డీప్‌సీక్ AI: గూగుల్ జెమిని ప్రభావం?

AI ప్రపంచం డీప్‌సీక్ యొక్క R1 రీజనింగ్ మోడల్ యొక్క మెరుగైన వెర్షన్ విడుదల తర్వాత ఊహాగానాలతో నిండిపోయింది. ఈ చైనీస్ AI ల్యాబ్ గణిత మరియు కోడింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఆకట్టుకునే సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించే ఒక మోడల్‌ను ఆవిష్కరించింది. అయితే, ఈ మోడల్‌ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా యొక్క మూలం చర్చనీయాంశంగా మారింది, కొంతమంది AI పరిశోధకులు గూగుల్ యొక్క జెమిని AI కుటుంబానికి సంబంధం ఉండవచ్చని సూచిస్తున్నారు.

డీప్‌సీక్ యొక్క R1 మోడల్: ఒక సమీక్ష

డీప్‌సీక్ యొక్క R1 రీజనింగ్ మోడల్ గణిత సమస్య పరిష్కారం మరియు కోడింగ్ పనుల వంటి రంగాలలో దాని పనితీరుకు దృష్టిని ఆకర్షించింది. మోడల్ శిక్షణలో ఉపయోగించిన నిర్దిష్ట డేటా మూలాలను బహిర్గతం చేయడానికి సంస్థ యొక్క అయిష్టత AI పరిశోధన సంఘంలో ఊహాగానాలకు ఆజ్యం పోసింది.

జెమిని ప్రభావ ఆరోపణలు

డీప్‌సీక్ తన స్వంత మోడల్‌ను మెరుగుపరచడానికి గూగుల్ యొక్క జెమిని నుండి వచ్చిన అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించి ఉండవచ్చనే అవకాశం చుట్టూ వివాదం తిరుగుతోంది. "భావోద్వేగ మేధస్సు" మూల్యాంకనాలలో ప్రత్యేకత కలిగిన AI డెవలపర్ శామ్ పేచ్, డీప్‌సీక్ యొక్క R1-0528 మోడల్ గూగుల్ యొక్క జెమిని 2.5 ప్రోకు అనుకూలమైన భాష మరియు వ్యక్తీకరణలకు ప్రాధాన్యతనిస్తుందని సూచిస్తూ ఆధారాలు సమర్పించారు. ఈ పరిశీలన ఒక్కటే ఖచ్చితమైన రుజువును ఏర్పరచకపోయినా, అది కొనసాగుతున్న చర్చకు దోహదపడింది.

చర్చకు మరొక పొరను జోడిస్తూ, వాక్ స్వాతంత్ర్యంపై దృష్టి సారించిన AI మూల్యాంకన సాధనం "స్పీచ్‌మ్యాప్" యొక్క అనామక సృష్టికర్త, డీప్‌సీక్ మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన "ఆలోచనలు" - తీర్మానాలకు రావడానికి ఉపయోగించే అంతర్గత తార్కిక ప్రక్రియలు - జెమిని యొక్క ట్రేస్ నమూనాలను పోలి ఉంటాయని పేర్కొన్నారు. డీప్‌సీక్ గూగుల్ యొక్క జెమిని కుటుంబం నుండి డేటాను ఉపయోగించిందా అనే ప్రశ్నను ఇది మరింత తీవ్రతరం చేస్తుంది.

గత ఆరోపణలు మరియు OpenAI యొక్క ఆందోళనలు

డీప్‌సీక్ పోటీ AI మోడల్స్ నుండి డేటాను ఉపయోగించిందనే ఆరోపణలను ఎదుర్కోవడం ఇదే మొదటిసారి కాదు. డిసెంబరులో, డీప్‌సీక్ యొక్క V3 మోడల్ తరచుగా OpenAI యొక్క విస్తృతంగా ఉపయోగించే AI చాట్‌బాట్ అయిన ChatGPTగా గుర్తించబడింది. మోడల్‌కు ChatGPT చాట్ లాగ్‌లపై శిక్షణ ఇచ్చి ఉండవచ్చనే అనుమానాలకు ఇది దారితీసింది.

