Dunia AI sedang ramai dengan kontroversi karena DeepSeek, pengembang model AI terkemuka, menghadapi tuduhan baru tentang memanfaatkan data pesaing untuk melatih inovasi terbarunya. Kali ini, sorotan tertuju pada Gemini Google, dengan tuduhan yang menunjukkan bahwa DeepSeek-R1-0528, model AI terbaru DeepSeek, mungkin telah dilatih menggunakan turunan dari model Gemini.
Tuduhan itu berasal dari Sam Paech, seorang analis AI yang telah dengan cermat memeriksa layanan kecerdasan buatan DeepSeek menggunakan alat bioinformatika canggih. Analisis Paech telah membawanya pada kesimpulan bahwa ada kesamaan yang mencolok antara respons DeepSeek dan Gemini, menunjukkan garis keturunan potensial antara keduanya.
Karya Detektif AI: Mengungkap Potensi Pengaruh Gemini
Investigasi Paech tidak berhenti hanya dengan mengamati perilaku AI. Dia menelusuri situs komunitas pengembang HuggingFace, platform sumber terbuka populer untuk pengembangan AI, dan menjalankan analisisnya melalui akun kode pengembang GitHub-nya. Pendekatan ketat ini memungkinkannya untuk meneliti cara kerja internal model AI dan mengidentifikasi pola atau segmen kode potensial yang mungkin mengindikasikan penggunaan data Gemini.
Dalam salah satu tweet-nya, Paech meringkas temuannya, menyatakan, "Jika Anda bertanya-tanya mengapa DeepSeek R1 terdengar agak berbeda, saya pikir mereka mungkin beralih dari pelatihan pada OpenAI sintetis ke output Gemini sintetis." Pernyataan ini menunjukkan bahwa DeepSeek mungkin telah beralih dari menggunakan data sintetis yang dihasilkan oleh model OpenAI ke menggunakan data yang berasal dari Gemini selama proses pelatihan.
Implikasi dari transisi semacam itu sangat signifikan. Jika DeepSeek memang telah menggunakan data yang berasal dari Gemini, itu dapat menimbulkan pertanyaan tentang hak kekayaan intelektual, persaingan yang adil, dan pertimbangan etika seputar pengembangan AI.
Respons DeepSeek: Kemampuan dan Kinerja yang Ditingkatkan
Pada Mei 2025, DeepSeek merilis versi terbaru dari model DeepSeek-R1, yang disebut DeepSeek-R1-0528, melalui HuggingFace. Perusahaan mengklaim bahwa model yang diperbarui ini menawarkan kemampuan inferensi yang ditingkatkan, menunjukkan pemahaman dan pemrosesan informasi yang lebih dalam. DeepSeek juga menyoroti bahwa model yang diperbarui menggunakan peningkatan sumber daya komputasi dan menggabungkan mekanisme optimasi algoritmik selama pasca-pelatihan.
Menurut DeepSeek, peningkatan ini telah menghasilkan kinerja luar biasa di berbagai tolok ukur evaluasi, termasuk matematika, pemrograman, dan logika umum. Perusahaan menyatakan di HuggingFace bahwa kinerja keseluruhan model sekarang mendekati model terkemuka seperti O3 dan Gemini 2.5 Pro.
Meskipun DeepSeek menggembar-gemborkan peningkatan kinerja dan kemampuan model terbarunya, tuduhan penggunaan data Gemini membayangi kemajuan ini. Jika tuduhan itu benar, itu akan menimbulkan pertanyaan tentang sejauh mana perolehan kinerja DeepSeek dapat dikaitkan dengan inovasinya sendiri dibandingkan dengan penggunaan data pesaing.
Bukti EQ-Bench: Sekilas tentang Gudang AI Google
Menambah bahan bakar ke api, Sam Paech menyajikan tangkapan layar EQ-Bench, platform yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model AI. Tangkapan layar itu menampilkan hasil evaluasi dari beberapa model pengembangan Google, termasuk Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, dan Gemma 3.
