कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (AI) वेगवान, उच्च-स्पर्धेच्या जगात, ‘सर्वोत्तम’ मॉडेलचे स्थान क्वचितच दीर्घकाळ टिकते. OpenAI, Google, आणि Anthropic सारखे दिग्गज सतत एकमेकांना मागे टाकत नवीन अपडेट्स आणतात, प्रत्येकजण उत्कृष्ट कामगिरीचा दावा करतो. तरीही, AI बेंचमार्किंग गट Artificial Analysis च्या अलीकडील अहवालाने एक आश्चर्यकारक वळण आणले आहे, ज्यात एका विशिष्ट, परंतु महत्त्वपूर्ण श्रेणीत नवीन नेता उदयास आल्याचे सुचवले आहे: DeepSeek V3. त्यांच्या इंटेलिजन्स इंडेक्सनुसार, एका चीनी फर्मचे हे मॉडेल आता GPT-4.5, Grok 3, आणि Gemini 2.0 सारख्या सुप्रसिद्ध प्रतिस्पर्धकांना अशा कार्यांमध्ये मागे टाकत आहे ज्यात जटिल तर्काची (complex reasoning) आवश्यकता नाही. ही घडामोड केवळ रँकिंगमधील आणखी एक वाढीव बदल नाही; याचे महत्त्वपूर्ण वजन आहे कारण DeepSeek V3 ओपन-वेट्स (open-weights) तत्त्वावर चालते, जे त्याच्या मुख्य प्रतिस्पर्धकांच्या मालकी हक्काच्या (proprietary) स्वरूपाच्या अगदी विरुद्ध आहे.
बेंचमार्क आणि ‘तर्कविरहित’ (Non-Reasoning) फरक समजून घेणे
DeepSeek V3 च्या या कथित यशाचे महत्त्व समजून घेण्यासाठी, विशिष्ट संदर्भ समजून घेणे आवश्यक आहे. Artificial Analysis AI मॉडेल्सचे मूल्यांकन विविध क्षमतांच्या आधारावर करते, ज्यात सामान्यतः तर्क (reasoning), सामान्य ज्ञान (general knowledge), गणितीय योग्यता (mathematical aptitude), आणि कोडिंग प्रवीणता (coding proficiency) यांचा समावेश असतो. येथील महत्त्वाचा तपशील असा आहे की DeepSeek V3 ने या विशिष्ट इंडेक्सवर आधारित, विशेषतः तर्कविरहित (non-reasoning) AI मॉडेल्समध्ये आघाडी घेतली आहे.
या संदर्भात ‘तर्कविरहित’ (non-reasoning) म्हणजे नक्की काय? याचा विचार एका अत्यंत विशेषीकृत कॅल्क्युलेटर आणि एका तत्त्वज्ञानामधील फरकासारखा करा. तर्कविरहित कार्यांमध्ये अनेकदा गती, कार्यक्षमता आणि नमुना ओळखणे (pattern recognition) यांचा समावेश असतो, ज्यात जटिल, बहु-स्तरीय तार्किक वजावट (logical deduction) किंवा सर्जनशील समस्या-निवारण (creative problem-solving) नसते. हे मॉडेल्स खालील बाबींमध्ये उत्कृष्ट आहेत:
- जलद माहिती पुनर्प्राप्ती (Rapid Information Retrieval): तथ्यात्मक ज्ञान त्वरीत मिळवणे आणि सादर करणे.
- मजकूर निर्मिती आणि सारांशीकरण (Text Generation and Summarization): प्रॉम्प्ट्सवर आधारित सुसंगत मजकूर तयार करणे किंवा विद्यमान दस्तऐवजांचे कार्यक्षमतेने सारांशीकरण करणे.
- अनुवाद (Translation): गती आणि वाजवी अचूकतेसह भाषांमध्ये मजकूर रूपांतरित करणे.
- कोड पूर्ण करणे आणि निर्मिती (Code Completion and Generation): प्रस्थापित नमुन्यांवर आधारित कोड स्निपेट्स सुचवून किंवा लिहून प्रोग्रामरना मदत करणे.
