का दावा किया है।

सबूतों के बारे में अस्पष्टता AI मॉडलों के वंश का पता लगाने और यह निर्धारित करने की चुनौतियों को रेखांकित करती है कि क्या उन्हें प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है। AI एल्गोरिदम की जटिल प्रकृति और प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा के कारण प्रभाव के सटीक स्रोतों को इंगित करना मुश्किल हो जाता है।

एक आवर्ती विषय: OpenAI के साथ डीपसीक का इतिहास

यह पहली बार नहीं है जब डीपसीक पर प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग करने का आरोप लगा है। दिसंबर 2024 में, कई एप्लिकेशन डेवलपर्स ने देखा कि डीपसीक का वी3 मॉडल अक्सर खुद को ChatGPT के रूप में पहचानता है, जो OpenAI का लोकप्रिय चैटबॉट है। इस अवलोकन से यह आरोप लगा कि डीपसीक ने अपने मॉडल को ChatGPT से स्क्रैप किए गए डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया था, संभावित रूप से OpenAI की सेवा शर्तों का उल्लंघन किया था।

इन आरोपों की आवर्ती प्रकृति डीपसीक की डेटा सोर्सिंग प्रथाओं के बारे में चिंताएं बढ़ाती है। जबकि यह संभव है कि डीपसीक के मॉडल और उसके प्रतिस्पर्धियों के मॉडल के बीच समानताएं पूरी तरह से संयोग हैं, दोहराए गए आरोप व्यवहार के एक पैटर्न का सुझाव देते हैं जो आगे की जांच का वारंट करता है।

एआई प्रशिक्षण प्रथाओं के नैतिक निहितार्थ

डीपसीक के खिलाफ आरोप AI प्रशिक्षण प्रथाओं के नैतिक निहितार्थों को उजागर करते हैं। तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में जहां नवाचार सर्वोपरि है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि AI मॉडल को निष्पक्ष और नैतिक तरीके से विकसित किया जाए।

अनुमति या उचित एट्रिब्यूशन के बिना प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग बौद्धिक संपदा अधिकारों और निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा के बारे में सवाल उठाता है। यह AI विकास प्रक्रिया की अखंडता को भी कमजोर करता है और संभावित रूप से कानूनी चुनौतियों का कारण बन सकता है।

इसके अलावा, सिंथेटिक डेटा का उपयोग, भले ही यह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों से प्राप्त हो, AI मॉडल में पूर्वाग्रहों और अशुद्धियों को पेश कर सकता है। AI डेवलपर्स के लिए यह सुनिश्चित करने के लिए अपने प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रतिनिधित्व का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना आवश्यक है कि उनके मॉडल निष्पक्ष, सटीक और विश्वसनीय हैं।

पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए एक आह्वान

डीपसीक विवाद AI उद्योग में अधिक पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता को रेखांकित करता है। AI डेवलपर्स को अपनी डेटा सोर्सिंग प्रथाओं और अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों के बारे में पारदर्शी होना चाहिए। उन्हें बौद्धिक संपदा अधिकारों या नैतिक दिशानिर्देशों के किसी भी उल्लंघन के लिए भी जवाबदेह ठहराया जाना चाहिए।

एक संभावित समाधान डेटा सोर्सिंग और AI प्रशिक्षण के लिए उद्योग-व्यापी मानकों की स्थापना करना है। ये मानक डेटा प्राप्त करने और उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं की रूपरेखा तैयार कर सकते हैं, साथ ही ऑडिट और अनुपालन लागू करने के लिए तंत्र भी।

एक अन्य दृष्टिकोण AI मॉडल के वंश का पता लगाने के लिए उपकरण और तकनीक विकसित करना है। ये उपकरण संभावित प्रभावों के स्रोतों की पहचान करने और यह निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं कि क्या किसी मॉडल को प्रतिस्पर्धी डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है।

अंततः, AI के नैतिक विकास को सुनिश्चित करने के लिए AI डेवलपर्स, शोधकर्ताओं, नीति निर्माताओं और जनता सहित एक सहयोगी प्रयास की आवश्यकता होती है। एक साथ काम करके, हम एक ऐसा ढांचा बना सकते हैं जो बौद्धिक संपदा अधिकारों की रक्षा करते हुए और निष्पक्षता और जवाबदेही सुनिश्चित करते हुए नवाचार को बढ़ावा देता है।

AI मॉडल प्रशिक्षण में जमीनी सच्चाई की खोज

डीपसीक स्थिति AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके के बारे में बढ़ती चिंता की ओर ध्यान आकर्षित करती है। जबकि AI क्षमताओं में तेजी से सुधार करने का प्रलोभन मजबूत है, इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए नियोजित तरीकों को गंभीर नैतिक विचार का सामना करना चाहिए। मामले का सार प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में निहित है। क्या यह नैतिक रूप से सोर्स किया गया है? क्या यह कॉपीराइट और बौद्धिक संपदा का सम्मान करता है? ये सवाल तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं क्योंकि AI दैनिक जीवन के साथ अधिक जुड़ा हुआ है।

