Dunia AI gempar dengan kontroversi apabila DeepSeek, pembangun model AI terkemuka, menghadapi tuduhan baharu menggunakan data pesaing untuk melatih inovasi terbaharunya. Kali ini, tumpuan diberikan kepada Gemini Google, dengan dakwaan menunjukkan bahawa DeepSeek-R1-0528, model AI terkini DeepSeek, mungkin telah dilatih menggunakan derivatif model Gemini.
Dakwaan itu datang daripada Sam Paech, seorang penganalisis AI yang telah meneliti perkhidmatan kecerdasan buatan DeepSeek dengan teliti menggunakan alat bioinformatik yang canggih. Analisis Paech telah membawanya kepada kesimpulan bahawa terdapat persamaan yang ketara antara respons DeepSeek dan Gemini, yang mencadangkan kemungkinan pertalian antara kedua-duanya.
Kerja Detektif AI: Mendedahkan Potensi Pengaruh Gemini
Siasatan Paech tidak berhenti hanya dengan memerhatikan tingkah laku AI. Beliau menyelidiki laman komuniti pembangun HuggingFace, platform sumber terbuka yang popular untuk pembangunan AI, dan menjalankan analisisnya melalui akaun kod pembangun GitHubnya. Pendekatan yang teliti ini membolehkannya meneliti kerja dalaman model AI dan mengenal pasti corak atau segmen kod yang berpotensi yang mungkin menunjukkan penggunaan data Gemini.
Dalam salah satu ciapannya, Paech meringkaskan penemuannya, dengan menyatakan, "Jika anda tertanya-tanya mengapa DeepSeek R1 kedengaran sedikit berbeza, saya fikir mereka mungkin beralih daripada latihan tentang OpenAI sintetik kepada output Gemini sintetik." Kenyataan ini mencadangkan bahawa DeepSeek mungkin telah beralih daripada menggunakan data sintetik yang dijana oleh model OpenAI kepada menggunakan data yang diperoleh daripada Gemini semasa proses latihan.
Implikasi peralihan sedemikian adalah ketara. Jika DeepSeek sememangnya menggunakan data terbitan Gemini, ia boleh menimbulkan persoalan tentang hak harta intelek, persaingan yang adil dan pertimbangan etika di sekeliling pembangunan AI.
Respons DeepSeek: Keupayaan dan Prestasi yang Dipertingkatkan
Pada Mei 2025, DeepSeek mengeluarkan versi kemas kini model DeepSeek-R1nya, yang dinamakan DeepSeek-R1-0528, melalui HuggingFace. Syarikat itu mendakwa bahawa model yang dikemas kini ini mempunyai keupayaan inferens yang dipertingkatkan, yang mencadangkan pemahaman dan pemprosesan maklumat yang lebih mendalam. DeepSeek juga menekankan bahawa model yang dikemas kini menggunakan sumber pengkomputeran yang meningkat dan menggabungkan mekanisme pengoptimuman algoritma semasa pasca latihan.
Menurut DeepSeek, peningkatan ini telah menghasilkan prestasi cemerlang merentasi pelbagai penanda aras penilaian, termasuk matematik, pengaturcaraan dan logik umum. Syarikat itu menyatakan di HuggingFace bahawa prestasi keseluruhan model kini menghampiri model utama seperti O3 dan Gemini 2.5 Pro.
Walaupun DeepSeek memuji prestasi dan keupayaan model terbaharunya yang dipertingkatkan, tuduhan menggunakan data Gemini memberi bayangan ke atas kemajuan ini. Jika dakwaan itu benar, ia akan menimbulkan persoalan tentang sejauh mana peningkatan prestasi DeepSeek boleh dikaitkan dengan inovasinya sendiri berbanding penggunaan data pesaing.
Bukti EQ-Bench: Gambaran Sekilas tentang Arsenal AI Google
Menambahkan minyak ke dalam api, Sam Paech mempersembahkan tangkapan skrin EQ-Bench, платформы yang digunakan untuk menilai prestasi model AI. Tangkapan skrin itu mempamerkan keputusan penilaian beberapa model pembangunan Google, termasuk Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash dan Gemma 3.
