एआय मॉडेल डेव्हलपर डीपसीक (DeepSeek) वर प्रतिस्पर्ध्यांचा डेटा वापरून नवीनतम मॉडेलला प्रशिक्षित केल्याचा आरोप आहे. यावेळी, गुगलचे जेमिनी (Gemini) केंद्रस्थानी आहे, कारण डीपसीक-आर1-0528 (DeepSeek-R1-0528) हे जेमिनीच्या डेरिव्हेटिव्ह (derivative) वापरून प्रशिक्षित केले असल्याचा आरोप आहे.
सॅम पेच (Sam Paech) नावाच्या एआय विश्लेषकाने डीपसीकच्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (artificial intelligence) सेवेचे बारकाईने परीक्षण केले. बायोइन्फॉर्मेटिक्स (bioinformatics) साधनांचा वापर करून केलेल्या विश्लेषणात, डीपसीकचे प्रतिसाद आणि जेमिनीचे प्रतिसाद यांच्यात लक्षणीय साम्य आढळले, ज्यामुळे या दोन मॉडेल्समध्ये संबंध असण्याची शक्यता आहे.
एआय गुप्तहेर कार्य: जेमिनीचा संभाव्य प्रभाव उघड
पेच यांचे संशोधन केवळ एआयच्या वर्तनाचे निरीक्षण करण्यापुरते मर्यादित नव्हते. त्यांनी हगिंगफेस (HuggingFace) डेव्हलपर कम्युनिटी साइट (developer community site) मध्ये खोलवर अभ्यास केला आणि त्यांचे विश्लेषण त्यांच्या गिटहब (GitHub) डेव्हलपर कोड अकाउंटद्वारे (developer code account) चालवले. या कठोर दृष्टीकोनाने त्यांना एआय मॉडेलच्या अंतर्गत कार्यांचे परीक्षण करण्यास आणि जेमिनी डेटाच्या वापराचे संकेत देणारे संभाव्य नमुने किंवा कोड विभाग ओळखण्यास मदत केली.
पेच यांनी त्यांच्या एका ट्विटमध्ये (tweet) म्हटले आहे, "जर तुम्हाला आश्चर्य वाटत असेल की डीपसीक आर1 (DeepSeek R1) थोडे वेगळे का वाटते, तर मला वाटते की त्यांनी सिंथेटिक ओपनएआय (synthetic OpenAI) ऐवजी सिंथेटिक जेमिनी आउटपुटवर (synthetic Gemini outputs) प्रशिक्षण देणे सुरू केले आहे.” या विधानावरून असे दिसून येते की डीपसीकने प्रशिक्षणादरम्यान ओपनएआयच्या (OpenAI) मॉडेल्सद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या सिंथेटिक डेटाऐवजी (synthetic data) जेमिनीतून घेतलेल्या डेटाचा वापर करणे सुरू केले असावे.
अशा बदलांचे परिणाम महत्त्वपूर्ण आहेत. जर डीपसीकने खरोखरच जेमिनी-व्युत्पन्न डेटा वापरला असेल, तर ते बौद्धिक संपदा अधिकार, निष्पक्ष स्पर्धा आणि एआय विकासाशी संबंधित नैतिक विचारांवर प्रश्नचिन्ह उभे करू शकते.
डीपसीकचा प्रतिसाद: सुधारित क्षमता आणि कार्यप्रदर्शन
मे 2025 मध्ये, डीपसीकने हगिंगफेसद्वारे (HuggingFace) त्यांच्या डीपसीक-आर1 (DeepSeek-R1) मॉडेलची अपडेटेड आवृत्ती (updated version) जारी केली, ज्याला डीपसीक-आर1-0528 (DeepSeek-R1-0528) असे नाव देण्यात आले. कंपनीचा दावा आहे की या अपडेटेड मॉडेलमध्ये अनुमान क्षमता वाढवण्यात आली आहे, ज्यामुळे माहितीची अधिक सखोल समज आणि प्रक्रिया शक्य आहे. डीपसीकने हे देखील निदर्शनास आणले की अपडेटेड मॉडेल पोस्ट-ट्रेनिंग दरम्यान वाढलेल्या संगणकीय संसाधनांचा (computational resources) आणि अल्गोरिदमिक ऑप्टिमायझेशन यंत्रणांचा (algorithmic optimization mechanisms) वापर करते.