AI मॉडलों के लिए डेटा के सटीक स्रोतों को निर्धारित करने में आने वाली चुनौतियां एक कठिन समस्या को उजागर करती हैं। एल्गोरिदम की जटिलता और आवश्यक डेटा की विशाल मात्रा का मतलब है कि एक विशिष्ट मॉडल की क्षमताओं की उत्पत्ति को उजागर करना एक महत्वपूर्ण कार्य हो सकता है, लगभग AI के लिए फोरेंसिक विज्ञान की तरह। इसके लिए AI मॉडल के प्रशिक्षण डेटा को प्रकट करने के लिए AI मॉडल का विश्लेषण करने में सक्षम परिष्कृत उपकरणों के विकास की आवश्यकता है, साथ ही AI विकास में अधिक पारदर्शी प्रक्रियाएं भी।

AI नैतिकता पर प्रशिक्षण डेटा का प्रभाव

AI नैतिकता पर प्रशिक्षण डेटा का प्रभाव महत्वपूर्ण है। AI मॉडल केवल उतने ही निष्पक्ष होते हैं जितना कि वे जिस डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। प्रतिस्पर्धियों से प्राप्त डेटा या अंतर्निहित पूर्वाग्रहों वाले डेटा का उपयोग AI अनुप्रयोगों के भीतर तिरछे परिणामों, अनुचित भेदभाव और समझौता अखंडता का कारण बन सकता है। इसलिए, नैतिक AI विकास को विविध, प्रतिनिधि और नैतिक रूप से सोर्स किए गए डेटा का उपयोग करने की एक मजबूत प्रतिबद्धता की आवश्यकता होती है।

डीपसीक के आसपास के मुद्दे मौजूदा डेटा के साथ मॉडल को केवल बढ़ाने के मुकाबले वास्तव में मूल AI विकास के मूल्य के बारे में बड़ी बातचीत को भी उजागर करते हैं। जबकि फाइन-ट्यूनिंग और ट्रांसफर लर्निंग वैध रणनीतियाँ हैं, AI समुदाय को उन डेवलपर्स को पहचानना और पुरस्कृत करना चाहिए जो मूल आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण कार्यप्रणाली बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं। यह सुनिश्चित करता है कि AI प्रगति मौजूदा काम के प्रजनन के बजाय वास्तविक नवाचार पर आधारित है।

AI में जिम्मेदारी के लिए एक ढांचा का निर्माण

आगे देखते हुए, AI में जिम्मेदारी के लिए एक ढांचा बनाने के लिए कई प्रमुख कदमों की आवश्यकता है। पहला डेटा सोर्सिंग, उपयोग और बौद्धिक संपदा अधिकारों पर स्पष्ट, लागू करने योग्य दिशानिर्देश स्थापित करना है। ये दिशानिर्देश उद्योग-व्यापी होने चाहिए और डेटा रचनाकारों के अधिकारों की रक्षा करते हुए खुलेपन और सहयोग को बढ़ावा देना चाहिए।

दूसरा, AI विकास में पारदर्शिता आवश्यक है। डेवलपर्स को अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा, उपयोग की जाने वाली तकनीकों और AI की संभावित सीमाओं और पूर्वाग्रहों के बारे में खुला होना चाहिए। यह पारदर्शिता विश्वास पैदा करती है और AI तकनीकों के जिम्मेदार उपयोग को सक्षम करती है।

इसके अलावा, AI प्रणालियों की निरंतर निगरानी और ऑडिटिंग की आवश्यकता है। स्व-विनियमन और स्वतंत्र आलोचना संभावित पूर्वाग्रहों, नैतिक समस्याओं और अनुपालन मुद्दों की पहचान करने और ठीक करने में मदद कर सकती है। यह चल रही निगरानी यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि AI प्रणालियाँ नैतिक मानकों और सामाजिक मूल्यों के साथ संरेखित रहें।

अंत में, AI डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं और नीति निर्माताओं को AI के नैतिक परिणामों को समझने के लिए शिक्षा और जागरूकता कार्यक्रमों की आवश्यकता होती है। इन कार्यक्रमों में डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और जिम्मेदार AI डिज़ाइन जैसे विषय शामिल होने चाहिए, जो पूरे AI समुदाय में नैतिक जागरूकता और जवाबदेही की संस्कृति को बढ़ावा देते हैं।