- गणितीय गणना (Mathematical Calculations): परिभाषित गणितीय क्रिया करणे.
जरी या क्षमता AI प्रात्यक्षिकांमध्ये (demonstrations) अनेकदा हायलाइट केल्या जाणाऱ्या ‘तर्क’ (reasoning) क्षमतेपेक्षा (जसे की क्लिष्ट तर्क कोडी सोडवणे किंवा नवीन वैज्ञानिक गृहीतके विकसित करणे) कमी आकर्षक वाटू शकतात, तरी त्या सध्या तैनात असलेल्या असंख्य व्यावहारिक AI अनुप्रयोगांचा कणा आहेत. अनेक चॅटबॉट्स, सामग्री निर्मिती साधने, ग्राहक सेवा इंटरफेस आणि डेटा विश्लेषण कार्ये तर्कविरहित मॉडेल्सद्वारे ऑफर केलेल्या गती आणि खर्चाच्या प्रभावीतेवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतात.
DeepSeek V3 चे या क्षेत्रातील कथित वर्चस्व सूचित करते की त्याने या सामान्य कार्यांसाठी कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमतेचा एक उल्लेखनीय समतोल साधला आहे. याचा अर्थ असा आहे की हे मॉडेल, या विशिष्ट बेंचमार्कनुसार, ज्ञान पुनर्प्राप्ती आणि कोडिंग सहाय्यासारख्या क्षेत्रांमध्ये त्याच्या बंद-स्रोत (closed-source) प्रतिस्पर्धकांपेक्षा जलद किंवा अधिक किफायतशीरपणे उच्च-गुणवत्तेचे आउटपुट देऊ शकते. हे सर्वसमावेशक, मानवासारख्या बुद्धिमत्तेच्या अर्थाने ‘अधिक हुशार’ (smarter) असेलच असे नाही, परंतु ते सध्याच्या AI अर्थव्यवस्थेला चालना देणाऱ्या मुख्य कार्यांमध्ये अपवादात्मकपणे चांगले असल्याचे दिसते. हा फरक महत्त्वाचा आहे; V3 हे कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (artificial general intelligence - AGI) स्पर्धक म्हणून स्थानबद्ध नाही, तर विशिष्ट, उच्च-व्हॉल्यूम अनुप्रयोगांसाठी एक अत्यंत ऑप्टिमाइझ केलेले साधन आहे जेथे गती आणि बजेट हे प्रमुख चिंता आहेत.
ओपन-वेट्स क्रांती: एक मूलभूत विभाजन
DeepSeek V3 च्या उदयाचा कदाचित सर्वात धक्कादायक पैलू म्हणजे त्याचे ओपन-वेट्स (open-weights) स्वरूप. ही संज्ञा AI क्षेत्रातील प्रबळ खेळाडूंच्या तुलनेत तत्त्वज्ञान आणि उपलब्धतेमध्ये मूलभूत फरक दर्शवते.
ओपन वेट्स म्हणजे काय? जेव्हा एखाद्या मॉडेलचे वर्णन ‘ओपन वेट्स’ असलेले असे केले जाते, तेव्हा याचा अर्थ असा होतो की प्रशिक्षित मॉडेलचे मुख्य घटक – त्याच्या वर्तनाचे निर्धारण करणारे संख्यात्मक पॅरामीटर्सचे (weights) विशाल अॅरे – सार्वजनिकरित्या उपलब्ध केले जातात. हे अनेकदा मॉडेलचे आर्किटेक्चर (डिझाइन ब्लूप्रिंट) आणि कधीकधी प्रशिक्षण कोड देखील ओपन सोर्स करण्यासोबतच येते. मूलतः, निर्माते AI चा ‘मेंदू’ देत आहेत, ज्यामुळे आवश्यक तांत्रिक कौशल्ये आणि संगणकीय संसाधने असलेल्या कोणालाही ते डाउनलोड करण्याची, तपासण्याची, सुधारित करण्याची आणि त्यावर आधारित काहीतरी तयार करण्याची परवानगी मिळते. याची कल्पना एका उत्कृष्ट पदार्थाची संपूर्ण रेसिपी आणि सर्व गुप्त घटक मिळवण्यासारखी करा, ज्यामुळे तुम्ही ते तुमच्या स्वतःच्या स्वयंपाकघरात पुन्हा तयार करू शकता किंवा त्यात बदल करू शकता.