डीपसीकनुसार, या सुधारणांमुळे गणित, प्रोग्रामिंग (programming) आणि सामान्य तर्कशास्त्र (general logic) यांसारख्या विविध मूल्यांकन बेंचमार्क (evaluation benchmarks) मध्ये उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन मिळाले आहे. कंपनीने हगिंगफेसवर (HuggingFace) म्हटले आहे की मॉडेलचे एकूण कार्यप्रदर्शन आता ओ3 (O3) आणि जेमिनी 2.5 प्रो (Gemini 2.5 Pro) सारख्या आघाडीच्या मॉडेल्सच्या जवळपास पोहोचले आहे.
डीपसीक (DeepSeek) त्यांच्या नवीनतम मॉडेलच्या सुधारित कार्यक्षमतेचा आणि क्षमतेचा दावा करत असले तरी, जेमिनी डेटा वापरल्याच्या आरोपांमुळे या प्रगतीवर प्रश्नचिन्ह निर्माण झाले आहे. जर आरोप खरे ठरले, तर डीपसीकच्या कार्यक्षमतेत झालेली वाढ त्यांच्या स्वतःच्या नवकल्पनांमुळे आहे की प्रतिस्पर्ध्याच्या डेटाच्या वापरामुळे, याबद्दल शंका निर्माण होते.
ईक्यू-बेंच पुरावा: गुगलच्या एआय शस्त्रागाराची झलक
सॅम पेचने (Sam Paech) ईक्यू-बेंचचा (EQ-Bench) स्क्रीनशॉट (screenshot) सादर केला, जो एआय मॉडेल्सच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी वापरला जातो. या स्क्रीनशॉटमध्ये जेमिनी 2.5 प्रो (Gemini 2.5 Pro), जेमिनी 2.5 फ्लॅश (Gemini 2.5 Flash) आणि जेम्मा 3 (Gemma 3) यासह अनेक गुगल डेव्हलपमेंट मॉडेल्सचे (Google development models) मूल्यांकन निकाल दर्शविले आहेत.
ईक्यू-बेंच प्लॅटफॉर्मवर (EQ-Bench platform) या गुगल मॉडेल्सची (Google models) उपस्थिती दर्शवते की ते सक्रियपणे विकसित आणि चाचणी केले जात आहेत, ज्यामुळे इतर एआय डेव्हलपर्सना डेटा किंवा प्रेरणा मिळू शकते. जरी स्क्रीनशॉट थेट हे सिद्ध करत नसला तरी की डीपसीकने (DeepSeek) जेमिनी डेटा (Gemini data) वापरला आहे, तरी तो अशा डेटाची उपलब्धता आणि इतर पक्षांद्वारे तो ऍक्सेस (access) आणि वापरला जाण्याची शक्यता दर्शवितो.
संशय आणि पुष्टीकरण: एआय वंशावळीचे संदिग्ध पाणी
पेच यांच्या विश्लेषणाने (Paech’s analysis) डीपसीकच्या (DeepSeek) प्रशिक्षण पद्धतींबद्दल गंभीर प्रश्न उपस्थित केले असले तरी, हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की पुरावा निर्णायक नाही. टेकक्रंचने (TechCrunch) निदर्शनास आणल्याप्रमाणे, जेमिनीद्वारे (Gemini) प्रशिक्षणाचा पुरावा भक्कम नाही, जरी काही इतर डेव्हलपर्सनी (developers) डीपसीकच्या (DeepSeek) मॉडेलमध्ये जेमिनीचे (Gemini) अंश आढळल्याचा दावा केला आहे.
