డీప్‌సీక్ AI శిక్షణ విమర్శలు: గూగుల్ జెమిని పాత్ర?

డీప్‌సీక్ యొక్క AI శిక్షణపై ఆరోపణలు: గూగుల్ జెమిని పాత్ర ఉందా?

చైనీస్ AI ప్రయోగశాల అయిన డీప్‌సీక్, తన తాజా R1 రీజనింగ్ AI నమూనాను శిక్షణ ఇవ్వడానికి గూగుల్ యొక్క జెమిని AI నమూనా నుండి డేటాను ఉపయోగించి ఉండవచ్చని ఇటీవల ఊహాగానాలు వస్తున్నాయి. ఈ నమూనా గణిత మరియు కోడింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లలో బలమైన పనితీరును కనబరిచింది. R1 శిక్షణకు ఉపయోగించిన డేటా మూలాల గురించి డీప్‌సీక్ మౌనంగా ఉన్నప్పటికీ, జెమిని లేదా జెమినిలోని భాగాలు పాత్ర పోషించాయని పలువురు AI పరిశోధకులు ప్రతిపాదించారు.

ఆధారాలు మరియు ఆరోపణలు

AI కోసం “భావోద్వేగ మేధస్సు” యొక్క మూల్యాంకనాలను సృష్టించడంలో ప్రత్యేకత కలిగిన మెల్బోర్న్‌కు చెందిన డెవలపర్ సామ్ పీచ్, డీప్‌సీక్ నమూనా జెమిని ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిందని తాను నమ్ముతున్నట్లు ఆధారాలు సమర్పించారు. డీప్‌సీక్ యొక్క మోడల్, ప్రత్యేకంగా R1-0528 వెర్షన్, గూగుల్ యొక్క జెమిని 2.5 ప్రో ఇష్టపడే భాష మరియు వ్యక్తీకరణలకు ప్రాధాన్యతనిస్తుందని పీచ్ X (గతంలో ట్విట్టర్) లో ఒక పోస్ట్‌లో పేర్కొన్నారు.

అంతేకాకుండా, స్పీచ్‌మ్యాప్ సృష్టికర్త యొక్క మారుపేరుతో పనిచేస్తున్న మరొక డెవలపర్, AI కోసం “స్వేచ్ఛా ప్రసంగం మూల్యాంకనం”, డీప్‌సీక్ నమూనా తీర్మానాలకు చేరుకోవడానికి పనిచేసేటప్పుడు ఉత్పత్తి చేసే “ఆలోచనలు” జెమిని జాడలను పోలి ఉంటాయని గుర్తించారు. ఈ పరిశీలన వాదనలకు మరొక పొరను జోడిస్తుంది.

పోటీ AI నమూనాల నుండి డేటాను ఉపయోగించుకున్న ఆరోపణలను డీప్‌సీక్ ఎదుర్కోవడం ఇదే మొదటిసారి కాదు. గత డిసెంబర్‌లో, డీప్‌సీక్ యొక్క V3 నమూనా తరచుగా తనను తాను OpenAI యొక్క ప్రసిద్ధ చాట్‌బాట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ChatGPTగా గుర్తించిందని డెవలపర్లు గుర్తించారు. దీనివల్ల డేటా వినియోగ పద్ధతుల గురించి ఆందోళనలు తలెత్తాయి.

మరింత లోతైన ఆరోపణలు: డిస్టిలేషన్ మరియు డేటా ఎక్స్‌ఫిల్ట్రేషన్

ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో, డీప్‌సీక్‌ను డిస్టిలేషన్ అనే సాంకేతికతను ఉపయోగించినందుకు సంబంధించి ఆధారాలు కనుగొన్నట్లు OpenAI ఫైనాన్షియల్ టైమ్స్‌తో పంచుకుంది. డిస్టిలేషన్ అంటే పెద్ద, మరింత అధునాతన నమూనాల నుండి డేటాను సేకరించడం ద్వారా AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం. OpenAI డెవలపర్ ఖాతాల ద్వారా 2024 చివరిలో మైక్రోసాఫ్ట్ గణనీయమైన డేటా ఎక్స్‌ఫిల్ట్రేషన్‌ను గుర్తించిందని బ్లూమ్‌బెర్గ్ నివేదించింది. ఈ ఖాతాలు డీప్‌సీక్‌కు సంబంధించినవని OpenAI నమ్ముతుంది.