Kehadiran model Google ini di platform EQ-Bench mencadangkan bahawa ia sedang giat dibangunkan dan diuji, berpotensi menyediakan sumber data atau inspirasi untuk pembangun AI lain. Walaupun tangkapan skrin itu sendiri tidak membuktikan secara langsung bahawa DeepSeek menggunakan data Gemini, ia menyerlahkan ketersediaan data sedemikian dan potensi untuknya diakses dan digunakan oleh pihak lain.
Keraguan dan Pengesahan: Perairan Keruh Salasilah AI
Walaupun analisis Paech telah menimbulkan persoalan serius tentang kaedah latihan DeepSeek, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa bukti itu tidak konklusif. Seperti yang dinyatakan oleh TechCrunch, bukti latihan oleh Gemini tidak kuat, walaupun beberapa pembangun lain juga mendakwa telah menemui kesan Gemini dalam model DeepSeek.
Kekaburan yang menyelubungi bukti itu menggariskan cabaran menjejaki salasilah model AI dan menentukan sama ada ia telah dilatih menggunakan data pesaing. Sifat kompleks algoritma AI dan sejumlah besar data yang digunakan untuk latihan menyukarkan untuk menentukan sumber pengaruh yang tepat.
Tema Berulang: Sejarah DeepSeek dengan OpenAI
Ini bukan kali pertama DeepSeek menghadapi tuduhan menggunakan data pesaing. Pada Disember 2024, beberapa pembangun aplikasi memerhatikan bahawa model V3 DeepSeek sering mengenal pasti dirinya sebagai ChatGPT, chatbot popular OpenAI. Pemerhatian ini membawa kepada tuduhan bahawa DeepSeek telah melatih modelnya menggunakan data yang dikikis daripada ChatGPT, berpotensi melanggar syarat perkhidmatan OpenAI.
Sifat berulang-ulang tuduhan ini menimbulkan kebimbangan tentang amalan penyumberan data DeepSeek. Walaupun mungkin persamaan antara model DeepSeek dan model pesaingnya adalah semata-mata kebetulan, dakwaan berulang mencadangkan corak tingkah laku yang memerlukan penelitian lanjut.
Implikasi Etika Amalan Latihan AI
Tuduhan terhadap DeepSeek menyerlahkan implikasi etika amalan latihan AI. Dalam bidang yang berkembang pesat di mana inovasi adalah terpenting, adalah penting untuk memastikan bahawa model AI dibangunkan secara adil dan beretika.
Penggunaan data pesaing tanpa kebenaran atau atribusi yang betul menimbulkan persoalan tentang hak harta intelek dan persaingan yang adil. Ia juga menjejaskan integriti proses pembangunan AI dan berpotensi membawa kepada cabaran undang-undang.
Selain itu, penggunaan data sintetik, walaupun ia diperoleh daripada sumber yang tersedia secara umum, boleh memperkenalkan berat sebelah dan ketidaktepatan ke dalam model AI. Adalah penting bagi pembangun AI untuk menilai dengan teliti kualiti dan perwakilan data latihan mereka untuk memastikan model mereka adil, tepat dan boleh dipercayai.
Seruan untuk Ketelusan dan Akauntabiliti
Kontroversi DeepSeek menggariskan keperluan untuk ketelusan dan akauntabiliti yang lebih besar dalam industri AI. Pembangun AI harus bersikap telus tentang amalan penyumberan data mereka dan kaedah yang mereka gunakan untuk melatih model mereka. Mereka juga harus bertanggungjawab atas sebarang pelanggaran hak harta intelek atau garis panduan etika.
Satu penyelesaian yang berpotensi adalah untuk mewujudkan piawaian seluruh industri untuk penyumberan data dan latihan AI. Piawaian ini boleh menggariskan amalan terbaik untuk mendapatkan dan menggunakan data, serta mekanisme untuk mengaudit dan menguatkuasakan pematuhan.
Pendekatan lain adalah untuk membangunkan alat dan teknik untuk mengesan salasilah model AI. Alat ini boleh membantu mengenal pasti sumber pengaruh yang berpotensi dan menentukan sama ada model telah dilatih menggunakan data pesaing.
