Świat sztucznej inteligencji (AI) wrze od kontrowersji, ponieważ DeepSeek, znany deweloper modeli AI, ponownie staje w obliczu zarzutów wykorzystywania danych konkurentów do trenowania swoich najnowszych innowacji. Tym razem w centrum uwagi znajduje się Google’s Gemini, a oskarżenia sugerują, że DeepSeek-R1-0528, najnowszy model AI DeepSeek, mógł być trenowany przy użyciu pochodnej modelu Gemini.
Oskarżenia pochodzą od Sama Paecha, analityka AI, który skrupulatnie bada usługę sztucznej inteligencji DeepSeek za pomocą zaawansowanych narzędzi bioinformatycznych. Analiza Paecha doprowadziła go do wniosku, że istnieją zauważalne podobieństwa między odpowiedziami DeepSeek a odpowiedziami Gemini, co sugeruje potencjalne pokrewieństwo między nimi.
Detektywistyczna praca AI: Odkrywanie potencjalnego wpływu Gemini
Śledztwo Paecha nie ograniczyło się tylko do obserwacji zachowania AI. Zagłębił się w serwis społecznościowy dla deweloperów HuggingFace, popularną platformę open-source do rozwoju AI, i uruchomił swoją analizę za pośrednictwem swojego konta z kodem deweloperskim GitHub. To rygorystyczne podejście pozwoliło mu na dogłębne zbadanie wewnętrznego działania modelu AI i zidentyfikowanie potencjalnych wzorców lub segmentów kodu, które mogą wskazywać na użycie danych Gemini.
W jednym ze swoich tweetów Paech podsumował swoje ustalenia, stwierdzając: "Jeśli zastanawiasz się, dlaczego DeepSeek R1 brzmi nieco inaczej, myślę, że prawdopodobnie przeszli z trenowania na syntetycznych wynikach OpenAI na syntetyczne wyniki Gemini". To stwierdzenie sugeruje, że DeepSeek mógł przejść od używania danych syntetycznych generowanych przez modele OpenAI do używania danych pochodzących z Gemini podczas procesu trenowania.
Implikacje takiego przejścia są znaczące. Jeśli DeepSeek rzeczywiście wykorzystał dane pochodzące z Gemini, może to budzić pytania o prawa własności intelektualnej, uczciwą konkurencję i względy etyczne związane z rozwojem AI.
Odpowiedź DeepSeek: Ulepszone możliwości i wydajność
W maju 2025 roku DeepSeek wydał zaktualizowaną wersję swojego modelu DeepSeek-R1, nazwaną DeepSeek-R1-0528, za pośrednictwem HuggingFace. Firma twierdzi, że ten zaktualizowany model charakteryzuje się lepszymi możliwościami wnioskowania, co sugeruje głębsze zrozumienie i przetwarzanie informacji. DeepSeek podkreśla również, że zaktualizowany model wykorzystuje zwiększone zasoby obliczeniowe i zawiera algorytmiczne mechanizmy optymalizacji podczas post-trenowania.
Według DeepSeek, te ulepszenia zaowocowały doskonałą wydajnością w różnych testach porównawczych, w tym w matematyce, programowaniu i logice ogólnej. Firma oświadczyła na HuggingFace, że ogólna wydajność modelu zbliża się obecnie do wiodących modeli, takich jak O3 i Gemini 2.5 Pro.
Chociaż DeepSeek wychwala ulepszoną wydajność i możliwości swojego najnowszego modelu, oskarżenia o używanie danych Gemini rzucają cień na te postępy. Jeśli zarzuty są prawdziwe, pojawiłyby się pytania o to, w jakim stopniu wzrost wydajności DeepSeek można przypisać jego własnym innowacjom w porównaniu z wykorzystaniem danych konkurentów.
Dowody EQ-Bench: Wgląd w arsenał AI Google
Dolewając oliwy do ognia, Sam Paech zaprezentował zrzut ekranu EQ-Bench, platformy używanej do oceny wydajności modeli AI. Na zrzucie ekranu przedstawiono wyniki oceny kilku modeli rozwojowych Google, w tym Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash i Gemma 3.
