AI 모델 개발사인 DeepSeek가 경쟁사 데이터를 활용하여 최신 혁신 기술을 훈련했다는 비난에 다시 직면하여 AI 업계가 떠들썩합니다. 이번에는 Google의 Gemini가 주목을 받고 있으며, DeepSeek의 최신 AI 모델인 DeepSeek-R1-0528이 Gemini 모델의 파생물을 사용하여 훈련되었을 수 있다는 의혹이 제기되었습니다.
이번 의혹은 정교한 생물정보학 도구를 사용하여 DeepSeek의 인공 지능 서비스를 꼼꼼하게 조사해 온 AI 분석가 샘 패치(Sam Paech)로부터 나왔습니다. 패치의 분석 결과, DeepSeek의 응답과 Gemini의 응답 간에 눈에 띄는 유사점이 있으며, 이는 두 모델 간의 잠재적인 연관성을 시사합니다.
AI 탐정 활동: 잠재적인 Gemini 영향력 발견
패치의 조사는 단순히 AI의 동작을 관찰하는 데 그치지 않았습니다. 그는 AI 개발을 위한 인기 있는 오픈 소스 플랫폼인 HuggingFace 개발자 커뮤니티 사이트를 조사하고 GitHub 개발자 코드 계정을 통해 분석을 실행했습니다. 이러한 엄격한 접근 방식을 통해 AI 모델의 내부 작동 방식을 면밀히 조사하고 Gemini 데이터 사용을 나타낼 수 있는 잠재적인 패턴이나 코드 세그먼트를 식별할 수 있었습니다.
패치는 자신의 트윗 중 하나에서 자신의 발견 사항을 요약하여 "DeepSeek R1이 약간 다르게 들리는 이유가 궁금하다면 OpenAI 합성 데이터에서 Gemini 합성 출력으로 전환했을 가능성이 높다고 생각합니다."라고 말했습니다. 이 진술은 DeepSeek가 OpenAI 모델에서 생성된 합성 데이터를 사용하는 것에서 훈련 과정에서 Gemini에서 파생된 데이터를 사용하는 것으로 전환했을 수 있음을 시사합니다.
이러한 전환의 의미는 중요합니다. DeepSeek가 실제로 Gemini에서 파생된 데이터를 사용했다면 지적 재산권, 공정 경쟁 및 AI 개발을 둘러싼 윤리적 고려 사항에 대한 질문이 제기될 수 있습니다.
DeepSeek의 대응: 향상된 기능 및 성능
2025년 5월, DeepSeek는 HuggingFace를 통해 DeepSeek-R1 모델의 업데이트 버전인 DeepSeek-R1-0528을 출시했습니다. 이 회사는 이 업데이트된 모델이 향상된 추론 기능을 자랑하며 정보에 대한 더 깊은 이해와 처리를 시사한다고 주장합니다. DeepSeek는 또한 업데이트된 모델이 훈련 후 증가된 컴퓨팅 리소스를 활용하고 알고리즘 최적화 메커니즘을 통합한다고 강조합니다.
DeepSeek에 따르면 이러한 개선으로 인해 수학, 프로그래밍 및 일반 논리를 포함한 다양한 평가 벤치마크에서 뛰어난 성능을 얻었습니다. 이 회사는 HuggingFace에서 모델의 전체 성능이 현재 O3 및 Gemini 2.5 Pro와 같은 주요 모델의 성능에 접근하고 있다고 밝혔습니다.
DeepSeek는 최신 모델의 향상된 성능과 기능을 자랑하지만, Gemini 데이터를 사용했다는 비난은 이러한 발전에 그림자를 드리웁니다. 의혹이 사실이라면 DeepSeek의 성과 향상이 경쟁사 데이터 사용에 비해 자체 혁신에 얼마나 기여하는지에 대한 질문이 제기될 것입니다.
EQ-Bench 증거: Google AI 무기고 엿보기
샘 패치는 AI 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 플랫폼인 EQ-Bench의 스크린샷을 제시하여 불에 기름을 부었습니다. 스크린샷에는 Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash 및 Gemma 3을 포함한 여러 Google 개발 모델의 평가 결과가 표시되었습니다.