पुराव्याभोवतीची संदिग्धता एआय मॉडेल्सची (AI models) वंशावळ शोधण्यात आणि ते प्रतिस्पर्ध्याच्या डेटाचा वापर करून प्रशिक्षित केले आहेत की नाही हे निर्धारित करण्याच्या आव्हानांना अधोरेखित करते. एआय अल्गोरिदमची (AI algorithms) जटिलता आणि प्रशिक्षणासाठी वापरल्या जाणाऱ्या डेटाची प्रचंड मात्रा यामुळे प्रभावाचे नेमके स्रोत शोधणे कठीण होते.
एक पुनरावृत्ती होणारा विषय: ओपनएआयसोबतचा डीपसीकचा इतिहास
डीपसीकने (DeepSeek) प्रतिस्पर्ध्याचा डेटा (competitor data) वापरल्याचा आरोप होण्याची ही पहिलीच वेळ नाही. डिसेंबर 2024 मध्ये, अनेक ऍप्लिकेशन डेव्हलपर्सनी (application developers) असे पाहिले की डीपसीकचे (DeepSeek) व्ही3 (V3) मॉडेल स्वतःला अनेकदा चॅटजीपीटी (ChatGPT) म्हणून ओळखते, जे ओपनएआयचे (OpenAI) लोकप्रिय चॅटबॉट (chatbot) आहे. या निरीक्षणाने असा आरोप केला की डीपसीकने (DeepSeek) चॅटजीपीटीवरून (ChatGPT) स्क्रॅप (scrape) केलेल्या डेटाचा वापर करून त्याच्या मॉडेलला प्रशिक्षित केले आहे, ज्यामुळे ओपनएआयच्या (OpenAI) सेवेच्या अटींचे उल्लंघन होण्याची शक्यता आहे.
या आरोपांची पुनरावृत्ती डीपसीकच्या (DeepSeek) डेटा सोर्सिंग पद्धतींबद्दल चिंता वाढवते. डीपसीकच्या (DeepSeek) मॉडेल्स (models) आणि त्याच्या प्रतिस्पर्धकांच्या मॉडेल्समधील (models) समानता केवळ योगायोग असू शकते, परंतु वारंवार होणारे आरोप वर्तनाचा एक नमुना दर्शवतात ज्याची अधिक तपासणी करणे आवश्यक आहे.
एआय प्रशिक्षण पद्धतींचे नैतिक परिणाम
डीपसीकवरील (DeepSeek) आरोप एआय प्रशिक्षण पद्धतींचे (AI training practices) नैतिक परिणाम अधोरेखित करतात. वेगाने विकसित होणाऱ्या क्षेत्रात जिथे नवकल्पना सर्वोपरि आहे, तिथे एआय मॉडेल्स (AI models) निष्पक्ष आणि नैतिक पद्धतीने विकसित केले जातील याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे.
परवानगी किंवा योग्य श्रेय न देता प्रतिस्पर्ध्याच्या डेटाचा (competitor data) वापर करणे बौद्धिक संपदा अधिकार (intellectual property rights) आणि निष्पक्ष स्पर्धेबद्दल (fair competition) प्रश्न उभे करतो. हे एआय विकास प्रक्रियेची (AI development process) अखंडता देखील कमी करते आणि संभाव्यतः कायदेशीर आव्हाने निर्माण करू शकते.
शिवाय, सिंथेटिक डेटाचा (synthetic data) वापर, जरी तो सार्वजनिकरित्या उपलब्ध स्त्रोतांकडून घेतलेला असला तरी, एआय मॉडेल्समध्ये (AI models) पूर्वग्रह आणि त्रुटी introड्यूस (introduce) करू शकतो. एआय डेव्हलपर्सनी (AI developers) त्यांच्या प्रशिक्षण डेटाची (training data) गुणवत्ता आणि प्रतिनिधित्व काळजीपूर्वक तपासणे आवश्यक आहे, जेणेकरून त्यांचे मॉडेल्स (models) निष्पक्ष, अचूक आणि विश्वसनीय असतील.