Akhirnya, memastikan pembangunan AI yang beretika memerlukan usaha sama yang melibatkan pembangun AI, penyelidik, penggubal dasar dan orang ramai. Dengan bekerjasama, kita boleh mewujudkan rangka kerja yang menggalakkan inovasi sambil melindungi hak harta intelek dan memastikan keadilan dan akauntabiliti.
Pencarian Kebenaran Asas dalam Latihan Model AI
Keadaan DeepSeek menarik perhatian kepada kebimbangan yang semakin meningkat tentang cara model AI dilatih. Walaupun daya tarikan untuk meningkatkan keupayaan AI dengan cepat adalah kuat, kaedah yang digunakan untuk mencapai matlamat ini mesti menghadapi pertimbangan etika yang serius. Inti kepada perkara ini terletak pada data yang digunakan untuk latihan. Adakah ia diperolehi secara beretika? Adakah ia menghormati hak cipta dan harta intelek? Soalan-soalan ini menjadi semakin penting apabila AI menjadi lebih berjalin dengan kehidupan seharian.
Cabaran dalam menentukan sumber data yang tepat untuk model AI menyerlahkan masalah yang sukar. Kerumitan algoritma dan jumlah data yang sangat besar yang diperlukan bermakna mendedahkan asal usul keupayaan model tertentu boleh menjadi satu usaha yang ketara, hampir seperti sains forensik untuk AI. Ini memerlukan pembangunan alat canggih yang mampu menganalisis model AI untuk mendedahkan asal data latihan mereka serta prosedur yang lebih telus dalam pembangunan AI.
Kesan Data Latihan terhadap Etika AI
Kesan data latihan terhadap etika AI adalah besar. Model AI hanya tidak berat sebelah seperti data yang dilatih. Penggunaan data yang diperoleh daripada pesaing atau data yang mengandungi berat sebelah yang wujud boleh membawa kepada hasil yang berat sebelah, diskriminasi yang tidak adil dan integriti yang terjejas dalam aplikasi AI. Oleh itu, pembangunan AI yang beretika memerlukan komitmen yang kuat untuk menggunakan data yang pelbagai, representatif dan diperolehi secara beretika.
Isu-isu di sekitar DeepSeek juga menyerlahkan perbualan yang lebih besar tentang nilai pembangunan AI yang benar-benar asli berbanding hanya meningkatkan model dengan data sedia ada. Walaupun penalaan halus dan pembelajaran pemindahan adalah strategi yang sah, komuniti AI mesti mengiktiraf dan memberi ganjaran kepada pembangun yang komited untuk mencipta seni bina dan metodologi latihan yang asli. Ini memastikan bahawa kemajuan AI diasaskan pada inovasi tulen dan bukannya pengeluaran semula kerja sedia ada.
Membina Rangka Kerja untuk Tanggungjawab dalam AI
Melihat ke hadapan, membina rangka kerja untuk tanggungjawab dalam AI memerlukan beberapa langkah utama. Yang pertama adalah mewujudkan garis panduan yang jelas dan boleh dikuatkuasakan mengenai penyumberan data, penggunaan dan hak harta intelek. Garis panduan ini harus merangkumi seluruh industri dan menggalakkan keterbukaan dan kerjasama sambil melindungi hak pencipta data.
Kedua, ketelusan dalam pembangunan AI adalah penting. Pembangun harus terbuka tentang data yang digunakan untuk melatih model mereka, teknik yang digunakan dan potensi batasan dan berat sebelah AI. Ketelusan ini membina kepercayaan dan membolehkan penggunaan teknologi AI yang bertanggungjawab.
Tambahan pula, terdapat keperluan untuk pemantauan dan pengauditan sistem AI yang berterusan. Pengawalseliaan kendiri dan audit bebas boleh membantu mengenal pasti dan membetulkan potensi berat sebelah, masalah etika dan isu pematuhan. Penyeliaan berterusan ini penting untuk memastikan sistem AI kekal sejajar dengan piawaian etika dan nilai masyarakat.
