Tuduhan: AI DeepSeek Dilatih dengan Data Gemini?

Tuduhan Muncul: Model AI DeepSeek Dilatih dengan Keluaran Google Gemini?

Lanskap kompetitif pengembangan kecerdasan buatan penuh dengan inovasi, ambisi, dan, kadang-kadang, tuduhan ketidakpatutan. Kontroversi terbaru berpusat pada DeepSeek, sebuah perusahaan yang telah berkembang pesat di arena AI. DeepSeek sekarang menghadapi pengawasan, dengan tuduhan bahwa model AI terbarunya, DeepSeek-R1-0528, dilatih menggunakan data yang berasal dari model Google Gemini. Tuduhan ini, yang dilontarkan oleh analis AI Sam Paech, menunjukkan potensi pelanggaran batas etika dan menimbulkan pertanyaan tentang integritas praktik pengembangan AI.

Temuan Analis: Analisis Mendalam terhadap DeepSeek-R1-0528

Sam Paech, seorang tokoh yang dihormati dalam komunitas analisis AI, melakukan pemeriksaan mendalam terhadap DeepSeek-R1-0528. Menggunakan perangkat bioinformatika, Paech membedah layanan AI, mencari petunjuk tentang asal-usul dan metodologi pelatihannya. Investigasinya membawanya pada kesimpulan provokatif: DeepSeek-R1-0528 menunjukkan kemiripan yang mencolok dengan respons yang dihasilkan oleh Google Gemini.

Paech menggunakan X (sebelumnya Twitter) untuk membagikan temuannya, yang menyatakan, "Jika Anda bertanya-tanya mengapa DeepSeek R1 terdengar sedikit berbeda, saya pikir mereka mungkin beralih dari pelatihan pada OpenAI sintetis ke keluaran Gemini sintetis." Pernyataan ini menyiratkan pergeseran sumber data pelatihan DeepSeek, yang berpotensi beralih dari data sintetis yang dihasilkan oleh model OpenAI ke data yang berasal dari Gemini. Implikasinya signifikan, menunjukkan ketergantungan langsung pada teknologi pesaing. Data sintetis adalah data yang dibuat secara artifisial daripada diperoleh melalui pengukuran langsung. Ini sering digunakan untuk menambah data dunia nyata dalam model pembelajaran mesin selama pelatihan, pengujian, dan validasi. Menggunakan model AI sumber terbuka, misalnya, dimungkinkan untuk menghasilkan data pelatihan dengan cepat.

Untuk menyelidiki lebih lanjut masalah ini, Paech mempelajari situs komunitas pengembang Hugging Face, platform sumber terbuka yang populer untuk pengembang AI. Dengan memanfaatkan akun kode pengembang GitHub-nya, Paech menganalisis model DeepSeek di dalam lingkungan Hugging Face, mencari bukti lebih lanjut untuk mendukung klaimnya.

Tanggapan DeepSeek dan Klaim Inovasi

Pada Mei 2025, DeepSeek merilis versi terbaru dari model DeepSeek-R1, yang diberi nama 0528, melalui Hugging Face. Perusahaan mengklaim bahwa iterasi ini mewakili lompatan signifikan dalam kemampuan AI. DeepSeek menyatakan bahwa model tersebut menunjukkan kemampuan inferensi yang lebih "dalam", yang menunjukkan kemampuan yang ditingkatkan untuk menarik kesimpulan dan membuat prediksi berdasarkan data masukan.

Selanjutnya, DeepSeek menyoroti peningkatan sumber daya komputasi yang digunakan dalam pelatihan model 0528. Ini menunjukkan investasi besar dalam infrastruktur yang diperlukan untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data. Selain peningkatan sumber daya, DeepSeek mengklaim telah menerapkan "mekanisme optimasi algoritmik" selama fase pasca-pelatihan. Mekanisme ini dirancang untuk menyempurnakan kinerja model, meningkatkan akurasi dan efisiensinya.