पारदर्शकता आणि उत्तरदायित्वाची हाक
डीपसीक वाद (DeepSeek controversy) एआय उद्योगात (AI industry) अधिक पारदर्शकता आणि उत्तरदायित्वाची गरज अधोरेखित करतो. एआय डेव्हलपर्सनी (AI developers) त्यांच्या डेटा सोर्सिंग पद्धती (data sourcing practices) आणि त्यांचे मॉडेल्स (models) प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या पद्धतींबद्दल पारदर्शक असले पाहिजे. बौद्धिक संपदा अधिकार (intellectual property rights) किंवा नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वांचे उल्लंघन झाल्यास त्यांना जबाबदार धरले पाहिजे.
एक संभाव्य उपाय म्हणजे डेटा सोर्सिंग (data sourcing) आणि एआय प्रशिक्षणासाठी (AI training) उद्योग-व्यापी मानके (industry-wide standards) स्थापित करणे. या मानकांमध्ये डेटा प्राप्त करण्यासाठी आणि वापरण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धती तसेच ऑडिटिंग (auditing) आणि अनुपालन अंमलात आणण्यासाठी यंत्रणांची रूपरेषा दिली जाऊ शकते.
एआय मॉडेल्सची (AI models) वंशावळ शोधण्यासाठी साधने (tools) आणि तंत्रे (techniques) विकसित करणे हा आणखी एक दृष्टीकोन आहे. ही साधने संभाव्य प्रभावाचे स्रोत ओळखण्यास आणि मॉडेलला प्रतिस्पर्ध्याच्या डेटाचा (competitor data) वापर करून प्रशिक्षित केले आहे की नाही हे निर्धारित करण्यात मदत करू शकतात.
अखेरीस, एआयचा (AI) नैतिक विकास सुनिश्चित करण्यासाठी एआय डेव्हलपर्स (AI developers), संशोधक (researchers), धोरणकर्ते (policymakers) आणि जनता यांच्या सहकार्याची आवश्यकता आहे. एकत्र काम करून, आपण एक असे फ्रेमवर्क (framework) तयार करू शकतो जे बौद्धिक संपदा अधिकारांचे (intellectual property rights) संरक्षण करताना आणि निष्पक्षता आणि उत्तरदायित्व सुनिश्चित करताना नवकल्पनांना प्रोत्साहन देते.
एआय मॉडेल प्रशिक्षणातील सत्यतेचा शोध
डीपसीकची (DeepSeek) परिस्थिती एआय मॉडेल्सना (AI models) कशा प्रकारे प्रशिक्षित केले जाते याबद्दल वाढत्या चिंतेकडे लक्ष वेधते. एआय क्षमतांमध्ये (AI capabilities) झटपट सुधारणा करण्याचे आकर्षण कितीही असले तरी, हे ध्येय साध्य करण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या पद्धती नैतिक विचारांना सामोरे जाणे आवश्यक आहे. या प्रकरणाचा मूळ आधार प्रशिक्षणासाठी वापरला जाणारा डेटा आहे. तो नैतिकदृष्ट्या प्राप्त केला आहे का? तो कॉपीराइट (copyright) आणि बौद्धिक संपत्तीचा (intellectual property) आदर करतो का? एआय (AI) जेव्हा दैनंदिन जीवनात अधिकाधिक मिसळले जाते, तेव्हा हे प्रश्न अधिकाधिक महत्त्वाचे ठरत आहेत.
एआय मॉडेल्ससाठी (AI models) डेटाच्या नेमक्या स्त्रोतांचे निर्धारण करण्यातील आव्हाने एक कठीण समस्या अधोरेखित करतात. अल्गोरिदमची (algorithms) जटिलता आणि आवश्यक डेटाचे प्रचंड प्रमाण याचा अर्थ असा आहे की विशिष्ट मॉडेलच्या (model) क्षमतांची उत्पत्ती उघड करणे हे एक महत्त्वपूर्ण काम असू शकते, जणू काही ते एआयसाठी (AI) न्यायवैद्यक विज्ञान (forensic science) आहे. यासाठी एआय मॉडेल्सचे (AI models) विश्लेषण करून त्यांच्या प्रशिक्षण डेटाची (training data) उत्पत्ती उघड करण्यास सक्षम असलेल्या अत्याधुनिक साधनांचा विकास तसेच एआय विकासातील (AI development) अधिक पारदर्शक कार्यपद्धती आवश्यक आहेत.