Obecność tych modeli Google na platformie EQ-Bench sugeruje, że są one aktywnie rozwijane i testowane, potencjalnie stanowiąc źródło danych lub inspiracji dla innych deweloperów AI. Chociaż sam zrzut ekranu nie dowodzi bezpośrednio, że DeepSeek używał danych Gemini, to podkreśla dostępność takich danych i możliwość uzyskania do nich dostępu i wykorzystania przez inne strony.
Wątpliwości i potwierdzenie: Mętne wody linii AI
Chociaż analiza Paecha rodzi poważne pytania o metody trenowania DeepSeek, ważne jest, aby zauważyć, że dowody nie są ostateczne. Jak wskazuje TechCrunch, dowody na trenowanie przez Gemini nie są mocne, chociaż niektórzy inni deweloperzy również twierdzą, że znaleźli ślady Gemini w modelu DeepSeek.
Niejednoznaczność otaczająca dowody podkreśla wyzwania związane ze śledzeniem linii modeli AI i ustaleniem, czy były one trenowane przy użyciu danych konkurentów. Złożony charakter algorytmów AI i ogromne ilości danych wykorzystywanych do trenowania utrudniają precyzyjne określenie dokładnych źródeł wpływu.
Powracający motyw: Historia DeepSeek z OpenAI
To nie pierwszy raz, kiedy DeepSeek staje w obliczu oskarżeń o używanie danych konkurentów. W grudniu 2024 roku kilku deweloperów aplikacji zauważyło, że model V3 DeepSeek często identyfikował się jako ChatGPT, popularny chatbot OpenAI. To spostrzeżenie doprowadziło do oskarżeń, że DeepSeek wytrenował swój model przy użyciu danych pobranych z ChatGPT, potencjalnie naruszając warunki korzystania z usługi OpenAI.
Powtarzający się charakter tych oskarżeń budzi obawy o praktyki DeepSeek w zakresie pozyskiwania danych. Chociaż możliwe jest, że podobieństwa między modelami DeepSeek a modelami jego konkurentów są czysto przypadkowe, powtarzające się zarzuty sugerują wzorzec zachowania, który uzasadnia dalszą kontrolę.
Implikacje etyczne praktyk trenowania AI
Oskarżenia wobec DeepSeek podkreślają etyczne implikacje praktyk trenowania AI. W szybko rozwijającej się dziedzinie, w której innowacja jest najważniejsza, kluczowe jest zapewnienie, aby modele AI były rozwijane w uczciwy i etyczny sposób.
Wykorzystywanie danych konkurentów bez pozwolenia lub odpowiedniego przypisania rodzi pytania o prawa własności intelektualnej i uczciwą konkurencję. Podważa to również integralność procesu rozwoju AI i może potencjalnie prowadzić do wyzwań prawnych.
Ponadto wykorzystywanie danych syntetycznych, nawet jeśli pochodzą one z publicznie dostępnych źródeł, może wprowadzać uprzedzenia i nieścisłości do modeli AI. Deweloperzy AI muszą uważnie oceniać jakość i reprezentatywność swoich danych treningowych, aby zapewnić, że ich modele są uczciwe, dokładne i niezawodne.
Wezwanie do przejrzystości i odpowiedzialności
Kontrowersje wokół DeepSeek podkreślają potrzebę większej przejrzystości i odpowiedzialności w branży AI. Deweloperzy AI powinni być transparentni w zakresie swoich praktyk pozyskiwania danych i metod, których używają do trenowania swoich modeli. Powinni być również odpowiedzialni za wszelkie naruszenia praw własności intelektualnej lub wytycznych etycznych.
Jednym z potencjalnych rozwiązań jest ustanowienie ogólnobranżowych standardów pozyskiwania danych i trenowania AI. Standardy te mogłyby zawierać najlepsze praktyki dotyczące pozyskiwania i wykorzystywania danych, a także mechanizmy audytu i egzekwowania zgodności.
Innym podejściem jest opracowanie narzędzi i technik do śledzenia linii modeli AI. Narzędzia te mogłyby pomóc w identyfikacji potencjalnych źródeł wpływu i ustaleniu, czy model był trenowany przy użyciu danych konkurentów.