EQ-Bench 플랫폼에 이러한 Google 모델이 있다는 것은 해당 모델이 활발히 개발 및 테스트되고 있으며 다른 AI 개발자에게 데이터 또는 영감의 원천을 제공할 수 있음을 시사합니다. 스크린샷 자체가 DeepSeek가 Gemini 데이터를 사용했다는 것을 직접적으로 증명하지는 않지만, 해당 데이터의 가용성과 다른 당사자가 해당 데이터에 액세스하여 활용할 수 있는 잠재력을 강조합니다.
의심과 확인: AI 계통의 흐릿한 물
패치의 분석은 DeepSeek의 훈련 방법에 대한 심각한 질문을 제기했지만, 증거가 결정적이지 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. TechCrunch가 지적했듯이 Gemini의 훈련 증거는 강력하지 않지만 다른 개발자들도 DeepSeek의 모델에서 Gemini의 흔적을 발견했다고 주장합니다.
증거를 둘러싼 모호성은 AI 모델의 계통을 추적하고 경쟁사 데이터를 사용하여 훈련되었는지 여부를 결정하는 데 따르는 어려움을 강조합니다. AI 알고리즘의 복잡한 특성과 훈련에 사용되는 방대한 데이터 양으로 인해 영향의 정확한 출처를 정확히 파악하기가 어렵습니다.
반복되는 테마: OpenAI와의 DeepSeek 연혁
이번이 DeepSeek가 경쟁사 데이터를 사용했다는 비난을 받은 첫 번째 사례는 아닙니다. 2024년 12월, 여러 애플리케이션 개발자는 DeepSeek의 V3 모델이 종종 OpenAI의 인기 있는 챗봇인 ChatGPT로 자신을 식별한다는 것을 관찰했습니다. 이러한 관찰로 인해 DeepSeek가 OpenAI의 서비스 약관을 잠재적으로 위반하여 ChatGPT에서 스크랩한 데이터를 사용하여 모델을 훈련했다는 비난이 제기되었습니다.
이러한 비난의 반복적인 특성은 DeepSeek의 데이터 소싱 관행에 대한 우려를 불러일으킵니다. DeepSeek의 모델과 경쟁사 모델 간의 유사점이 순전히 우연일 가능성이 있지만, 반복적인 의혹은 추가 조사가 필요한 행동 패턴을 시사합니다.
AI 훈련 관행의 윤리적 함의
DeepSeek에 대한 비난은 AI 훈련 관행의 윤리적 함의를 강조합니다. 혁신이 가장 중요한 급변하는 분야에서 AI 모델이 공정하고 윤리적인 방식으로 개발되도록 하는 것이 중요합니다.
허가나 적절한 귀속 없이 경쟁사 데이터를 사용하는 것은 지적 재산권과 공정 경쟁에 대한 질문을 제기합니다. 또한 AI 개발 프로세스의 무결성을 훼손하고 잠재적으로 법적 문제로 이어질 수 있습니다.
또한 공개적으로 사용 가능한 소스에서 파생된 경우에도 합성 데이터를 사용하면 AI 모델에 편향과 부정확성이 도입될 수 있습니다. AI 개발자는 모델이 공정하고 정확하며 신뢰할 수 있도록 훈련 데이터의 품질과 대표성을 신중하게 평가하는 것이 필수적입니다.
투명성과 책임성에 대한 요구
DeepSeek 논란은 AI 산업에서 더 큰 투명성과 책임성의 필요성을 강조합니다. AI 개발자는 데이터 소싱 관행과 모델을 훈련하는 데 사용하는 방법에 대해 투명해야 합니다. 또한 지적 재산권 또는 윤리적 지침 위반에 대해 책임을 져야 합니다.
한 가지 잠재적인 해결책은 데이터 소싱 및 AI 교육에 대한 업계 전반의 표준을 설정하는 것입니다. 이러한 표준은 데이터를 얻고 사용하는 방법에 대한 모범 사례와 감사를 위한 메커니즘과 규정 준수를 시행할 수 있습니다.