तकनीकी पक्ष की जाँच: AI मॉडल को रिवर्स इंजीनियरिंग करना

डीपसीक आरोपों का एक आकर्षक पहलू AI मॉडल के प्रशिक्षण डेटा को निर्धारित करने के लिए उन्हें रिवर्स इंजीनियरिंग करने की तकनीकी चुनौती है। इसमें मॉडल के व्यवहार और आउटपुट का विश्लेषण करने के लिए उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करना शामिल है, ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि इसे किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। यह बायोइनफॉरमैटिक्स के समान है, जैसा कि पैच ने किया था, जहाँ आप इसकी उत्पत्ति और कार्य को समझने के लिए जटिल जैविक डेटा का विच्छेदन करते हैं।

शोधकर्ता AI मॉडल में विशिष्ट डेटा या पैटर्न की उपस्थिति का पता लगाने के लिए उन्नत तरीकों को विकसित करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। ये विधियाँ मॉडल के व्यवहार और ज्ञात डेटासेटों के बीच समानताएँ खोजने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण, पैटर्न पहचान और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करती हैं। जबकि यह क्षेत्र नवजात है, यह संदिग्ध डेटा दुरुपयोग के मामलों में अधिक निर्णायक प्रमाण प्रदान करने का वादा करता है।

AI घोटालों का सामाजिक प्रभाव

डीपसीक जैसे AI घोटालों के व्यापक सामाजिक परिणाम हैं। वे AI प्रौद्योगिकी में सार्वजनिक विश्वास को कम करते हैं, गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में चिंताएँ उठाते हैं, और समाज में AI की भूमिका के बारे में बहस को प्रोत्साहित करते हैं। विश्वास बनाए रखने और व्यापक संदेह को रोकने के लिए इन घोटालों को जल्दी और पारदर्शी रूप से संबोधित करने की आवश्यकता है।

जैसे-जैसे AI स्वास्थ्य सेवा, वित्त और शासन जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अधिक एकीकृत होता जाता है, दाँव ऊँचा होता जाता है। नैतिक उल्लंघनों और डेटा उल्लंघनों के व्यक्तियों और समुदायों के लिए महत्वपूर्ण परिणाम हो सकते हैं, जिससे मजबूत नियामक ढाँचे और जिम्मेदार AI विकास प्रथाओं की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया है।

AI प्रशिक्षण पर पुनर्विचार: उपन्यास दृष्टिकोण

AI प्रशिक्षण के आसपास के विवाद शोधकर्ताओं को अधिक नैतिक, कुशल और लचीली नई रणनीतियों का पता लगाने के लिए प्रेरित कर रहे हैं। एक आशाजनक दृष्टिकोण मौजूदा डेटासेट पर भरोसा करने की आवश्यकता को समाप्त करते हुए स्क्रैच से बनाए गए सिंथेटिक डेटा का उपयोग है। सिंथेटिक डेटा को विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने, पूर्वाग्रहों से बचने और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है।

एक अन्य विधि संघीय शिक्षा है, जहाँ AI मॉडल को अंतर्निहित डेटा को सीधे एक्सेस या साझा किए बिना विकेंद्रीकृत डेटा स्रोतों पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह तकनीक डेटा गोपनीयता की रक्षा करते हुए सहयोगी शिक्षा की अनुमति देती है, जिससे उन क्षेत्रों में AI विकास के लिए नई संभावनाएँ खुलती हैं जहाँ डेटा एक्सेस प्रतिबंधित है।

इसके अतिरिक्त, शोधकर्ता ट्रांसफर लर्निंग और मेटा-लर्निंग जैसी रणनीतियों का उपयोग करके कम डेटा के साथ AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीकों की खोज कर रहे हैं। ये रणनीतियाँ मॉडल को सीमित डेटा से सामान्य बनाने में सक्षम बनाती हैं, बड़े डेटासेट पर निर्भरता को कम करती हैं और प्रशिक्षण प्रक्रिया को अधिक किफायती और टिकाऊ बनाती हैं।

निष्कर्ष: नैतिक AI के लिए एक पाठ्यक्रम की रचना करना

डीपसीक के खिलाफ आरोप AI समुदाय के लिए एक वेक-अप कॉल के रूप में काम करते हैं। जैसे-जैसे AI तकनीक आगे बढ़ती है, नैतिक सिद्धांतों का पालन करना और पारदर्शिता, जिम्मेदारी और जवाबदेही को प्राथमिकता देना आवश्यक है। स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करके, सहयोग को बढ़ावा देकर और शिक्षा और अनुसंधान में निवेश करके, हम एक ऐसा भविष्य बना सकते हैं जिसमें AI व्यक्तिगत अधिकारों का सम्मान करते हुए और नवाचार को बढ़ावा देते हुए सामान्य अच्छे की सेवा करे।