DeepSeek menekankan kinerja luar biasa dari model 0528 di berbagai tolok ukur evaluasi. Tolok ukur ini mencakup bidang-bidang penting seperti matematika, pemrograman, dan logika umum, yang menunjukkan keserbagunaan dan kemampuan memecahkan masalah model. DeepSeek menyatakan di Hugging Face bahwa kinerja model "sekarang mendekati kinerja model terkemuka, seperti O3 dan Gemini 2.5 Pro." Pernyataan ini memposisikan DeepSeek-R1-0528 sebagai pesaing kuat dalam lanskap AI yang kompetitif.

Sam Paech juga menyajikan tangkapan layar EQ-Bench mengenai hasil evaluasi model AI. Ini menunjukkan serangkaian versi model pengembangan Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, dan Gemma 3, yang mengisyaratkan sifat kompetitif pengembangan model AI dan tolok ukur yang digunakan untuk membandingkan kinerja.

Beban Pembuktian dan Pertimbangan Kontekstual

Meskipun analisis Paech telah memicu perdebatan di dalam komunitas AI, bukti yang disajikan masih agak tidak langsung. Mengutip TechCrunch, laporan tersebut mencatat bahwa bukti pelatihan oleh Gemini tidak kuat, meskipun beberapa pengembang lain juga mengklaim telah menemukan jejak Gemini. Ini menyoroti kesulitan dalam secara definitif membuktikan atau menyangkal tuduhan tersebut. Kompleksitas model AI dan seluk-beluk data pelatihan menyulitkan untuk melacak asal-usul yang tepat dari output atau perilaku tertentu.

Penting juga untuk mempertimbangkan konteks yang lebih luas dari pengembangan AI. Banyak model AI dilatih pada himpunan data yang masif, sering kali menggabungkan informasi yang tersedia untuk umum dan sumber daya sumber terbuka. Garis antara penggunaan data akses publik yang sah dan penggunaan informasi kepemilikan yang tidak sah bisa jadi kabur, terutama di bidang AI yang berkembang pesat.

Tuduhan Sebelumnya: Pola Dugaan Pelanggaran?

Ini bukan pertama kalinya DeepSeek menghadapi tuduhan menggunakan data model AI pesaing. Pada Desember 2024, kekhawatiran serupa muncul mengenai model DeepSeek V3. Sejumlah pengembang aplikasi mengamati bahwa model V3 sering mengidentifikasi dirinya sebagai ChatGPT, chatbot OpenAI yang sangat populer. Perilaku ini menyebabkan spekulasi bahwa model DeepSeek telah dilatih, setidaknya sebagian, pada data yang dihasilkan oleh ChatGPT.

Tuduhan masa lalu ini menciptakan latar belakang kecurigaan, yang berpotensi memengaruhi interpretasi tuduhan saat ini. Meskipun insiden tersebut terpisah, secara kolektif mereka menimbulkan pertanyaan tentang praktik sumber data DeepSeek dan komitmen terhadap pengembangan AI yang etis.

Implikasi untuk Industri AI

Tuduhan terhadap DeepSeek, baik terbukti atau tidak, memiliki implikasi signifikan bagi industri AI secara keseluruhan. Kontroversi ini menggarisbawahi pentingnya provenans data, transparansi, dan pertimbangan etika dalam pengembangan AI. Karena model AI menjadi semakin canggih dan berpengaruh, sangat penting untuk menetapkan pedoman dan standar yang jelas untuk penggunaan data dan pelatihan model.

Tuduhan tersebut juga menyoroti tantangan memantau penggunaan data model AI. Sifat kompleks model AI dan sejumlah besar data yang terlibat menyulitkan untuk mendeteksi dan membuktikan penggunaan yang tidak sah. Komunitas AI harus mengembangkan mekanisme yang efektif untuk memantau provenans data dan memastikan kepatuhan terhadap standar etika.