याउलट: बंद, मालकी हक्काचे मॉडेल्स (Closed, Proprietary Models): हे OpenAI (त्याचे नाव खुलेपणा सुचवत असले तरी), Google, आणि Anthropic सारख्या कंपन्यांनी घेतलेल्या दृष्टिकोनाच्या अगदी विरुद्ध आहे. या संस्था सामान्यतः त्यांचे सर्वात प्रगत मॉडेल्स घट्टपणे गुप्त ठेवतात. जरी ते APIs (Application Programming Interfaces) किंवा ChatGPT किंवा Gemini सारख्या वापरकर्ता-केंद्रित उत्पादनांद्वारे प्रवेश देऊ शकतात, तरीही मूळ वेट्स, आर्किटेक्चर तपशील आणि अनेकदा त्यांच्या प्रशिक्षण डेटा आणि पद्धतींचे तपशील बारकाईने संरक्षित केलेले व्यापार रहस्ये राहतात. हे एका रेस्टॉरंटसारखे आहे जे तुम्हाला एक स्वादिष्ट जेवण विकते परंतु रेसिपी कधीही उघड करत नाही किंवा तुम्हाला स्वयंपाकघरात पाहू देत नाही.
या विभाजनाचे परिणाम गहन आहेत:
- उपलब्धता आणि नवोपक्रम (Accessibility and Innovation): ओपन-वेट्स मॉडेल्स अत्याधुनिक AI तंत्रज्ञानाची उपलब्धता लोकशाहीकृत करतात. संशोधक, स्टार्टअप्स, वैयक्तिक डेव्हलपर आणि अगदी हौशी लोक या शक्तिशाली साधनांसह प्रयोग करू शकतात, त्यांना फाइन-ट्यून करू शकतात आणि तैनात करू शकतात, मूळ निर्मात्यांकडून परवानगी घेण्याची किंवा मोठी परवाना शुल्क भरण्याची आवश्यकता नसते (जरी मॉडेल्स चालवण्यासाठी संगणकीय खर्च अजूनही लागू होतो). यामुळे अधिक वैविध्यपूर्ण आणि वेगाने विकसित होणारी इकोसिस्टम वाढू शकते, संभाव्यतः नवोपक्रमाला गती मिळेल कारण एक व्यापक समुदाय सुधारणांमध्ये योगदान देतो आणि नवीन अनुप्रयोग शोधतो.
- पारदर्शकता आणि छाननी (Transparency and Scrutiny): खुलेपणामुळे अधिक छाननी शक्य होते. संशोधक मॉडेलच्या क्षमता, मर्यादा आणि संभाव्य पक्षपातीपणा अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी थेट त्याचे वेट्स आणि आर्किटेक्चर तपासू शकतात. AI शी संबंधित नैतिक चिंता दूर करण्यासाठी आणि विश्वास निर्माण करण्यासाठी ही पारदर्शकता महत्त्वपूर्ण आहे. बंद मॉडेल्स, ज्यांना अनेकदा ‘ब्लॅक बॉक्स’ म्हटले जाते, अशी स्वतंत्र पडताळणी खूप कठीण करतात.
- सानुकूलन आणि नियंत्रण (Customization and Control): वापरकर्ते ओपन-वेट्स मॉडेल्सना विशिष्ट कार्यांसाठी किंवा डोमेनसाठी (फाइन-ट्यूनिंग) अशा प्रकारे जुळवून घेऊ शकतात जे बंद API-आधारित मॉडेल्ससह अनेकदा अशक्य असते. व्यवसाय हे मॉडेल्स त्यांच्या स्वतःच्या पायाभूत सुविधांवर चालवू शकतात, तृतीय-पक्ष प्रदात्याकडे संवेदनशील माहिती पाठवण्याच्या तुलनेत डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षिततेवर अधिक नियंत्रण देतात.