또 다른 접근 방식은 AI 모델의 계통을 추적하기 위한 도구와 기술을 개발하는 것입니다. 이러한 도구는 잠재적인 영향 출처를 식별하고 모델이 경쟁사 데이터를 사용하여 훈련되었는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
궁극적으로 AI의 윤리적 개발을 보장하려면 AI 개발자, 연구원, 정책 입안자 및 대중의 공동 노력이 필요합니다. 함께 협력함으로써 지적 재산권을 보호하고 공정성과 책임성을 보장하면서 혁신을 촉진하는 프레임워크를 만들 수 있습니다.
AI 모델 훈련에서 진실의 근원 찾기
DeepSeek 상황은 AI 모델이 훈련되는 방식에 대한 우려가 커지고 있음을 보여줍니다. AI 기능을 빠르게 개선하려는 유혹이 강하지만 이 목표를 달성하는 데 사용되는 방법은 심각한 윤리적 고려 사항에 직면해야 합니다. 문제의 핵심은 훈련에 사용되는 데이터에 있습니다. 윤리적으로 조달되었습니까? 저작권과 지적 재산을 존중합니까? AI가 일상 생활과 더욱 얽히게 되면서 이러한 질문은 점점 더 중요해지고 있습니다.
AI 모델의 정확한 데이터 소스를 결정하는 데 따르는 어려움은 어려운 문제를 강조합니다. 알고리즘의 복잡성과 필요한 막대한 데이터 양은 특정 모델의 역량의 기원을 밝히는 것이 AI에 대한 법의학 과학과 거의 같습니다. 이를 위해서는 AI 모델을 분석하여 훈련 데이터 출처와 AI 개발의 보다 투명한 절차를 밝힐 수 있는 정교한 도구 개발이 필요합니다.
AI 윤리에 대한 훈련 데이터의 영향
AI 윤리에 대한 훈련 데이터의 영향은 상당합니다. AI 모델은 훈련된 데이터만큼만 편향되지 않습니다. 경쟁업체에서 얻은 데이터 또는 내재된 편향이 포함된 데이터를 사용하면 결과가 왜곡되고 불공정한 차별과 AI 애플리케이션 내에서 손상된 무결성으로 이어질 수 있습니다. 따라서 윤리적 AI 개발에는 다양하고 대표적이며 윤리적으로 조달된 데이터를 사용하겠다는 강력한 약속이 필요합니다.
DeepSeek와 관련된 문제는 기존 데이터를 사용하여 모델을 단순히 향상시키는 것과 대조적으로 진정으로 독창적인 AI 개발의 가치에 대한 더 큰 대화를 강조합니다. 미세 조정 및 전송 학습이 합법적인 전략이지만 AI 커뮤니티는 독창적인 아키텍처와 훈련 방법론을 만드는 데 전념하는 개발자를 인식하고 보상해야 합니다. 이를 통해 AI 발전이 기존 작업의 복제가 아닌 진정한 혁신에 기반을 두도록 할 수 있습니다.
AI 책임 프레임워크 구축
앞으로 AI 책임 프레임워크를 구축하려면 몇 가지 주요 단계가 필요합니다. 첫 번째 는 데이터 소싱, 사용 및 지적 재산권에 대한 명확하고 시행 가능한 지침을 설정하는 것입니다. 이러한 지침은 업계 전체에 적용되어야 하며 데이터 생성자의 권리를 보호하면서 개방성과 협업을 촉진해야 합니다.
둘째, AI 개발의 투명성이 필수적입니다. 개발자는 모델을 훈련하는 데 사용된 데이터, 사용된 기술, AI의 잠재적인 제한 사항 및 편향에 대해 공개해야 합니다. 이 투명성은 신뢰를 구축하고 AI 기술의 책임 있는 사용을 가능하게 합니다.
또한 AI 시스템에 대한 지속적인 모니터링과 감사가 필요합니다. 자체 규제 및 독립적인 감사는 잠재적인 편향, 윤리적 문제 및 규정 준수 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 지속적인 감독은 AI 시스템이 윤리적 표준 및 사회적 가치에 부합하도록 유지하는 데 필수적입니다.