एआय नैतिकता (AI ethics) वर प्रशिक्षण डेटाचा प्रभाव
एआय नैतिकता (AI ethics) वर प्रशिक्षण डेटाचा (training data) प्रभाव लक्षणीय आहे. एआय मॉडेल्स (AI models) केवळ त्यांच्या प्रशिक्षणासाठी वापरल्या जाणार्‍या डेटा इतकेच निष्पक्ष असतात. प्रतिस्पर्धकांकडून प्राप्त केलेला डेटा (data) किंवा अंतर्निहित पूर्वग्रह असलेला डेटा (data) वापरल्याने तिरकस निकाल, अन्यायकारक भेदभाव (unfair discrimination) आणि एआय ऍप्लिकेशन्समध्ये (AI applications) तडजोड केलेली अखंडता येऊ शकते. म्हणून, नैतिक एआय विकासाला (ethical AI development) विविध, प्रातिनिधिक आणि नैतिकदृष्ट्या सोर्स (source) केलेला डेटा (data) वापरण्याची तीव्र बांधिलकी आवश्यक आहे.
डीपसीक (DeepSeek) भोवतीचे मुद्दे खऱ्या अर्थाने मूळ एआय विकासाच्या (AI development) मूल्याबद्दल मोठी चर्चा देखील हायलाइट (highlight) करतात, केवळ विद्यमान डेटासह (data) मॉडेल्स (models) वाढवण्याऐवजी. फाइन-ट्यूनिंग (fine-tuning) आणि ट्रान्सफर लर्निंग (transfer learning) या कायदेशीर रणनीती असल्या तरी, एआय समुदायाने (AI community) मूळ आर्किटेक्चर (architecture) आणि प्रशिक्षण पद्धती (training methodologies) तयार करण्यासाठी वचनबद्ध असलेल्या डेव्हलपर्सना (developers) ओळखणे आणि पुरस्कृत करणे आवश्यक आहे. हे सुनिश्चित करते की एआय प्रगती (AI progress) विद्यमान कार्यांच्या पुनरुत्पादनाऐवजी वास्तविक नवकल्पनांवर आधारित आहे.
एआयमध्ये (AI) जबाबदारीसाठी एक फ्रेमवर्क (framework) तयार करणे
पुढे पाहताना, एआयमध्ये (AI) जबाबदारीसाठी एक फ्रेमवर्क (framework) तयार करण्यासाठी अनेक प्रमुख Steps (steps) आवश्यक आहेत. पहिले म्हणजे डेटा सोर्सिंग (data sourcing), वापर आणि बौद्धिक संपदा अधिकारांवर (intellectual property rights) स्पष्ट, अंमलबजावणी योग्य मार्गदर्शक तत्त्वे (guidelines) स्थापित करणे. ही मार्गदर्शक तत्त्वे (guidelines) उद्योग-व्यापी असावीत आणि डेटा निर्मात्यांच्या हक्कांचे संरक्षण करताना खुलेपणा (openness) आणि सहकार्याला (collaboration) प्रोत्साहन द्यावे.
दुसरे म्हणजे, एआय विकासातील (AI development) पारदर्शकता आवश्यक आहे. डेव्हलपर्सनी (developers) त्यांचे मॉडेल्स (models) प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरलेला डेटा (data), वापरलेली तंत्रे (techniques) आणि एआयच्या (AI) संभाव्य मर्यादा आणि पूर्वग्रहांबद्दल (biases) खुले असले पाहिजे. ही पारदर्शकता विश्वास निर्माण करते आणि एआय तंत्रज्ञानाचा (AI technologies) जबाबदार वापर सक्षम करते.
