DeepSeek AIモデル：GoogleのGeminiで学習？論争の展開
人工知能の世界では論争は珍しいことではありません。今回の最新の展開は、中国のAIラボであるDeepSeekに関わるものです。最近、DeepSeekはR1推論モデルのアップデート版を発表し、数学およびコーディングのベンチマークにおいて目覚ましい能力を示しました。しかし、このモデルのトレーニングに使用されたデータのソースが、AI研究者の間で大きな議論を呼び、少なくとも一部はGoogleのGeminiファミリーのAIモデルから得られたのではないかと推測されています。この疑惑は、倫理的な慣行、データソース、そしてAI業界における競争環境について、重大な疑問を投げかけています。
提示された証拠
この論争は、メルボルンを拠点とし、AIシステムの「感情的知能」評価の作成を専門とする開発者、Sam Paech氏が、DeepSeekの最新モデルがGeminiによって生成された出力に基づいてトレーニングされた証拠であると主張するものを示したときに始まりました。Paech氏によると、R1-0528と識別されたDeepSeekのモデルは、GoogleのGemini 2.5 Proが好む特定の単語や表現を好む傾向が顕著に見られます。この観察だけでは決定的な証拠とは言えませんが、警戒信号を発し、さらなる調査を必要としています。
さらに興味深いのは、SpeechMapという仮名で活動し、AIの「言論の自由評価」を作成することで知られる別の開発者が、DeepSeekモデルのトレース（結論に向かって進むにつれて生成する「思考」）が「Geminiのトレースのように読める」と指摘していることです。この言語パターンと思考プロセスの合流は、DeepSeekがトレーニングプロセス中にGeminiの出力を使用した可能性があるという疑念をさらに煽ります。
DeepSeekに対する過去の告発
DeepSeekがライバルのAIシステムのデータに基づいてAIモデルをトレーニングしたとして告発されたのはこれが初めてではありません。昨年12月、開発者はDeepSeekのV3モデルがしばしば自分自身を、OpenAIのAI搭載チャットボットプラットフォームであるChatGPTとして識別していることに気づきました。この不可解な動作は、モデルがChatGPTのチャットログに基づいてトレーニングされた可能性を示唆しており、そのような慣行の倫理的な影響について懸念が高まっています。
今年の初め、OpenAIはFinancial Timesに対し、DeepSeekが蒸留（より大規模で高性能なモデルからデータを抽出することによってAIモデルをトレーニングする技術）を使用していることに関連する証拠を発見したと通知しました。さらに、OpenAIの主要な協力者および投資家であるMicrosoftは、2024年後半にOpenAIの開発者アカウントを通じて大量のデータが流出していることを検出しました。OpenAIは、これらのアカウントがDeepSeekと提携していると考えており、不正なデータ抽出の疑いをさらに強めています。
蒸留は本質的に非倫理的ではありませんが、OpenAIの利用規約では、顧客が同社のモデル出力を競合するAIシステムの構築に使用することを明示的に禁止しています。この制限は、OpenAIの知的財産を保護し、AI業界内で公正な競争環境を維持することを目的としています。DeepSeekが実際に蒸留を使用してGeminiの出力に基づいてR1モデルをトレーニングした場合、それはOpenAIの利用規約への違反となり、深刻な倫理的懸念を引き起こします。
データ汚染の課題
多くのAIモデルが自分自身を誤って識別し、同様の単語やフレーズに集中する傾向があることを認識することが重要です。この現象は、AI企業にとってトレーニングデータの主要なソースとなる、オープンウェブ上でのAI生成コンテンツの増加に起因すると考えられます。コンテンツファームはAIを使用してクリックベイトの記事を作成し、ボットはRedditやXのようなプラットフォームにAI生成された投稿を大量に投稿しています。
ウェブのAI生成コンテンツによるこの「汚染」は、AI企業に大きな課題をもたらし、トレーニングデータセットからAI出力を徹底的にフィルタリングすることが非常に困難になっています。その結果、AIモデルは意図せずに互いから学習し、言語と思考プロセスに観察された類似性が生じる可能性があります。
専門家の意見と視点