Akhir sekali, program pendidikan dan kesedaran diperlukan untuk melengkapkan pembangun AI, pengguna dan penggubal dasar untuk memahami akibat etika AI. Program ini harus merangkumi topik seperti privasi data, berat sebelah algoritma dan reka bentuk AI yang bertanggungjawab, memupuk budaya kesedaran etika dan akauntabiliti di seluruh komuniti AI.
Memeriksa Bahagian Teknikal: Kejuruteraan Songsang Model AI
Salah satu aspek menarik dalam tuduhan DeepSeek ialah cabaran teknikal kejuruteraan songsang model AI untuk menentukan data latihan mereka. Ini melibatkan penggunaan alat dan teknik untuk menganalisis tingkah laku dan output model, cuba menyimpulkan data yang dilatih. Ia serupa dengan bioinformatik, seperti yang dilakukan Paech, di mana anda membedah data biologi yang kompleks untuk memahami asal usul dan fungsinya.
Penyelidik bekerja keras untuk membangunkan kaedah lanjutan untuk mengesan kehadiran data atau corak tertentu dalam model AI. Kaedah ini использует анализ статистического анализа, riconoscimento di modelli е техники машинного обучения per trovare similitudini между comportamento di un modello и dataset conosciuti. Walaupun bidang ini baharu, ia memegang janji untuk menyediakan bukti yang lebih konklusif dalam kes yang disyaki penyalahgunaan data.
Kesan Sosial Skandal AI
Skandal AI seperti kes DeepSeek mempunyai akibat sosial yang lebih luas. Mereka menghakis keyakinan orang ramai terhadap teknologi AI, menimbulkan kebimbangan tentang privasi dan keselamatan, dan merangsang perdebatan tentang peranan AI dalam masyarakat. Skandal ini perlu ditangani dengan cepat dan telus untuk mengekalkan kepercayaan dan mencegah keraguan yang meluas.
Apabila AI menjadi lebih bersepadu ke dalam bidang penting seperti penjagaan kesihatan, kewangan dan tadbir urus, kepentingan menjadi lebih tinggi. Pelanggaran etika dan pelanggaran data boleh mempunyai akibat yang ketara bagi individu dan komuniti, yang menyoroti keperluan untuk rangka kerja kawal selia yang kukuh dan amalan pembangunan AI yang bertanggungjawab.
Memikirkan Semula Latihan AI: Pendekatan Baharu
Kontroversi di sekeliling latihan AI mendorong penyelidik untuk meneroka strategi baharu yang lebih beretika, cekap dan berdaya tahan. Satu pendekatan yang menjanjikan ialah penggunaan data sintetik yang dicipta dari awal, menghapuskan keperluan untuk bergantung pada dataset sedia ada. Data sintetik boleh direka bentuk untuk memenuhi keperluan khusus, mengelakkan berat sebelah dan memastikan privasi data.
Satu lagi kaedah ialah pembelajaran gabungan, di mana model AI dilatih pada sumber data terpencar tanpa mengakses atau berkongsi data asas secara langsung. Teknik ini membenarkan pembelajaran kolaboratif sambil melindungi privasi data, membuka kemungkinan baharu untuk pembangunan AI dalam bidang di mana akses data adalah terhad.
Selain itu, penyelidik sedang meneroka cara melatih model AI dengan kurang данные dengan menggunakan strategi seperti pembelajaran pemindahan dan meta-pembelajaran. Strategi ini membolehkan model untuk membuat generalisasi daripada data terhad, menurunkan pergantungan pada dataset besar dan menjadikan proses latihan lebih ekonomik dan mampan.
Kesimpulan: Memetakan Hala Tuju untuk AI Beretika
Tuduhan terhadap DeepSeek bertindak sebagai panggilan bangun untuk komuniti AI. Apabila teknologi AI maju, adalah penting untuk mengikuti prinsip etika dan mengutamakan ketelusan, tanggungjawab dan akauntabiliti. Dengan mewujudkan garis panduan yang jelas, memupuk kerjasama dan melabur dalam pendidikan dan penyelidikan, kita boleh mewujudkan masa depan di mana AI memberi perkhidmatan kepada kebaikan bersama sambil menghormati hak individu dan menggalakkan inovasi.