కుతూహలాన్ని పెంచుతూ, OpenAI ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో డీప్‌సీక్‌ను డిస్టిలేషన్ వినియోగానికి అనుసంధానిస్తూ ఆధారాలు కనుగొన్నట్లు నివేదించబడింది, ఇది పెద్ద, మరింత శక్తివంతమైన AI మోడల్స్ నుండి డేటాను సేకరించి చిన్న వాటికి శిక్షణ ఇచ్చే సాంకేతికత. నివేదికల ప్రకారం, OpenAIలో కీలక సహకారి మరియు పెట్టుబడిదారు అయిన Microsoft, 2024 చివరిలో OpenAI డెవలపర్ ఖాతాల ద్వారా గణనీయమైన డేటా ఎక్స్‌ఫిల్ట్రేషన్‌ను గుర్తించింది. ఈ ఖాతాలు డీప్‌సీక్‌తో అనుబంధించబడి ఉన్నాయని OpenAI భావిస్తోంది.

డిస్టిలేషన్ అనేది AI ప్రపంచంలో సాధారణ పద్ధతి అయినప్పటికీ, పోటీ AI వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి కంపెనీ మోడల్ అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించకుండా OpenAI యొక్క సేవా నిబంధనలు వినియోగదారులను స్పష్టంగా నిషేధిస్తాయి. ఇది OpenAI యొక్క విధానాల యొక్క సంభావ్య ఉల్లంఘనల గురించి ఆందోళనలను పెంచుతుంది.

AI "కలుషితం" యొక్క సవాలు

AI మోడల్స్ శిక్షణ సమయంలో, ఇలాంటి పదజాలం మరియు పదబంధాలపై కేంద్రీకరించవచ్చు అని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ముఖ్యం. దీనికి ప్రధాన కారణం AI కంపెనీలకు శిక్షణ డేటా యొక్క ప్రధాన మూలం అయిన ఓపెన్ వెబ్, AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్‌తో ఎక్కువగా నిండి ఉండటమే. కంటెంట్ ఫారమ్‌లు క్లిక్‌బైట్ కథనాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి మరియు బాట్‌లు రెడ్డిట్ మరియు X వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన పోస్ట్‌లతో నింపుతున్నాయి.

డేటా ల్యాండ్‌స్కేప్ యొక్క ఈ "కలుషితం" AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్‌ను శిక్షణ డేటాసెట్‌ల నుండి సమర్థవంతంగా ఫిల్టర్ చేయడం సవాలుగా మారుస్తుంది. ఫలితంగా, ఒక మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్ నిజంగా మరొక మోడల్ యొక్క డేటా నుండి ఉద్భవించిందా లేదా వెబ్‌లో AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ యొక్క సర్వత్రా ఉనికిని ప్రతిబింబిస్తుందా అని తెలుసుకోవడం కష్టంగా ఉంటుంది.

విషయంపై నిపుణుల దృక్పథాలు

ఖచ్చితంగా లింక్‌ను నిరూపించడంలో సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ, AI పరిశోధన సంస్థ AI2లోని పరిశోధకుడు నాథన్ లాంబెర్ట్ వంటి AI నిపుణులు, గూగుల్ యొక్క జెమిని నుండి డేటాపై డీప్‌సీక్‌కు శిక్షణ ఇచ్చే అవకాశం ఉందని నమ్ముతున్నారు. GPU లభ్యతలో పరిమితులను ఎదుర్కొంటూ, విస్తారమైన ఆర్థిక వనరులను కలిగి ఉన్న డీప్‌సీక్, అందుబాటులో ఉన్న ఉత్తమ API మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించడం మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుందని లాంబెర్ట్ సూచిస్తున్నారు.