データ汚染の課題にもかかわらず、非営利のAI研究機関であるAI2の研究者、Nathan Lambert氏のようなAI専門家は、DeepSeekがGoogleのGeminiのデータに基づいてトレーニングしたことはあり得ないとみている。Lambert氏は、DeepSeekはGPUが不足しているものの潤沢な資金を持っているため、利用可能な最高のAPIモデルから合成データを生成することを選択した可能性があると示唆しています。彼の見解では、このアプローチはDeepSeekにとって計算効率が良い可能性があります。
Lambert氏の視点は、AI企業が代替のデータソーシング戦略を検討するようになる可能性のある実際的な考慮事項を強調しています。合成データの使用は正当で効果的な技術となりえますが、データが倫理的に生成され、利用規約や倫理的なガイドラインに違反していないことを確認することが重要です。
セキュリティ対策と予防努力
蒸留とデータ汚染に関する懸念に対応して、AI企業はセキュリティ対策を強化しています。たとえば、OpenAIは、特定の高度なモデルにアクセスするために、組織がID認証プロセスを完了することを義務付けています。このプロセスでは、OpenAIのAPIでサポートされている国のいずれかから発行された政府発行のIDが必要であり、中国はリストから除外されています。
Googleはまた、AI Studio開発者プラットフォームを通じて利用可能なモデルによって生成されたトレースを「要約」することにより、蒸留のリスクを軽減するための措置を講じています。この要約プロセスにより、Geminiトレースに基づいて高性能なライバルモデルをトレーニングすることがより困難になります。同様に、Anthropicは5月、自社のモデルのトレースの要約を開始すると発表し、「競争上の優位性」を保護する必要性を挙げています。
これらのセキュリティ対策は、AI企業が知的財産を保護し、不正なデータ抽出を防止するための協調的な取り組みを表しています。より厳格なアクセス制御を実施し、モデルのトレースを曖昧にすることにより、非倫理的な慣行を阻止し、AI業界内で公平な競争条件を維持することを目指しています。
Googleの対応
コメントを求められたGoogleは、まだ疑惑に対応していません。この沈黙は憶測の余地を残し、論争をさらに激化させます。AIコミュニティがGoogleからの公式声明を待つ中、DeepSeekのデータソーシング慣行に関する疑問は依然として残っています。
AI業界への影響
DeepSeekの論争は、AI開発の倫理的な境界と責任あるデータソーシングの重要性について根本的な疑問を投げかけています。AIモデルがますます洗練され、高性能になるにつれて、手抜きをして許可されていないデータを利用しようとする誘惑が強まる可能性があります。ただし、そのような慣行は有害な結果をもたらし、AI業界の完全性を損ない、国民の信頼を失う可能性があります。
AIの長期的な持続可能性と倫理的な開発を確保するためには、AI企業が厳格な倫理的ガイドラインを遵守し、責任あるデータソーシング慣行を優先することが不可欠です。これには、データプロバイダーからの明示的な同意を得ること、知的財産権を尊重すること、許可されていないデータまたは偏ったデータの使用を避けることが含まれます。
さらに、AI業界内では、より高い透明性と説明責任が必要です。AI企業は、データソーシング慣行とモデルのトレーニングに使用される方法について、より率直である必要があります。この透明性の向上は、AIシステムに対する信頼を高め、より倫理的で責任あるAIエコシステムを促進するのに役立ちます。
DeepSeekの論争は、AI技術の進歩に伴い対処する必要がある課題と倫理的な考慮事項について、タイムリーな注意を喚起するものです。倫理的な原則を支持し、透明性を促進し、協力を促進することにより、AIコミュニティはAIが倫理的な価値観を犠牲にすることなく、社会の利益のために使用されるようにすることができます。
技術的な側面への深い掘り下げ
この問題のニュアンスをさらに理解するために、AIモデルがどのようにトレーニングされるか、そして問題となっている具体的な技術、すなわち蒸留と合成データ生成の技術的な側面を掘り下げることが重要です。
蒸留：知能のクローニング？
AIの文脈における蒸留とは、より小さく、より効率的な「生徒」モデルが、より大きく、より複雑な「教師」モデルの動作を模倣するようにトレーニングされるモデル圧縮技術を指します。生徒モデルは教師モデルの出力を観察することによって学習し、効果的に知識を抽出し、それをより小さなアーキテクチャに転送します。蒸留はリソースが制約されたデバイスでのAIモデルの展開に役立つ可能性がありますが、教師モデルのデータまたはアーキテクチャが専有である場合には倫理的な懸念が生じます。