డిస్టిలేషన్ అంతర్గతంగా అనైతికం కానప్పటికీ, ఇది సేవా నిబంధనలను ఉల్లంఘించినప్పుడు సమస్యాత్మకంగా మారుతుంది. పోటీ AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి కంపెనీ యొక్క నమూనా అవుట్‌పుట్‌లను ఉపయోగించకుండా OpenAI నిబంధనలు స్పష్టంగా నిషేధిస్తాయి. ఈ నిబంధనలకు అనుగుణంగా డీప్‌సీక్ గురించి తీవ్రమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.

AI శిక్షణ డేటా యొక్క అస్పష్టమైన జలాలు

AI నమూనాలు తరచుగా తమను తాము తప్పుగా గుర్తించి, సారూప్య పదాలు మరియు పదబంధాలపై కేంద్రీకరిస్తాయని గుర్తించడం ముఖ్యం. దీనికి కారణం బహిరంగ వెబ్ స్వభావం, ఇది అనేక AI కంపెనీలకు శిక్షణ డేటా యొక్క ప్రాథమిక మూలంగా పనిచేస్తుంది. వెబ్ AI- రూపొందించిన కంటెంట్‌తో మరింతగా నిండి ఉంది. కంటెంట్ ఫారమ్‌లు క్లిక్‌బైట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి మరియు బాట్‌లు Reddit మరియు X వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను AI- రూపొందించిన పోస్ట్‌లతో నింపుతున్నాయి.

ఈ “కాలుష్యం” AI అవుట్‌పుట్‌లను శిక్షణ డేటాసెట్‌ల నుండి సమర్థవంతంగా ఫిల్టర్ చేయడాన్ని చాలా కష్టతరం చేస్తుంది, డీప్‌సీక్ ఉద్దేశపూర్వకంగా జెమిని డేటాను ఉపయోగించిందా అనే ప్రశ్నను మరింత క్లిష్టతరం చేస్తుంది.

నిపుణుల అభిప్రాయాలు మరియు దృక్పథాలు

వాదనలను ఖచ్చితంగా నిరూపించడంలో సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ, గూగుల్ యొక్క జెమిని నుండి డేటాపై డీప్‌సీక్ శిక్షణ పొందిందని కొంతమంది AI నిపుణులు నమ్ముతున్నారు. లాభాపేక్షలేని AI పరిశోధనా సంస్థ AI2 యొక్క పరిశోధకుడు నాథన్ లాంబెర్ట్ Xలో ఇలా పేర్కొన్నారు, “నేను డీప్‌సీక్ అయితే, నేను ఖచ్చితంగా ఉత్తమ API మోడల్ నుండి టన్నుల కొద్దీ సింథటిక్ డేటాను సృష్టిస్తాను. [డీప్‌సీక్] GPUల కొరత మరియు నగదు సమృద్ధిగా ఉంది. ఇది వారికి మరింత గణన.”

లాంబెర్ట్ యొక్క దృక్పథం, ప్రత్యేకించి దాని వనరుల పరిమితులను దృష్టిలో ఉంచుకుని, డీప్‌సీక్ తన సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి ఇప్పటికే ఉన్న AI నమూనాలను ఉపయోగించుకోవడానికి దోహదపడే ఆర్థిక ప్రోత్సాహకాలను హైలైట్ చేస్తుంది.

భద్రతా చర్యలు మరియు ప్రతిచర్యలు

AI కంపెనీలు పాక్షికంగా డిస్టిలేషన్ వంటి పద్ధతులను నిరోధించడానికి భద్రతా చర్యలను తీవ్రతరం చేస్తున్నాయి. ఏప్రిల్‌లో, OpenAI కొన్ని అధునాతన నమూనాలను యాక్సెస్ చేయడానికి సంస్థలు ID ధృవీకరణ ప్రక్రియను పూర్తి చేయాలని కోరడం ప్రారంభించింది. ఈ ప్రక్రియలో OpenAI యొక్క API ద్వారా మద్దతు పొందిన దేశం నుండి ప్రభుత్వం జారీ చేసిన IDని సమర్పించడం ఉంటుంది. ఈ జాబితాలో చైనా ముఖ్యంగా లేదు.

మరొక చర్యలో, గూగుల్ ఇటీవల తన AI స్టూడియో డెవలపర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న నమూనాల ద్వారా సృష్టించబడిన జాడలను “సంగ్రహించడం” ప్రారంభించింది. ఈ చర్య జెమిని జాడలపై పోటీ నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడాన్ని మరింత కష్టతరం చేస్తుంది. అదేవిధంగా, ఆంత్రోపిక్ మేలో తన స్వంత నమూనా యొక్క జాడలను సంగ్రహించడం ప్రారంభిస్తున్నట్లు ప్రకటించింది, దీనికి దాని “పోటీ ప్రయోజనాలను” రక్షించాల్సిన అవసరం ఉందని పేర్కొంది. ఈ చర్యలు AI మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ల దుర్వినియోగం మరియు అటువంటి నష్టాలను తగ్గించడానికి ఒక చురుకైన ప్రయత్నం గురించిన పెరుగుతున్న అవగాహనను సూచిస్తున్నాయి.