AI కంపెనీలు భద్రతా చర్యలను మెరుగుపరుస్తాయి

డిస్టిలేషన్ మరియు అనధికార డేటా వినియోగం గురించిన ఆందోళనలు AI కంపెనీలను వాటి భద్రతా చర్యలను బలోపేతం చేయడానికి నడిపిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, OpenAI ఇప్పుడు కొన్ని అధునాతన మోడల్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి సంస్థలు ID ధృవీకరణ ప్రక్రియను పూర్తి చేయాలని కోరుతోంది. ఈ ప్రక్రియకు OpenAI యొక్క API ద్వారా మద్దతు ఇచ్చే దేశం నుండి ప్రభుత్వం జారీ చేసిన ID అవసరం, చైనా మినహాయించబడింది.

డిస్టిలేషన్ యొక్క సంభావ్యతను తగ్గించడానికి గూగుల్ కూడా చర్యలు తీసుకుంది. వారు ఇటీవల దాని AI స్టూడియో డెవలపర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న మోడల్‌ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ట్రేస్‌లను "సంగ్రహించడం" ప్రారంభించారు. ఇది జెమిని ట్రేస్‌ల నుండి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని సేకరించడం ద్వారా పోటీ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడాన్ని మరింత కష్టతరం చేస్తుంది. అదేవిధంగా, ఆంత్రోపిక్ దాని స్వంత మోడల్ యొక్క ట్రేస్‌లను సంగ్రహించాలని యోచిస్తున్నట్లు ప్రకటించింది, దాని "పోటీ ప్రయోజనాలను" కాపాడుకోవలసిన అవసరాన్ని పేర్కొంది.

AI ల్యాండ్‌స్కేప్ కోసం సూచనలు

డీప్‌సీక్ చుట్టూ ఉన్న వివాదం మరియు గూగుల్ యొక్క జెమిని డేటాను ఉపయోగించే అవకాశం AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లోని అనేక కీలక సమస్యలను హైలైట్ చేస్తుంది:

• డేటా నైతికత మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధి: AI మోడల్స్ మరింత అధునాతనంగా మారుతున్నందున, డేటా సోర్సింగ్ మరియు వినియోగం చుట్టూ ఉన్న నైతిక పరిశీలనలు చాలా ముఖ్యమైనవి. AI కంపెనీలు నైతిక మార్గదర్శకాలను పాటిస్తున్నాయని మరియు ఇతరుల యొక్క మేధో సంపత్తి హక్కులను గౌరవిస్తున్నాయని నిర్ధారించుకోవాలి.
• AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ యొక్క ప్రభావం: వెబ్‌లో AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ యొక్క వ్యాప్తి AI శిక్షణకు ఒక సవాలును కలిగిస్తుంది. డేటా మరింత "కలుషితం" అవుతున్నందున, AI మోడల్‌ల నాణ్యత మరియు సమగ్రతను నిర్ధారించడం మరింత కష్టతరం అవుతుంది.
• పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం యొక్క అవసరం: AI కంపెనీలు వాటి డేటా మూలాలు మరియు శిక్షణ పద్ధతుల గురించి పారదర్శకంగా ఉండాలి. ఇది నమ్మకాన్ని పెంపొందించడానికి మరియు AI బాధ్యతాయుతంగా అభివృద్ధి చేయబడిందని మరియు ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది.
• బలమైన భద్రతా చర్యల యొక్క ప్రాముఖ్యత: AI పరిశ్రమ మరింత పోటీగా మారుతున్నందున, AI కంపెనీలు వాటి డేటా మరియు మోడల్‌లకు అనధికార ప్రాప్యతను నిరోధించడానికి బలమైన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయాలి.

AI అభివృద్ధి యొక్క భవిష్యత్తు

డీప్‌సీక్ వివాదం AI పరిశ్రమ ఎదుర్కొంటున్న సంక్లిష్ట నైతిక మరియు సాంకేతిక సవాళ్లను గుర్తు చేస్తుంది. AI అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, AI కంపెనీలు, పరిశోధకులు మరియు విధాన రూపకర్తలు AI సమాజానికి ఉపయోగకరంగా ఉండే విధంగా అభివృద్ధి చేయబడిందని హామీ ఇవ్వడానికి కలిసి పనిచేయడం చాలా ముఖ్యం. ఇందులో పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం మరియు నైతిక డేటా పద్ధతులను ప్రోత్సహించడం ఉన్నాయి.