Kehadiran model Google ini di platform EQ-Bench menunjukkan bahwa mereka sedang aktif dikembangkan dan diuji, berpotensi memberikan sumber data atau inspirasi bagi pengembang AI lainnya. Meskipun tangkapan layar itu sendiri tidak secara langsung membuktikan bahwa DeepSeek menggunakan data Gemini, itu menyoroti ketersediaan data tersebut dan potensi untuk diakses dan dimanfaatkan oleh pihak lain.
Keraguan dan Konfirmasi: Perairan Keruh Silsilah AI
Meskipun analisis Paech telah menimbulkan pertanyaan serius tentang metode pelatihan DeepSeek, penting untuk dicatat bahwa buktinya tidak meyakinkan. Seperti yang ditunjukkan TechCrunch, bukti pelatihan oleh Gemini tidak kuat, meskipun beberapa pengembang lain juga mengklaim telah menemukan jejak Gemini dalam model DeepSeek.
Ambiguitas seputar bukti menggarisbawahi tantangan menelusuri silsilah model AI dan menentukan apakah mereka telah dilatih menggunakan data pesaing. Sifat kompleks algoritma AI dan sejumlah besar data yang digunakan untuk pelatihan membuatnya sulit untuk menentukan sumber pengaruh yang tepat.
Tema Berulang: Sejarah DeepSeek dengan OpenAI
Ini bukan pertama kalinya DeepSeek menghadapi tuduhan menggunakan data pesaing. Pada Desember 2024, beberapa pengembang aplikasi mengamati bahwa model V3 DeepSeek sering mengidentifikasi dirinya sebagai ChatGPT, chatbot populer OpenAI. Pengamatan ini menyebabkan tuduhan bahwa DeepSeek telah melatih modelnya menggunakan data yang dikorek dari ChatGPT, yang berpotensi melanggar persyaratan layanan OpenAI.
Sifat berulang dari tuduhan ini menimbulkan kekhawatiran tentang praktik sumber data DeepSeek. Meskipun mungkin saja kesamaan antara model DeepSeek dan model pesaingnya murni kebetulan, tuduhan berulang menunjukkan pola perilaku yang memerlukan pengawasan lebih lanjut.
Implikasi Etis dari Praktik Pelatihan AI
Tuduhan terhadap DeepSeek menyoroti implikasi etis dari praktik pelatihan AI. Dalam bidang yang berkembang pesat di mana inovasi sangat penting, penting untuk memastikan bahwa model AI dikembangkan dengan cara yang adil dan etis.
Penggunaan data pesaing tanpa izin atau atribusi yang tepat menimbulkan pertanyaan tentang hak kekayaan intelektual dan persaingan yang adil. Itu juga merusak integritas proses pengembangan AI dan berpotensi menyebabkan tantangan hukum.
Selain itu, penggunaan data sintetis, bahkan jika itu berasal dari sumber yang tersedia untuk umum, dapat memperkenalkan bias dan ketidakakuratan ke dalam model AI. Penting bagi pengembang AI untuk mengevaluasi dengan cermat kualitas dan keterwakilan data pelatihan mereka untuk memastikan bahwa model mereka adil, akurat, dan dapat diandalkan.
Seruan untuk Transparansi dan Akuntabilitas
Kontroversi DeepSeek menggarisbawahi perlunya transparansi dan akuntabilitas yang lebih besar dalam industri AI. Pengembang AI harus transparan tentang praktik sumber data mereka dan metode yang mereka gunakan untuk melatih model mereka. Mereka juga harus dimintai pertanggungjawaban atas setiap pelanggaran hak kekayaan intelektual atau pedoman etika.
Salah satu solusi potensial adalah dengan menetapkan standar di seluruh industri untuk sumber data dan pelatihan AI. Standar-standar ini dapat menguraikan praktik terbaik untuk memperoleh dan menggunakan data, serta mekanisme untuk mengaudit dan menegakkan kepatuhan.
Pendekatan lain adalah dengan mengembangkan alat dan teknik untuk menelusuri silsilah model AI. Alat-alat ini dapat membantu mengidentifikasi potensi sumber pengaruh dan menentukan apakah suatu model telah dilatih menggunakan data pesaing.