शिवाय, एआय सिस्टम्सच्या (AI systems) सतत देखरेखेची आणि ऑडिटिंगची (auditing) गरज आहे. स्वयं-नियमन (self-regulation) आणि स्वतंत्र ऑडिट्स (independent audits) संभाव्य पूर्वग्रह (biases), नैतिक समस्या आणि अनुपालन समस्या ओळखण्यास आणि दुरुस्त करण्यास मदत करू शकतात. एआय सिस्टम्स (AI systems) नैतिक मानके आणि सामाजिक मूल्यांशी जुळलेले राहतील याची खात्री करण्यासाठी हे सतत पर्यवेक्षण आवश्यक आहे.
शेवटी, एआय डेव्हलपर्स (AI developers), वापरकर्ते (users) आणि धोरणकर्त्यांना (policymakers) एआयचे (AI) नैतिक परिणाम समजून घेण्यासाठी शिक्षण आणि जागरूकता कार्यक्रमांची (awareness programs) आवश्यकता आहे. या कार्यक्रमांमध्ये डेटा गोपनीयता (data privacy), अल्गोरिदम (algorithm) पूर्वग्रह आणि जबाबदार एआय डिझाइन (responsible AI design) यासारख्या विषयांचा समावेश असावा, ज्यामुळे संपूर्ण एआय (AI) समुदायात नैतिक जाणीव आणि उत्तरदायित्वाची संस्कृती वाढेल.
तांत्रिक बाजू तपासणे: एआय मॉडेल्सचे (AI models) रिव्हर्स इंजिनीअरिंग (reverse engineering)
डीपसीकवरील (DeepSeek) आरोपांचा एक आकर्षक पैलू म्हणजे त्यांच्या प्रशिक्षण डेटाचे (training data) निर्धारण करण्यासाठी एआय मॉडेल्सचे (AI models) रिव्हर्स इंजिनीअरिंग (reverse engineering) करण्याचे तांत्रिक आव्हान. यात मॉडेलच्या (model) वर्तनाचे आणि आउटपुटचे (outputs) विश्लेषण करण्यासाठी साधने (tools) आणि तंत्रांचा (techniques) वापर करणे, ज्या डेटावर (data) ते प्रशिक्षित केले गेले आहे त्याचा अंदाज लावण्याचा प्रयत्न करणे समाविष्ट आहे. हे बायोइन्फॉर्मेटिक्ससारखेच (bioinformatics) आहे, जसे पेचने (Paech) केले, जिथे आपण त्याची उत्पत्ती आणि कार्य समजून घेण्यासाठी जटिल जैविक डेटाचे (biological data) विश्लेषण करतो.
संशोधक (researchers) एआय मॉडेल्समध्ये (AI models) विशिष्ट डेटा (data) किंवा नमुन्यांची उपस्थिती शोधण्यासाठी प्रगत पद्धती विकसित करण्यासाठी कठोर परिश्रम करत आहेत. या पद्धती मॉडेलच्या (model) वर्तन आणि ज्ञात डेटासेट्समधील (datasets) समानता शोधण्यासाठी सांख्यिकीय विश्लेषण (statistical analysis), पॅटर्न रेकग्निशन (pattern recognition) आणि मशीन लर्निंग तंत्रांचा (machine learning techniques) वापर करतात. हे क्षेत्र नवोदित असले तरी, संशयित डेटा गैरवापराच्या प्रकरणांमध्ये अधिक निर्णायक पुरावे देण्याचे आश्वासन यात आहे.
एआय घोटाळ्यांचा सामाजिक प्रभाव
डीपसीक (DeepSeek) प्रकरणासारख्या एआय घोटाळ्यांचे (AI scandals) व्यापक सामाजिक परिणाम आहेत. ते एआय तंत्रज्ञानावरील (AI technology) लोकांचा विश्वास कमी करतात, गोपनीयता (privacy) आणि सुरक्षिततेबद्दल (security) चिंता वाढवतात आणि समाजात एआयच्या (AI) भूमिकेबद्दल वादविवाद वाढवतात. विश्वास टिकवण्यासाठी आणि व्यापक संशय टाळण्यासाठी या घोटाळ्यांना तातडीने आणि पारदर्शकपणे संबोधित करणे आवश्यक आहे.