కొనసాగుతున్న చర్చ: డీప్‌సీక్‌పై వచ్చిన ఆరోపణలు డేటా గోప్యత, భద్రత మరియు నైతిక AI అభివృద్ధికి సంబంధించిన పెరుగుతున్న ఆందోళనలను నొక్కి చెబుతున్నాయి. డేటా సోర్సింగ్‌లో పారదర్శకత లేకపోవడం మరియు చట్టబద్ధమైన డేటా సేకరణ మరియు అనధికార డేటా స్క్రాపింగ్ మధ్య పెరుగుతున్న అస్పష్టమైన రేఖలు AI కమ్యూనిటీలో స్పష్టమైన నియమాలు మరియు బాధ్యతాయుతమైన పద్ధతులను డిమాండ్ చేస్తాయి. సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, పరిశ్రమ మేధో సంపత్తి హక్కులు, "AI కలుషితం" ప్రమాదం మరియు అనుకోని పరిణామాల అవకాశం వంటి సమస్యలతో పోరాడాలి.

AI శిక్షణ డేటా యొక్క నైతికత: AI మోడల్‌ల కోసం శిక్షణ డేటాను సేకరించేటప్పుడు అమలులోకి వచ్చే నైతిక పరిశీలనలను కూడా డీప్‌సీక్ చుట్టూ ఉన్న వివాదం హైలైట్ చేస్తుంది. ఇంటర్నెట్ నుండి సేకరించిన విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై పెరుగుతున్న ఆధారపడటంతో, డేటాను ఎవరు కలిగి ఉన్నారు, ఎలా సమ్మతి పొందబడుతుంది (లేదా విస్మరించబడుతుంది) మరియు డేటా సముచితంగా మరియు బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించబడుతుందా వంటి ప్రశ్నలు మరింత అత్యవసరమవుతున్నాయి. కాపీరైట్ చట్టాలను గౌరవించే, వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని రక్షించే మరియు పక్షపాతాన్ని తగ్గించే డేటా సోర్సింగ్ కోసం AI సంఘం స్పష్టమైన మార్గదర్శకాలను ఏర్పాటు చేయాలి.

AI ఆధిపత్యం కోసం రేసు: డీప్‌సీక్‌పై వచ్చిన ఆరోపణలను యునైటెడ్ స్టేట్స్ మరియు చైనా మధ్య AI ఆధిపత్యం కోసం తీవ్రమైన పోటీగా కూడా అర్థం చేసుకోవచ్చు. రెండు దేశాలు AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో బిలియన్ల డాలర్లు కుమ్మరిస్తున్నాయి మరియు పురోగతి సాధించాలనే ఒత్తిడి పోటీని మరియు సంభావ్యంగా మూలలను తగ్గించడాన్ని పెంచుతోంది. డీప్‌సీక్ అనుమతి లేకుండా OpenAI లేదా గూగుల్ డేటాను ఉపయోగిస్తుంటే, అది US-చైనా సాంకేతిక సంబంధాన్ని చాలా కాలంగా పీడిస్తున్న దూకుడు వ్యూహాలు మరియు మేధో సంపత్తి దొంగతనానికి ఉదాహరణగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.