Pada akhirnya, memastikan pengembangan AI yang etis membutuhkan upaya kolaboratif yang melibatkan pengembang AI, peneliti, pembuat kebijakan, dan publik. Dengan bekerja bersama, kita dapat menciptakan kerangka kerja yang mempromosikan inovasi sambil melindungi hak kekayaan intelektual dan memastikan keadilan dan akuntabilitas.
Pencarian Kebenaran Mendasar dalam Pelatihan Model AI
Situasi DeepSeek menarik perhatian pada kekhawatiran yang berkembang tentang bagaimana model AI dilatih. Sementara daya pikat peningkatan kemampuan AI dengan cepat kuat, metode yang digunakan untuk mencapai tujuan ini harus menghadapi pertimbangan etis yang serius. Inti dari masalah ini terletak pada data yang digunakan untuk pelatihan. Apakah itu bersumber secara etis? Apakah itu menghormati hak cipta dan kekayaan intelektual? Pertanyaan-pertanyaan ini menjadi semakin penting karena AI menjadi lebih terjalin dengan kehidupan sehari-hari.
Tantangan dalam menentukan sumber data yang tepat untuk model AI menyoroti masalah yang sulit. Kompleksitas algoritma dan sejumlah besar data yang diperlukan berarti bahwa mengungkap asal-usul kemampuan model tertentu dapat menjadi upaya yang signifikan, hampir seperti ilmu forensik untuk AI. Ini menuntut pengembangan alat canggih yang mampu menganalisis model AI untuk mengungkapkan asal data pelatihan mereka serta prosedur yang lebih transparan dalam pengembangan AI.
Dampak Data Pelatihan pada Etika AI
Efek data pelatihan pada etika AI sangat besar. Model AI hanya tidak bias seperti data yang mereka dilatih. Penggunaan data yang diperoleh dari pesaing atau data yang mengandung bias inheren dapat menyebabkan hasil yang miring, diskriminasi yang tidak adil, dan integritas yang dikompromikan dalam aplikasi AI. Oleh karena itu, pengembangan AI yang etis membutuhkan komitmen yang kuat untuk menggunakan data yang beragam, representatif, dan bersumber secara etis.
Masalah seputar DeepSeek juga menyoroti percakapan yang lebih besar tentang nilai pengembangan AI yang benar-benar asli versus hanya meningkatkan model dengan data yang ada. Sementara fine-tuning dan transfer learning adalah strategi yang sah, komunitas AI harus mengenali dan menghargai pengembang yang berkomitmen untuk menciptakan arsitektur dan metodologi pelatihan asli. Ini memastikan bahwa kemajuan AI didirikan pada inovasi asli daripada reproduksi karya yang ada.
Membangun Kerangka Kerja untuk Tanggung Jawab dalam AI
Ke depan, membangun kerangka kerja untuk tanggung jawab dalam AI membutuhkan beberapa langkah kunci. Yang pertama adalah menetapkan pedoman yang jelas dan dapat ditegakkan tentang sumber, penggunaan, dan hak kekayaan intelektual data. Pedoman ini harus di seluruh industri dan mempromosikan keterbukaan dan kolaborasi sambil melindungi hak-hak pembuat data.
Kedua, transparansi dalam pengembangan AI sangat penting. Pengembang harus terbuka tentang data yang digunakan untuk melatih model mereka, teknik yang digunakan, dan potensi batasan dan bias AI. Transparansi ini membangun kepercayaan dan memungkinkan penggunaan teknologi AI yang bertanggung jawab.
Selanjutnya, ada kebutuhan untuk pemantauan dan audit sistem AI yang konstan. Regulasi mandiri dan audit independen dapat membantu mengidentifikasi dan memperbaiki potensi bias, masalah etika, dan masalah kepatuhan. Pengawasan berkelanjutan ini penting untuk memastikan bahwa sistem AI tetap selaras dengan standar etika dan nilai-nilai masyarakat.