Ostatecznie, zapewnienie etycznego rozwoju AI wymaga współpracy między deweloperami AI, naukowcami, decydentami i opinią publiczną. Współpracując, możemy stworzyć ramy, które promują innowacje, chroniąc jednocześnie prawa własności intelektualnej i zapewniając uczciwość i odpowiedzialność.
Poszukiwanie prawdy podstawowej w trenowaniu modeli AI
Sytuacja z DeepSeek zwraca uwagę na rosnące obawy dotyczące sposobu trenowania modeli AI. Podczas gdy pokusa szybkiego ulepszania możliwości AI jest silna, metody stosowane do osiągnięcia tego celu muszą podlegać poważnym względom etycznym. Sedno sprawy leży w danych wykorzystywanych do trenowania. Czy są one pozyskiwane w sposób etyczny? Czy szanują prawa autorskie i własność intelektualną? Te pytania stają się coraz ważniejsze, ponieważ AI jest coraz bardziej spleciona z codziennym życiem.
Wyzwania związane z ustaleniem dokładnych źródeł danych dla modeli AI podkreślają trudny problem. Złożoność algorytmów i ogromna ilość wymaganych danych oznaczają, że odkrycie źródeł możliwości konkretnego modelu może być znaczącym przedsięwzięciem, prawie jak kryminalistyka dla AI. Wymaga to opracowania zaawansowanych narzędzi zdolnych do analizy modeli AI w celu ujawnienia pochodzenia danych treningowych, a także bardziej transparentnych procedur w rozwoju AI.
Wpływ danych treningowych na etykę AI
Wpływ danych treningowych na etykę AI jest znaczący. Modele AI są tylko tak obiektywne, jak dane, na których są trenowane. Wykorzystywanie danych uzyskanych od konkurentów lub danych zawierających wrodzone uprzedzenia może prowadzić do wypaczonych wyników, niesprawiedliwej dyskryminacji i naruszenia integralności w aplikacjach AI. Dlatego etyczny rozwój AI potrzebuje silnego zaangażowania w stosowanie różnorodnych, reprezentatywnych i etycznie pozyskiwanych danych.
Kwestie związane z DeepSeek podkreślają również szerszą rozmowę o wartości prawdziwie oryginalnego rozwoju AI w porównaniu z prostym ulepszaniem modeli za pomocą istniejących danych. Podczas gdy dostrajanie i uczenie się przez transfer są uzasadnionymi strategiami, społeczność AI musi rozpoznawać i nagradzać deweloperów, którzy angażują się w tworzenie oryginalnych architektur i metodologii trenowania. Zapewnia to, że postęp AI opiera się na prawdziwej innowacji, a nie na reprodukcji istniejącej pracy.
Budowanie ram odpowiedzialności w AI
Patrząc w przyszłość, budowanie ram odpowiedzialności w AI wymaga kilku kluczowych kroków. Pierwszym jest ustanowienie jasnych, egzekwowalnych wytycznych dotyczących pozyskiwania, użytkowania i praw własności intelektualnej danych. Wytyczne te powinny być ogólnobranżowe i promować otwartość i współpracę, jednocześnie chroniąc prawa twórców danych.
Po drugie, przejrzystość w rozwoju AI jest niezbędna. Deweloperzy powinni być otwarci na temat danych wykorzystywanych do trenowania ich modeli, technik wykorzystywanych oraz potencjalnych ograniczeń i uprzedzeń AI. Ta przejrzystość buduje zaufanie i umożliwia odpowiedzialne korzystanie z technologii AI.
Ponadto istnieje potrzeba stałego monitorowania i audytu systemów AI. Samoregulacja i niezależne audyty mogą pomóc w identyfikacji i korygowaniu potencjalnych uprzedzeń, problemów etycznych i problemów z zgodnością. Ten ciągły nadzór jest niezbędny do zapewnienia, że systemy AI pozostają zgodne ze standardami etycznymi i wartościami społecznymi.