एआय (AI) जेव्हा आरोग्य सेवा (healthcare), वित्त (finance) आणि प्रशासन (governance) यांसारख्या महत्त्वाच्या क्षेत्रांमध्ये अधिक एकत्रित होते, तेव्हा धोके अधिक वाढतात. नैतिक उल्लंघने (ethical violations) आणि डेटा उल्लंघनांचे (data breaches) व्यक्ती आणि समुदायांवर महत्त्वपूर्ण परिणाम होऊ शकतात, ज्यामुळे मजबूत नियामक फ्रेमवर्कची (regulatory frameworks) आणि जबाबदार एआय विकास पद्धतींची (responsible AI development practices) गरज अधोरेखित होते.
एआय प्रशिक्षणावर (AI training) पुनर्विचार: नवीन दृष्टीकोन
एआय प्रशिक्षणाभोवतीचे (AI training) वाद संशोधकांना (researchers) अधिक नैतिक, कार्यक्षम आणि लवचिक असलेल्या नवीन धोरणांचा शोध घेण्यासाठी प्रवृत्त करत आहेत. एक आशादायक दृष्टीकोन म्हणजे सुरवातीपासून तयार केलेला सिंथेटिक डेटा (synthetic data) वापरणे, ज्यामुळे विद्यमान डेटासेट्सवर (datasets) अवलंबून राहण्याची गरज दूर होते. सिंथेटिक डेटा (synthetic data) विशिष्ट आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन (design) केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे पूर्वग्रह (biases) टाळता येतात आणि डेटा गोपनीयतेची (data privacy) खात्री होते.
आणखी एक पद्धत म्हणजे फेडरेटेड लर्निंग (federated learning), जेथे एआय मॉडेल्सना (AI models) अंतर्निहित डेटाला (data) थेट ऍक्सेस (access) किंवा शेअर (share) न करता विकेंद्रित डेटा स्त्रोतांवर प्रशिक्षित केले जाते. हे तंत्र डेटा गोपनीयतेचे (data privacy) संरक्षण करताना सहयोगी शिक्षणास अनुमती देते, ज्यामुळे डेटा ऍक्सेस (data access) प्रतिबंधित असलेल्या क्षेत्रांमध्ये एआय विकासासाठी (AI development) नवीन शक्यता उघडतात.
याव्यतिरिक्त, संशोधक (researchers) ट्रान्सफर लर्निंग (transfer learning) आणि मेटा-लर्निंग (meta-learning) सारख्या धोरणांचा वापर करून कमी डेटासह (data) एआय मॉडेल्सना (AI models) प्रशिक्षित करण्याचे मार्ग शोधत आहेत. ही धोरणे मॉडेल्सना (models) मर्यादित डेटावरून (data) सामान्यीकरण करण्यास सक्षम करतात, मोठ्या डेटासेट्सवरील (datasets) अवलंबित्व कमी करतात आणि प्रशिक्षण प्रक्रिया अधिक किफायतीशीर आणि टिकाऊ बनवतात.
निष्कर्ष: नैतिक एआयसाठी (ethical AI) एक मार्ग आखणे
डीपसीक (DeepSeek) वरील आरोप एआय समुदायासाठी (AI community) एक वेक-अप कॉल (wake-up call) म्हणून काम करतात. एआय तंत्रज्ञान (AI technology) जसजसे प्रगती करत आहे, तसतसे नैतिक तत्त्वांचे पालन करणे आणि पारदर्शकता, जबाबदारी आणि उत्तरदायित्वाला प्राधान्य देणे आवश्यक आहे. स्पष्ट मार्गदर्शक तत्त्वे (guidelines) स्थापित करून, सहकार्याला प्रोत्साहन देऊन आणि शिक्षण आणि संशोधनामध्ये गुंतवणूक करून, आपण एक असे भविष्य तयार करू शकतो ज्यामध्ये एआय (AI) वैयक्तिक हक्कांचा आदर करताना आणि नवकल्पनांना प्रोत्साहन देताना सामान्य भल्यासाठी काम करेल.