DeepSeekがGeminiの出力を利用して、許可なく蒸留を通じてR1モデルをトレーニングした場合、それはGeminiの知能をクローニングし、Googleの知的財産権を侵害する可能性があります。ここでの重要な点は、著作権およびその他の法的メカニズムによって保護されているGeminiの出力の不正使用です。
合成データ生成：諸刃の剣
合成データ生成とは、現実世界のデータに似た人工的なデータポイントを作成することを意味します。この技術は、特に実際のデータが不足しているか、取得するのに費用がかかる場合に、トレーニングデータセットを拡張するために使用されることがよくあります。ただし、合成データの品質と倫理的な影響は、データの生成方法に大きく依存します。
DeepSeekがGeminiのAPIを利用して合成データを生成した場合、問題は、このデータが実際のGemini出力にどれだけ近似しているか、そしてGoogleの知的財産権を侵害しているかどうかです。合成データが単にGeminiからインスピレーションを受けているだけで、その出力を直接複製していない場合、それは公正使用と見なされる可能性があります。ただし、合成データがGeminiの出力と事実上区別がつかない場合、蒸留と同様の懸念が生じる可能性があります。
モデルの過適合の影響
もう1つの関連する懸念は、モデルの過適合です。過適合とは、モデルがトレーニングデータを過度に学習し、新しい未見のデータに対してパフォーマンスが低下する状態を指します。DeepSeekがGeminiの出力に基づいてR1モデルを過度にトレーニングした場合、過適合が発生し、モデルが新しい状況に一般化する代わりに、Geminiの応答を実質的に記憶してしまう可能性があります。
この種の過適合は、R1モデルの適用性を制限するだけでなく、Geminiのデータへの依存を検出することも容易にします。SpeechMapが指摘した「トレース」は、この過適合の証拠である可能性があり、R1モデルは基本的にGeminiの出力から学習したパターンを再現しています。
倫理的考慮事項と業界のベストプラクティス
技術的な側面を超えて、この論争はAI開発のための明確な倫理的ガイドラインと業界のベストプラクティスの必要性を強調しています。いくつかの主要な原則は次のとおりです。
- 透明性: AI企業は、データソースとトレーニング方法について透明性を保つ必要があります。これにより、独立した監査と検証が可能になります。
- 同意: AI企業は、トレーニングにデータを使用する前に、データプロバイダーから明示的な同意を得る必要があります。これには、知的財産権の尊重と不正なデータスクレイピングの回避が含まれます。
- 公平性: AIモデルは公平で偏りのないものでなければなりません。これには、データの多様性とアルゴリズムの偏りの軽減に注意を払う必要があります。
- 説明責任: AI企業は、AIモデルの行動に責任を負う必要があります。これには、明確な責任フレームワークの確立とAIシステムによって引き起こされた損害への対処が含まれます。
- セキュリティ: AI企業は、AIモデルとデータのセキュリティを優先する必要があります。これには、不正アクセスからの保護とデータ侵害の防止が含まれます。
規制の役割
倫理的なガイドラインと業界のベストプラクティスに加えて、AI開発によってもたらされる課題に対処するためには、規制が必要になる場合があります。考えられる規制措置には以下が含まれます。
- データプライバシー法: 個人のデータを保護し、AIトレーニングのための個人情報の使用を制限する法律。
- 知的財産法: AIモデルとデータを不正なコピーおよび配布から保護する法律。
- 競争法: データhoardingやリソースへの不当なアクセスなど、AI業界における反競争的行為を防止する法律。
- 安全規制: 重要なアプリケーションで使用されるAIシステムの安全性と信頼性を確保する規制。
倫理的なガイドライン、業界のベストプラクティス、および適切な規制を組み合わせることで、社会全体に利益をもたらす、より責任ある持続可能なAIエコシステムを構築できます。DeepSeekの論争は、これらの課題に先を見越して対処し、AIが私たちの価値観と原則に沿った方法で開発されるように促す警鐘となります。