Akhirnya, program pendidikan dan kesadaran diperlukan untuk melengkapi pengembang AI, pengguna, dan pembuat kebijakan untuk memahami konsekuensi etis dari AI. Program-program ini harus mencakup topik-topik seperti privasi data, bias algoritma, dan desain AI yang bertanggung jawab, menumbuhkan budaya kesadaran etika dan akuntabilitas di seluruh komunitas AI.
Memeriksa Sisi Teknis: Rekayasa Balik Model AI
Salah satu aspek menarik dari tuduhan DeepSeek adalah tantangan teknis merekayasa balik model AI untuk menentukan data pelatihan mereka. Ini melibatkan penggunaan alat dan teknik untuk menganalisis perilaku dan output model, mencoba menyimpulkan data yang dilatihnya. Ini mirip dengan bioinformatika, seperti yang dilakukan Paech, di mana Anda membedah data biologis kompleks untuk memahami asal dan fungsinya.
Para peneliti sedang bekerja keras mengembangkan metode canggih untuk mendeteksi keberadaan data atau pola tertentu dalam model AI. Metode ini menggunakan analisis statistik, pengenalan pola, dan teknik pembelajaran mesin untuk menemukan kesamaan antara perilaku model dan dataset yang dikenal. Sementara bidang ini baru lahir, ia memegang janji untuk memberikan bukti yang lebih konklusif dalam kasus dugaan penyalahgunaan data.
Dampak Sosial dari Skandal AI
Skandal AI seperti kasus DeepSeek memiliki konsekuensi sosial yang lebih luas. Mereka mengikis kepercayaan publik pada teknologi AI, meningkatkan kekhawatiran tentang privasi dan keamanan, dan merangsang perdebatan tentang peran AI dalam masyarakat. Skandal-skandal ini perlu ditangani dengan cepat dan transparan untuk menjaga kepercayaan dan mencegah skeptisisme yang meluas.
Saat AI menjadi lebih terintegrasi ke dalam bidang-bidang penting seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan tata kelola, taruhannya menjadi lebih tinggi. Pelanggaran etika dan pelanggaran data dapat memiliki konsekuensi yang signifikan bagi individu dan masyarakat, menyoroti perlunya kerangka kerja peraturan yang kuat dan praktik pengembangan AI yang bertanggung jawab.
Memikirkan Kembali Pelatihan AI: Pendekatan Baru
Kontroversi seputar pelatihan AI mendorong para peneliti untuk menjelajahi strategi baru yang lebih etis, efisien, dan tangguh. Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah penggunaan data sintetis yang dibuat dari awal, menghilangkan kebutuhan untuk bergantung pada dataset yang ada. Data sintetis dapat dirancang untuk memenuhi persyaratan tertentu, menghindari bias dan memastikan privasi data.
Metode lain adalah pembelajaran federasi, di mana model AI dilatih pada sumber data yang terdesentralisasi tanpa secara langsung mengakses atau berbagi data yang mendasarinya. Teknik ini memungkinkan pembelajaran kolaboratif sambil melindungi privasi data, membuka kemungkinan baru untuk pengembangan AI di bidang-bidang di mana akses data dibatasi.
Selain itu, para peneliti sedang menjajaki cara-cara melatih model AI dengan lebih sedikit data dengan menggunakan strategi seperti transfer learning dan meta-learning. Strategi-strategi ini memungkinkan model untuk menggeneralisasi dari data yang terbatas, menurunkan ketergantungan pada dataset besar dan membuat proses pelatihan lebih ekonomis dan berkelanjutan.
Kesimpulan: Memetakaan Jalur untuk AI Etis
Tuduhan terhadap DeepSeek bertindak sebagai panggilan bangun untuk komunitas AI. Saat teknologi AI maju, penting untuk mengikuti prinsip-prinsip etika dan memprioritaskan transparansi, tanggung jawab, dan akuntabilitas. Dengan menetapkan pedoman yang jelas, mendorong kolaborasi, dan berinvestasi dalam pendidikan dan penelitian, kita dapat menciptakan masa depan di mana AI melayani kebaikan bersama sambil menghormati hak-hak individu dan mempromosikan inovasi.