- व्यवसाय मॉडेल्स (Business Models): खुले आणि बंद यामधील निवड अनेकदा भिन्न व्यवसाय धोरणे दर्शवते. बंद-स्रोत कंपन्या सामान्यतः सबस्क्रिप्शन, API वापर शुल्क आणि एंटरप्राइझ परवान्यांद्वारे कमाई करतात, त्यांच्या मालकी हक्काच्या तंत्रज्ञानाचा स्पर्धात्मक फायदा म्हणून वापर करतात. ओपन-वेट्स समर्थक मुख्य ओपन मॉडेलभोवती सेवा, समर्थन किंवा विशेष आवृत्त्या तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकतात, जसे ओपन-सोर्स सॉफ्टवेअर जगात दिसणाऱ्या व्यवसाय मॉडेल्सप्रमाणे (उदा. Red Hat सह Linux).
DeepSeek ने V3 ला ओपन वेट्ससह रिलीज करण्याचा निर्णय घेताना एकाच वेळी सर्वोच्च बेंचमार्क स्कोअर मिळवणे एक शक्तिशाली संदेश देते: उच्च कार्यप्रदर्शन आणि खुलेपणा परस्पर विरोधी नाहीत. हे त्या कथेला आव्हान देते की केवळ घट्टपणे नियंत्रित, मालकी हक्काचा विकासच AI शर्यतीत अत्याधुनिक परिणाम देऊ शकतो.
DeepSeek चा प्रवास: केवळ एक-वेळचा चमत्कार नाही
DeepSeek AI क्षेत्रात पूर्णपणे नवीन नाही, जरी त्याला OpenAI किंवा Google सारखी घरोघरी ओळख नसेल. कंपनीने वर्षाच्या सुरुवातीला DeepSeek R1 मॉडेलच्या प्रकाशनाने लक्षणीय लक्ष वेधून घेतले होते. R1 ला वेगळे ठरवणारी गोष्ट म्हणजे ते एक उच्च-स्तरीय तर्क (reasoning) मॉडेल म्हणून सादर केले गेले होते जे विनामूल्य उपलब्ध होते.
तर्क मॉडेल्स, जसे आधी स्पर्श केले गेले, AI चा एक वेगळा वर्ग दर्शवतात. ते अधिक जटिल समस्या सोडवण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत ज्यांना विचारांचे अनेक टप्पे, तार्किक अनुमान (logical inference), नियोजन (planning) आणि अगदी स्व-सुधारणा (self-correction) आवश्यक असते. R1 चे वर्णन आउटपुट देण्यापूर्वी त्याचे उत्तर पुनरावृत्तीने तपासणारे (recursively checking) असे केले जाते, जे सामान्य तर्कविरहित मॉडेल्सपेक्षा अधिक अत्याधुनिक संज्ञानात्मक प्रक्रिया सुचवते. अशी क्षमता मोठ्या प्रमाणावर शुल्काशिवाय उपलब्ध करणे हे एक उल्लेखनीय पाऊल होते, ज्यामुळे पूर्वी केवळ चांगल्या-अनुदानित प्रयोगशाळा किंवा महागड्या व्यावसायिक ऑफरपुरते मर्यादित असलेल्या तंत्रज्ञानामध्ये व्यापक प्रवेश मिळाला.
शिवाय, DeepSeek R1 ने निरीक्षकांना केवळ त्याच्या क्षमतांनीच नव्हे, तर त्याच्या कथित कार्यक्षमतेने (efficiency) देखील प्रभावित केले. त्याने दाखवून दिले की प्रगत तर्कासाठी प्रचंड संगणकीय खर्च आवश्यक नाही, जे DeepSeek ने मॉडेल आर्किटेक्चर किंवा प्रशिक्षण प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करण्यात केलेल्या नवोपक्रमांकडे सूचित करते.