Pemeriksaan Lebih Lanjut dan Implikasi di Masa Depan

Kontroversi DeepSeek harus berfungsi sebagai katalis untuk pemeriksaan lebih lanjut terhadap praktik sumber data di dalam industri AI. Diperlukan diskusi yang lebih luas untuk mengklarifikasi batasan penggunaan data yang dapat diterima dan untuk menetapkan mekanisme untuk mendeteksi dan mencegah praktik yang tidak etis.

Masa depan pengembangan AI bergantung pada kepercayaan dan keyakinan publik. Jika model AI dianggap dikembangkan melalui cara yang tidak etis atau tidak adil, itu dapat mengikis dukungan publik dan menghambat adopsi teknologi AI. Komunitas AI harus memprioritaskan pertimbangan etika dan transparansi untuk memastikan keberhasilan jangka panjang dan manfaat sosial dari kecerdasan buatan.

DeepSeek dan Komunitas Sumber Terbuka

Keterlibatan DeepSeek dengan komunitas Hugging Face merupakan aspek penting dari situasi ini. Hugging Face adalah hub kolaboratif tempat pengembang berbagi model, himpunan data, dan kode, yang mendorong inovasi dan aksesibilitas di AI. Dengan merilis modelnya di Hugging Face, DeepSeek mendapat manfaat dari umpan balik, pengawasan, dan potensi peningkatan komunitas. Namun, keterbukaan ini juga berarti bahwa modelnya tunduk pada pemeriksaan yang intens, seperti yang ditunjukkan oleh analisis Sam Paech.

Insiden ini menggarisbawahi sifat bermata dua dari kolaborasi sumber terbuka. Meskipun mempromosikan inovasi dan transparansi, itu juga mengekspos model ke potensi kerentanan dan tuduhan. Perusahaan yang beroperasi di lingkungan sumber terbuka harus sangat waspada tentang provenans data dan pertimbangan etika, karena tindakan mereka tunduk pada pengawasan publik.

Peran Data Sintetis dalam Pelatihan AI

Data sintetis memainkan peran yang semakin penting dalam pelatihan AI. Itu dapat digunakan untuk menambah data dunia nyata, mengisi celah dalam himpunan data, dan mengatasi bias. Namun, penggunaan data sintetis juga menimbulkan masalah etika. Jika model dilatih pada data sintetis yang berasal dari model pesaing, itu dapat dianggap sebagai pelanggaran kekayaan intelektual atau pedoman etika.

Kontroversi DeepSeek menyoroti perlunya kejelasan dan regulasi yang lebih besar mengenai penggunaan data sintetis dalam pelatihan AI. Komunitas AI harus mengembangkan standar untuk memastikan bahwa data sintetis dihasilkan secara etis dan tidak melanggar hak orang lain.

Tolok Ukur Model AI: Arena Kompetitif

Tolok ukur model AI merupakan aspek penting untuk melacak kemajuan dan membandingkan kinerja. Namun, pengejaran skor tolok ukur yang tinggi juga dapat mendorong perilaku tidak etis. Jika perusahaan terlalu fokus untuk mencapai skor tertinggi, mereka mungkin tergoda untuk mengambil jalan pintas atau menggunakan data yang tidak sah untuk meningkatkan kinerja model mereka.

Tangkapan layar EQ-Bench Sam Paech mengenai hasil evaluasi model AI menunjukkan versi model pengembangan Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, dan Gemma 3. Ini menekankan sifat kompetitif pengembangan model AI dan tolok ukur yang digunakan untuk membandingkan kinerja.

Pentingnya Audit Independen

Untuk memastikan pengembangan AI yang etis dan transparan, audit independen mungkin diperlukan. Auditor independen dapat meninjau praktik sumber data perusahaan, metodologi pelatihan, dan kinerja model untuk mengidentifikasi potensi pelanggaran etika atau bias. Audit ini dapat membantu membangun kepercayaan publik dan keyakinan pada teknologi AI.