చిక్కులు మరియు పరిణామాలు

డీప్‌సీక్‌పై వచ్చిన ఆరోపణలు AI శిక్షణ పద్ధతుల యొక్క నీతి మరియు చట్టబద్ధత గురించి ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతున్నాయి. డీప్‌సీక్ నిజంగా జెమిని డేటాను ఉపయోగించి తన R1 నమూనాను శిక్షణ ఇచ్చినట్లయితే, అది చట్టపరమైన పరిణామాలను మరియు ప్రతిష్టకు నష్టం కలిగించవచ్చు. ఈ పరిస్థితి AI పరిశ్రమలో, ప్రత్యేకంగా డేటా సోర్సింగ్ మరియు వినియోగానికి సంబంధించి ఎక్కువ పారదర్శకత మరియు నియంత్రణ అవసరాన్ని కూడా హైలైట్ చేస్తుంది.

డీప్‌సీక్‌పై వచ్చిన ఆరోపణలు ఒక కీలకమైన సందిగ్ధతను నొక్కి చెబుతున్నాయి: మేధో సంపత్తిని పరిరక్షించాల్సిన అవసరం మరియు పోటీని నిర్ధారించే అవసరంతో AIలో ఆవిష్కరణ మరియు అభివృద్ధికి కోరికను ఎలా సమతుల్యం చేయాలి. AI పరిశ్రమ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు సంక్లిష్టమైన చట్టపరమైన మరియు నైతిక భూభాగంలో నావిగేట్ చేయడానికి స్పష్టమైన మార్గదర్శకాలు మరియు నైతిక చట్రాలు అవసరం. కంపెనీలు తమ డేటా మూలాల గురించి పారదర్శకంగా ఉండాలి మరియు నమ్మకాన్ని కాపాడుకోవడానికి మరియు సంభావ్య చట్టపరమైన బాధ్యతలను నివారించడానికి సేవా నిబంధనల ఒప్పందాలకు కట్టుబడి ఉండాలి.

అంతేకాకుండా, AI- రూపొందించిన కంటెంట్ శిక్షణ డేటాసెట్‌లను కలుషితం చేసే సమస్య మొత్తం AI సంఘానికి ఒక పెద్ద సవాలును అందిస్తుంది. AI నమూనాలు నమ్మదగిన వచనం, చిత్రాలు మరియు ఇతర రూపాల కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడంలో మరింత నిష్ణాతులుగా మారడంతో, మానవ-ఉత్పత్తి మరియు AI- రూపొందించిన డేటా మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించడం మరింత కష్టమవుతుంది. ఈ “కాలుష్యం” AI మోడళ్ల సజాతీయీకరణకు దారితీయవచ్చు, ఇక్కడ అవి అన్నీ సారూప్య పక్షపాతాలను మరియు పరిమితులను ప్రదర్శించడం ప్రారంభిస్తాయి.

ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి, AI కంపెనీలు మరింత అధునాతన డేటా ఫిల్టరింగ్ సాంకేతికతలలో పెట్టుబడి పెట్టాలి మరియు ప్రత్యామ్నాయ శిక్షణ డేటా మూలాలను అన్వేషించాలి. వారు తమ శిక్షణ డేటాసెట్‌ల కూర్పు గురించి మరియు AI- రూపొందించిన కంటెంట్‌ను ఫిల్టర్ చేయడానికి ఉపయోగించే పద్ధతుల గురించి మరింత పారదర్శకంగా ఉండాలి.

AI శిక్షణ యొక్క భవిష్యత్తును నావిగేట్ చేయడం

డీప్‌సీక్ వివాదం AI శిక్షణ యొక్క భవిష్యత్తు గురించి మరింత సూక్ష్మంగా చర్చించాల్సిన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. AI నమూనాలు మరింత శక్తివంతంగా మారుతున్నందున మరియు డేటా మరింత అరుదుగా మారుతున్నందున, కంపెనీలు మూలాలను కత్తిరించడానికి మరియు అనైతిక లేదా చట్టవిరుద్ధమైన పద్ధతుల్లో పాల్గొనడానికి శోదించబడవచ్చు. అయితే, అటువంటి పద్ధతులు చివరికి AI పరిశ్రమ యొక్క దీర్ఘకాలిక స్థిరత్వం మరియు విశ్వసనీయతను బలహీనపరుస్తాయి.

బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించే నైతిక మార్గదర్శకాలను మరియు చట్టపరమైన చట్రాలను అభివృద్ధి చేయడానికి పరిశోధకులు, విధానకర్తలు మరియు పరిశ్రమ నాయకులతో కూడిన సహకార ప్రయత్నం అవసరం. ఈ మార్గదర్శకాలు డేటా సోర్సింగ్, పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం వంటి సమస్యలను పరిష్కరించాలి. వారు నైతిక మరియు స్థిరమైన AI శిక్షణ పద్ధతుల్లో పెట్టుబడి పెట్టడానికి కంపెనీలను ప్రోత్సహించాలి.

AI శిక్షణ యొక్క భవిష్యత్తు కోసం ముఖ్యమైన పరిశీలనలు:

• పారదర్శకత: కంపెనీలు తమ AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా మూలాల గురించి మరియు AI- రూపొందించిన కంటెంట్‌ను ఫిల్టర్ చేయడానికి ఉపయోగించే పద్ధతుల గురించి పారదర్శకంగా ఉండాలి.
• నీతులు: AI అభివృద్ధి న్యాయం, జవాబుదారీతనం మరియు మేధో సంపత్తికి గౌరవం వంటి నైతిక సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉండాలి.
• నియంత్రణ: విధానకర్తలు AI శిక్షణ ద్వారా వచ్చే ప్రత్యేక సవాళ్లను పరిష్కరించే స్పష్టమైన చట్టపరమైన చట్రాలను సృష్టించాలి.
• సహకారం: పరిశోధకులు, విధానకర్తలు మరియు పరిశ్రమ నాయకులు AI అభివృద్ధికి నైతిక మార్గదర్శకాలను మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడానికి సహకరించాలి.
• డేటా వైవిధ్యం: పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి మరియు AI నమూనాల మొత్తం పనితీరును మెరుగుపరచడానికి AI శిక్షణ డేటా వైవిధ్యానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి.
• స్థిరత్వం: AI శిక్షణను స్థిరమైన పద్ధతిలో నిర్వహించాలి, దాని పర్యావరణ ప్రభావం తగ్గిస్తుంది.
• భద్రత: భద్రతా చర్యలు AI నమూనాలు మరియు శిక్షణ డేటాను అనధికారిక ప్రాప్యత మరియు ఉపయోగం నుండి రక్షించాలి.

ఈ ముఖ్యమైన పరిశీలనలను పరిష్కరించడం ద్వారా, AI పరిశ్రమ AI అభివృద్ధిని బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా నిర్వహించబడుతుందని, సంభావ్య నష్టాలను తగ్గించేటప్పుడు ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది.

ముందుకు సాగే మార్గం

డీప్‌సీక్‌పై వచ్చిన ఆరోపణలు AI సమాజానికి మేల్కొలుపు పిలుపుగా పనిచేస్తాయి. AI అభివృద్ధిలో ఎక్కువ పారదర్శకత, నైతిక ప్రవర్తన మరియు బలమైన రక్షణల యొక్క కీలకమైన అవసరాన్ని అవి నొక్కి చెబుతున్నాయి. AI మన జీవితంలోని వివిధ అంశాలలో చొచ్చుకుపోతూ ఉండటంతో, దాని బాధ్యతాయుతమైన మరియు ప్రయోజనకరమైన ఉపయోగాన్ని నిర్ధారించడానికి మనం స్పష్టమైన సరిహద్దులను మరియు నైతిక మార్గదర్శకాలను ఏర్పాటు చేయడం తప్పనిసరి.

డీప్‌సీక్ కేసు, దాని అంతిమ ఫలితం ఏమైనప్పటికీ, AI నీతికి సంబంధించిన కొనసాగుతున్న చర్చను నిస్సందేహంగా రూపొందిస్తుంది మరియు AI అభివృద్ధి యొక్క భవిష్యత్తు పథాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. మన చర్యల యొక్క సంభావ్య పరిణామాలను గుర్తించి నైతిక సూత్రాలకు నిబద్ధతతో ఆవిష్కరణల వెంట పడాలని ఇది గుర్తు చేస్తుంది. జ్ఞానం మరియు దూరదృష్టితో ఈ సంక్లిష్ట సవాళ్లను ఎదుర్కోవడానికి మన సామర్థ్యంపై AI యొక్క భవిష్యత్తు ఆధారపడి ఉంటుంది.