DeepSeek V3 चे त्यानंतरचे प्रकाशन आणि तर्कविरहित श्रेणीतील कथित यश या पायावर आधारित आहे. हे एक अशी कंपनी दर्शवते जी विविध प्रकारच्या AI मॉडेल्समध्ये अत्याधुनिक स्तरावर स्पर्धा करण्यास सक्षम आहे, कार्यक्षमतेवर लक्ष केंद्रित ठेवते आणि महत्त्वाचे म्हणजे, V3 सह एक खुला दृष्टिकोन स्वीकारते. हा प्रवास एक हेतुपुरस्सर धोरण सुचवतो: जटिल तर्कामध्ये (R1) क्षमता प्रदर्शित करणे आणि नंतर अधिक सामान्य, उच्च-व्हॉल्यूम कार्यांसाठी (V3) एक अत्यंत ऑप्टिमाइझ केलेले, खुले आणि आघाडीचे मॉडेल वितरित करणे. हे DeepSeek ला जागतिक AI लँडस्केपमध्ये एक अष्टपैलू आणि जबरदस्त खेळाडू म्हणून स्थान देते.
आजच्या AI मध्ये तर्कविरहित मॉडेल्सची महत्त्वपूर्ण भूमिका
कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्तेचा (artificial general intelligence) शोध अनेकदा मथळे मिळवतो, जटिल तर्क आणि मानवासारख्या समजूतदारपणावर लक्ष केंद्रित करतो, परंतु आज AI चा व्यावहारिक प्रभाव मोठ्या प्रमाणावर तर्कविरहित मॉडेल्सद्वारे चालविला जातो. त्यांचे मूल्य प्रस्ताव गती, स्केलेबिलिटी आणि खर्च-प्रभावीतेमध्ये (speed, scalability, and cost-effectiveness) आहे.
अशा कार्यांचा विचार करा जिथे जवळपास-तत्काळ प्रतिसाद आणि कार्यक्षम प्रक्रिया महत्त्वपूर्ण आहेत:
- रिअल-टाइम अनुवाद (Real-time Translation): भाषा अडथळ्यांशिवाय अखंड संवाद सक्षम करणे.
- सामग्री मॉडरेशन (Content Moderation): धोरण उल्लंघनांसाठी वापरकर्त्याने तयार केलेल्या प्रचंड प्रमाणात सामग्री स्कॅन करणे.
- वैयक्तिकृत शिफारसी (Personalized Recommendations): संबंधित उत्पादने किंवा सामग्री त्वरित सुचवण्यासाठी वापरकर्ता वर्तनाचे विश्लेषण करणे.
- ग्राहक समर्थन चॅटबॉट्स (Customer Support Chatbots): सामान्य प्रश्नांना त्वरीत आणि कार्यक्षमतेने हाताळणे, 24/7.
- कोड सहाय्य (Code Assistance): डेव्हलपरना त्यांच्या कोडिंग वातावरणात त्वरित सूचना आणि स्वयं-पूर्णता प्रदान करणे.
- डेटा सारांशीकरण (Data Summarization): मोठ्या दस्तऐवजांमधून किंवा डेटासेटमधून मुख्य माहिती त्वरीत काढणे.
या अनुप्रयोगांसाठी, एखादे मॉडेल जे समस्येवर ‘तर्क’ करण्यासाठी काही सेकंद किंवा मिनिटे घेते, कितीही अचूक असले तरी, अनेकदा अव्यवहार्य असते. मोठ्या प्रमाणावर जटिल तर्क मॉडेल्स चालवण्याशी संबंधित संगणकीय खर्च देखील अनेक व्यवसायांसाठी प्रतिबंधात्मक असू शकतो. गती आणि कार्यक्षमतेसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले तर्कविरहित मॉडेल्सही महत्त्वपूर्ण पोकळी भरून काढतात. ते आपण दररोज संवाद साधत असलेल्या AI-चालित सेवांच्या महत्त्वपूर्ण भागाला शक्ती देणारे कार्यक्षम घोडे (workhorses) आहेत.