Kontroversi DeepSeek menggarisbawahi perlunya akuntabilitas yang lebih besar dalam industri AI. Perusahaan harus bertanggung jawab atas implikasi etika dari model AI mereka, dan audit independen dapat membantu memastikan bahwa mereka memenuhi kewajiban etika mereka.

Jalan ke Depan: Transparansi dan Kolaborasi

Jalan ke depan untuk industri AI terletak pada transparansi dan kolaborasi. Perusahaan harus transparan tentang praktik sumber data dan metodologi pelatihan mereka. Mereka juga harus berkolaborasi satu sama lain dan dengan komunitas AI yang lebih luas untuk mengembangkan standar etika dan praktik terbaik.

Kontroversi DeepSeek adalah pengingat bahwa industri AI masih dalam tahap awal pengembangan. Ada banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk memastikan bahwa teknologi AI dikembangkan dan digunakan secara etis dan bertanggung jawab untuk kepentingan seluruh umat manusia.

Konsekuensi Hukum dan Hak Kekayaan Intelektual

Tuduhan terhadap DeepSeek menimbulkan pertanyaan hukum yang signifikan terkait hak kekayaan intelektual. Jika terbukti bahwa DeepSeek melatih model AI-nya menggunakan data yang berasal dari Google Gemini tanpa otorisasi yang tepat, ia dapat menghadapi tindakan hukum karena pelanggaran hak cipta atau penyalahgunaan rahasia dagang.

Kerangka hukum seputar AI dan kekayaan intelektual masih berkembang, dan kasus DeepSeek dapat menetapkan preseden penting. Ini menyoroti perlunya pedoman hukum yang jelas tentang penggunaan data model AI dan perlindungan hak kekayaan intelektual di era AI.

Pengadilan Opini Publik

Selain potensi konsekuensi hukum, DeepSeek juga menghadapi pengadilan opini publik. Tuduhan perilaku tidak etis dapat merusak reputasi perusahaan dan mengikis kepercayaan publik. DeepSeek perlu menangani tuduhan tersebut secara transparan dan mengambil langkah-langkah konkret untuk menunjukkan komitmennya terhadap pengembangan AI yang etis.

Persepsi publik terhadap AI sangat penting untuk adopsi luasnya. Jika AI dipandang dikembangkan dan digunakan secara tidak etis, itu dapat menyebabkan reaksi publik dan menghambat kemajuan teknologi AI.

Menyeimbangkan Inovasi dan Etika

Kontroversi DeepSeek menyoroti ketegangan antara inovasi dan etika di industri AI. Perusahaan berada di bawah tekanan untuk berinovasi dan mengembangkan model AI mutakhir, tetapi mereka juga harus memastikan bahwa mereka melakukannya secara etis dan bertanggung jawab.

Komunitas AI harus menemukan cara untuk menyeimbangkan pengejaran inovasi dengan kebutuhan akan pertimbangan etika. Ini membutuhkan komitmen terhadap transparansi, akuntabilitas, dan kolaborasi.

Masa Depan Tata Kelola AI

Kasus DeepSeek menggarisbawahi perlunya tata kelola AI yang lebih kuat. Pemerintah dan badan pengatur mungkin perlu turun tangan untuk menetapkan pedoman dan standar yang jelas untuk pengembangan dan penyebaran AI.

Tata kelola AI harus fokus pada promosi AI yang etis, melindungi hak kekayaan intelektual, dan memastikan keselamatan publik. Itu juga harus mendorong inovasi dan menghindari menghambat pertumbuhan industri AI.

Kesimpulan: Seruan untuk Pengembangan AI yang Bertanggung Jawab

Kontroversi DeepSeek adalah panggilan bangun untuk industri AI. Ini menyoroti pentingnya pertimbangan etika, transparansi, dan akuntabilitas dalam pengembangan AI. Komunitas AI harus belajar dari insiden ini dan mengambil langkah-langkah konkret untuk memastikan bahwa teknologi AI dikembangkan dan digunakan secara bertanggung jawab untuk kepentingan seluruh umat manusia.