마지막으로 AI 개발자, 사용자 및 정책 입안자가 AI의 윤리적 결과를 이해할 수 있도록 교육 및 인식 프로그램이 필요합니다. 이러한 프로그램은 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘 편향 및 책임 있는 AI 설계와 같은 주제를 다루어 AI 커뮤니티 전체에서 윤리적 인식과 책임 문화 조성을 촉진해야 합니다.
기술적 측면 검토: AI 모델 리버스 엔지니어링
DeepSeek 비난의 한 가지 흥미로운 측면은 훈련 데이터를 결정하기 위해 AI 모델을 리버스 엔지니어링하는 기술적 과제입니다. 여기에는 모델의 동작과 출력을 분석하여 훈련된 데이터를 추론하려고 시도하는 도구와 기술을 사용하는 것이 포함됩니다. 이는 패치가 수행한 것처럼 복잡한 생물학적 데이터를 해부하여 기원과 기능을 이해하는 생물정보학과 유사합니다.
연구자들은 AI 모델에서 특정 데이터 또는 패턴의 존재를 감지하기 위한 고급 방법을 개발하는 데 열심히 노력하고 있습니다. 이러한 방법은 통계 분석, 패턴 인식 및 머신 러닝 기술을 사용하여 모델의 동작과 알려진 데이터 세트 간의 유사점을 찾습니다. 이 분야는 초기 단계이지만 데이터 오용이 의심되는 경우에 보다 결정적인 증거를 제공할 수 있습니다.
AI 스캔들의 사회적 영향
DeepSeek 사례와 같은 AI 스캔들은 더 광범위한 사회적 결과를 초래합니다. AI 기술에 대한 대중의 신뢰를 약화시키고 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려를 제기하며 사회에서 AI의 역할에 대한 논쟁을 자극합니다. 이러한 스캔들은 신뢰를 유지하고 광범위한 회의론을 방지하기 위해 신속하고 투명하게 해결되어야 합니다.
AI가 의료, 금융 및 거버넌스와 같은 중요한 영역에 더욱 통합됨에 따라 이해 관계는 더욱 높아집니다. 윤리적 위반 및 데이터 침해는 개인과 커뮤니티에 심각한 결과를 초래할 수 있으며 강력한 규제 프레임워크 및 책임 있는 AI 개발 관행의 필요성을 강조합니다.
AI 훈련 재고: 새로운 접근 방식
AI 훈련을 둘러싼 논란은 연구자들이 더 윤리적이고 효율적이며 탄력적인 새로운 전략을 모색하도록 추진하고 있습니다. 한 가지 유망한 접근 방식은 기존 데이터 세트에 의존할 필요 없이 처음부터 생성된 합성 데이터를 사용하는 것입니다. 합성 데이터는 특정 요구 사항을 충족하도록 설계되어 편향을 방지하고 데이터 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.
또 다른 방법은 기본 데이터에 직접 액세스하거나 공유하지 않고 분산된 데이터 소스에서 AI 모델을 훈련하는 연합 학습입니다. 이 기술은 데이터 개인 정보 보호를 보호하면서 협업 학습을 허용하여 데이터 액세스가 제한된 영역에서 AI 개발을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
또한 연구자들은 전송 학습 및 메타 학습과 같은 전략을 사용하여 더 적은 데이터로 AI 모델을 훈련하는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 전략을 통해 모델은 제한된 데이터에서 일반화하여 대규모 데이터 세트에 대한 의존도를 낮추고 훈련 프로세스를 보다 경제적이고 지속 가능하게 만들 수 있습니다.
결론: 윤리적 AI를 위한 과정 계획
DeepSeek에 대한 비난은 AI 커뮤니티에 경종을 울리는 역할을 합니다. AI 기술이 발전함에 따라 윤리적 원칙을 따르고 투명성, 책임성 및 책임성을 우선시하는 것이 필수적입니다. 명확한 지침을 설정하고 협업을 촉진하며 교육 및 연구에 투자함으로써 개인의 권리를 존중하고 혁신을 촉진하면서 AI가 공동선을 제공하는 미래를 만들 수 있습니다.