Artificial Analysis इंडेक्सनुसार, या डोमेनमधील DeepSeek V3 चे कथित नेतृत्व, त्यामुळे व्यावसायिक आणि व्यावहारिक दृष्टिकोनातून अत्यंत संबंधित आहे. जर ते खरोखरच या व्यापक कार्यांसाठी उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन किंवा चांगली कार्यक्षमता देत असेल, आणि ते एका ओपन-वेट्स मॉडेलद्वारे करत असेल जे कंपन्या संभाव्यतः स्वस्त चालवू शकतील किंवा अधिक मुक्तपणे सानुकूलित करू शकतील, तर ते विद्यमान बाजार गतिशीलतेत लक्षणीय व्यत्यय आणू शकते. या मूलभूत AI क्षमतांसाठी केवळ प्रमुख बंद-स्रोत खेळाडूंच्या API ऑफरवर अवलंबून राहण्याऐवजी ते एक संभाव्य शक्तिशाली, प्रवेशयोग्य पर्याय देते.
भू-राजकीय तरंग आणि स्पर्धात्मक लँडस्केप
DeepSeek सारख्या चीनी कंपनीकडून एका उच्च-कार्यक्षम, ओपन-वेट्स AI मॉडेलचा उदय तंत्रज्ञानाच्या भू-राजकीय लँडस्केपमध्ये अपरिहार्यपणे तरंग निर्माण करतो. प्रगत AI चा विकास राष्ट्रांमधील, विशेषतः युनायटेड स्टेट्स (United States) आणि चीन (China) यांच्यातील धोरणात्मक स्पर्धेत एक महत्त्वपूर्ण आघाडी म्हणून मोठ्या प्रमाणावर पाहिले जाते.
वर्षानुवर्षे, कथेचा बराचसा भाग US-आधारित कंपन्या जसे की OpenAI, Google, Microsoft (OpenAI सोबतच्या भागीदारीद्वारे), आणि Meta (ज्याने Llama सारख्या मॉडेल्ससह ओपन-सोर्स AI चे समर्थन केले आहे) यांच्या वर्चस्वावर केंद्रित होता. DeepSeek V3 चे कार्यप्रदर्शन, त्याच्या खुल्या स्वरूपासह, या कथेला अनेक आघाड्यांवर आव्हान देते:
- तंत्रज्ञान समानता/प्रगती (Technological Parity/Advancement): हे दर्शवते की चीनी फर्म्स AI मॉडेल्स विकसित करण्यास सक्षम आहेत जे आघाडीच्या US लॅबमधील मॉडेल्सशी स्पर्धा करू शकतात आणि विशिष्ट बेंचमार्कमध्ये संभाव्यतः त्यांना मागे टाकू शकतात. हे कायमस्वरूपी US तांत्रिक आघाडीच्या कोणत्याही गृहीतकाला विरोध करते.
- ओपन-सोर्स डावपेच (The Open-Source Gambit): एका आघाडीच्या मॉडेलला ओपन-वेट्स बनवून, DeepSeek संभाव्यतः जागतिक स्तरावर, चीन आणि इतर देशांमध्ये AI अवलंबन आणि विकासाला गती देते. हे काही प्रमुख US खेळाडूंनी पसंत केलेल्या अधिक नियंत्रित, मालकी हक्काच्या दृष्टिकोनाच्या विरुद्ध आहे, ज्यामुळे कोणती रणनीती अखेरीस नवोपक्रम आणि व्यापक क्षमता वाढविण्यात अधिक प्रभावी ठरेल याबद्दल प्रश्न निर्माण होतात. हे DeepSeek च्या तंत्रज्ञानाभोवती जागतिक इकोसिस्टम तयार करण्यासाठी एक धोरणात्मक पाऊल म्हणून पाहिले जाऊ शकते.