AI పర్యావరణ వ్యవస్థ కోసం విస్తృత సూచనలు: ప్రస్తుతం దృష్టి డీప్‌సీక్‌పై ఉన్నప్పటికీ, ఈ కేసు మొత్తం AI పర్యావరణ వ్యవస్థ కోసం విస్తృత సూచనలను కలిగి ఉండవచ్చు. డీప్‌సీక్ ChatGPT లేదా జెమిని నుండి వచ్చిన డేటాను అక్రమంగా ఉపయోగించిందని నిరూపించబడితే, అది ఇతర కంపెనీలను వారి స్వంత డేటా సోర్సింగ్ పద్ధతులను ఖచ్చితంగా ఆడిట్ చేయడానికి ప్రేరేపించవచ్చు, సంభావ్యంగా అభివృద్ధి వేగాన్ని తగ్గించవచ్చు మరియు ఖర్చులను పెంచవచ్చు. ఇది డేటా సేకరణ మరియు వినియోగం చుట్టూ కఠినమైన నియంత్రణలకు కూడా దారితీయవచ్చు, కేవలం US మరియు చైనాలో మాత్రమే కాకుండా, ప్రపంచవ్యాప్తంగా.

కృత్రిమంగా ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా యొక్క ప్రభావం: లాంబెర్ట్ ప్రతిపాదించినట్లుగా, మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక సాధ్యాసాధ్యమైన ప్రత్యామ్నాయంగా సింథటిక్ డేటా ఆవిర్భావం AI అభివృద్ధి యొక్క భవిష్యత్తు గురించి ప్రాథమిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. సింథటిక్ డేటాసెట్‌లు నిజ-ప్రపంచ డేటాకు సంబంధించిన కొన్ని నీతి మరియు కాపీరైట్ ఆందోళనలను దాటవేసినప్పటికీ, సింథటిక్ డేటాపై శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ల యొక్క పనితీరు మరియు పటిష్టత తరచుగా అసలైన డేటాపై శిక్షణ పొందిన వాటితో సరిపోలడం లేదు. ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతకు భంగం కలిగించకుండా పరిశ్రమ అవసరాలను తీర్చగల అధునాతన సింథటిక్ డేటాసెట్‌లను రూపొందించడానికి AI సంఘం వినూత్న విధానాలను కనుగొనాలి.

డేటా గవర్నెన్స్‌కు ఒక రూపంగా మోడల్ సంగ్రహణ: Google మరియు Anthropic యొక్క ఇటీవలి నిర్ణయం వారి మోడల్‌ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ట్రేస్‌లను "సంగ్రహించడం" ప్రారంభించడం AI పరిశ్రమలో డేటా గవర్నెన్స్ యొక్క పెరుగుతున్న ప్రాముఖ్యతను సూచిస్తుంది. మోడల్‌ల నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలలోని వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అస్పష్టం చేయడం ద్వారా, కంపెనీలు ఇతరులు వారి సాంకేతికతలను రివర్స్-ఇంజనీరింగ్ చేయడం మరింత కష్టతరం చేస్తున్నాయి. ఈ విధానం వాణిజ్య రహస్యాలను రక్షించడానికి మరియు నైతిక డేటా సోర్సింగ్ పద్ధతులను సమర్థించడానికి సహాయపడుతుంది, కానీ ఇది AI వ్యవస్థల పారదర్శకత మరియు వివరణాత్మకత గురించి ప్రశ్నలను కూడా లేవనెత్తుతుంది.

నీతి మరియు చట్టపరమైన పరిశీలనలతో ఆవిష్కరణలను సమతుల్యం చేయడం: డీప్‌సీక్ వివాదం AI ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడం మరియు మేధో సంపత్తి హక్కులను రక్షించడం మరియు నీతి సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉండటం మధ్య జాగ్రత్తగా సమతుల్యతను సాధించాల్సిన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. AI మోడల్‌లు అధునాతనత మరియు సంక్లిష్టతలో పెరుగుతూనే ఉన్నందున, పరిశ్రమ ఎదుర్కొంటున్న నైతిక మరియు చట్టపరమైన సవాళ్లు మరింతగా పెరుగుతాయి. ఈ ఆందోళనల మధ్య సరైన సమతుల్యతను కనుగొనడం AI యొక్క బాధ్యతాయుతమైన మరియు స్థిరమైన అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి కీలకం.