Wreszcie, potrzebne są programy edukacyjne i zwiększające świadomość, aby wyposażyć deweloperów AI, użytkowników i decydentów w wiedzę, aby zrozumieć etyczne konsekwencje AI. Programy te powinny obejmować tematy takie jak prywatność danych, uprzedzenia algorytmów i odpowiedzialny projekt AI, wspierając kulturę świadomości etycznej i odpowiedzialności w całej społeczności AI.
Analiza techniczna: Inżynieria odwrotna modeli AI
Fascynującym aspektem oskarżeń DeepSeek jest techniczne wyzwanie polegające na inżynierii odwrotnej modeli AI w celu ustalenia ich danych treningowych. Obejmuje to użycie narzędzi i technik do analizy zachowania i danych wyjściowych modelu, próbując wywnioskować dane, na których był trenowany. Jest to podobne do bioinformatyki, jak robił to Paech, gdzie analizujesz złożone dane biologiczne, aby zrozumieć ich pochodzenie i funkcję.
Naukowcy ciężko pracują nad opracowaniem zaawansowanych metod wykrywania obecności określonych danych lub wzorców w modelach AI. Metody te wykorzystują analizę statystyczną, rozpoznawanie wzorców i techniki uczenia maszynowego, aby znaleźć podobieństwa między zachowaniem modelu a znanymi zbiorami danych. Chociaż ta dziedzina jest młoda, niesie ze sobą obietnicę dostarczenia bardziej jednoznacznych dowodów w przypadkach podejrzenia niewłaściwego wykorzystania danych.
Społeczny wpływ skandali związanych z AI
Skandale związane z AI, takie jak przypadek DeepSeek, mają szersze konsekwencje społeczne. Erodują zaufanie społeczne do technologii AI, budzą obawy o prywatność i bezpieczeństwo oraz stymulują debatę o roli AI w społeczeństwie. Skandale te należy rozwiązywać szybko i transparentnie, aby utrzymać zaufanie i zapobiec powszechnemu sceptycyzmowi.
W miarę jak AI staje się bardziej zintegrowana z kluczowymi obszarami, takimi jak opieka zdrowotna, finanse i zarządzanie, stawka staje się wyższa. Naruszenia etyczne i naruszenia danych mogą mieć znaczące konsekwencje dla jednostek i społeczności, podkreślając potrzebę silnych ram regulacyjnych i odpowiedzialnych praktyk rozwoju AI.
Przemyślenie trenowania AI: Nowe podejścia
Kontrowersje otaczające trenowanie AI pchają naukowców do eksplorowania nowych strategii, które są bardziej etyczne, wydajne i odporne. Jednym z obiecujących podejść jest wykorzystanie syntetycznych danych tworzonych od podstaw, eliminując potrzebę polegania na istniejących zbiorach danych. Syntetyczne dane mogą być zaprojektowane tak, aby spełniały określone wymagania, unikając uprzedzeń i zapewniając prywatność danych.
Inną metodą jest uczenie się federacyjne, gdzie modele AI są trenowane na zdecentralizowanych źródłach danych bez bezpośredniego dostępu lub udostępniania podstawowych danych. Ta technika umożliwia współpracę podczas uczenia się, chroniąc jednocześnie prywatność danych, otwierając nowe możliwości dla rozwoju AI w obszarach, w których dostęp do danych jest ograniczony.
Dodatkowo naukowcy badają sposoby trenowania modeli AI z mniejszą ilością danych, wykorzystując strategie takie jak uczenie się przez transfer i meta-uczenie się. Te strategie pozwalają modelom uogólniać na podstawie ograniczonych danych, obniżając zależność od dużych zbiorów danych i czyniąc proces trenowania bardziej ekonomicznym i zrównoważonym.
Wniosek: Wytyczanie kursu dla etycznej AI
Oskarżenia wobec DeepSeek działają jak pobudka dla społeczności AI. Wraz z postępem technologii AI niezbędne jest przestrzeganie zasad etycznych i priorytetowe traktowanie przejrzystości, odpowiedzialności i rozliczalności. Ustanawiając jasne wytyczne, wspierając współpracę i inwestując w edukację i badania, możemy stworzyć przyszłość, w której AI służy dobru wspólnemu, szanując jednocześnie prawa jednostki i promując innowacje.