- वाढलेला स्पर्धात्मक दबाव (Increased Competitive Pressure): US AI कंपन्यांना आता केवळ एकमेकांकडूनच नव्हे, तर संभाव्यतः अधिक प्रवेशयोग्य तंत्रज्ञान ऑफर करणाऱ्या वाढत्या सक्षम आंतरराष्ट्रीय खेळाडूंकडूनही तीव्र स्पर्धेचा सामना करावा लागत आहे. हा दबाव किंमत धोरणांपासून ते नवोपक्रमाच्या गतीपर्यंत आणि मॉडेलच्या खुलेपणाबद्दलच्या निर्णयांपर्यंत सर्व गोष्टींवर परिणाम करू शकतो.
हा स्पर्धात्मक दबाव, मूळ रिपोर्टिंग संदर्भात, युनायटेड स्टेट्समधील लॉबिंग प्रयत्नांशी स्पष्टपणे जोडलेला आहे. OpenAI कथितरित्या US सरकारला, संभाव्यतः Trump प्रशासनाशी संबंधित व्यक्तींसह, AI प्रशिक्षणासाठी कॉपीराइट केलेल्या सामग्री वापरण्यावरील निर्बंध शिथिल करण्याची विनंती करत असल्याचा उल्लेख, यातील धोके दर्शवतो. सादर केलेला युक्तिवाद असा आहे की मोठ्या डेटासेटमध्ये प्रवेश करण्यावरील मर्यादा, संभाव्यतः कॉपीराइट कायद्याद्वारे (‘fair use’ मर्यादा) लादल्या गेल्याने, अमेरिकन कंपन्यांना आंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धकांशी, विशेषतः चीनमधील, जे भिन्न नियामक शासनांखाली कार्यरत असू शकतात किंवा भिन्न डेटा पूलमध्ये प्रवेश करू शकतात, त्यांच्याशी बरोबरी साधण्याच्या क्षमतेत अडथळा आणू शकतात.
हे एका अत्यंत वादग्रस्त मुद्द्याला स्पर्श करते: ऑनलाइन उपलब्ध असलेल्या मानवी सर्जनशीलतेच्या विशाल कॉर्पसवर शक्तिशाली AI मॉडेल्स प्रशिक्षित करण्याची कायदेशीरता आणि नैतिकता, ज्यापैकी बरेच काही कॉपीराइट केलेले आहे. AI कंपन्या असा युक्तिवाद करतात की सक्षम मॉडेल्स तयार करण्यासाठी या डेटामध्ये प्रवेश करणे आवश्यक आहे, संभाव्यतः याला राष्ट्रीय स्पर्धात्मकतेचा मुद्दा म्हणून मांडतात. याउलट, निर्माते आणि कॉपीराइट धारक असा युक्तिवाद करतात की प्रशिक्षणासाठी त्यांच्या कामाचा अनधिकृत वापर उल्लंघनात्मक आहे आणि त्यांच्या बौद्धिक संपत्तीचे अवमूल्यन करतो. DeepSeek चे यश या चर्चेत आणखी एक थर जोडते, संभाव्यतः या युक्तिवादांना बळ देते की जागतिक AI शर्यतीत पुढे राहण्यासाठी आक्रमक डेटा वापरणे महत्त्वाचे आहे, स्त्रोत काहीही असो.
DeepSeek V3 चा उदय अधोरेखित करतो की AI शर्यत खरोखरच जागतिक आणि अधिकाधिक गुंतागुंतीची आहे. यात केवळ तांत्रिक पराक्रमच नाही, तर खुलेपणा, व्यवसाय मॉडेल्स आणि जटिल कायदेशीर व नैतिक क्षेत्रांमध्ये नेव्हिगेट करण्याबद्दलचे धोरणात्मक पर्याय देखील समाविष्ट आहेत, हे सर्व आंतरराष्ट्रीय स्पर्धेच्या पार्श्वभूमीवर आहे. एका प्रमुख श्रेणीतील आघाडीचे मॉडेल आता ओपन-वेट्स आहे आणि पारंपरिक US टेक दिग्गजांच्या बाहेरून आले आहे, हे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या उत्क्रांतीमध्ये संभाव्यतः महत्त्वपूर्ण बदलाचे संकेत देते.