ข้อกล่าวหาปรากฏ: โมเดล AI ของ DeepSeek ฝึกฝนจากผลลัพธ์ของ Gemini จาก Google หรือไม่?
ภูมิทัศน์การแข่งขันของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เต็มไปด้วยนวัตกรรม ความทะเยอทะยาน และบางครั้ง ข้อกล่าวหาเรื่องความไม่เหมาะสม ความขัดแย้งล่าสุดมุ่งเน้นไปที่ DeepSeek ซึ่งเป็นบริษัทที่ก้าวขึ้นสู่วงการ AI อย่างรวดเร็ว ขณะนี้ DeepSeek กำลังเผชิญกับการตรวจสอบข้อเท็จจริง โดยมีข้อกล่าวหาว่าโมเดล AI ใหม่ล่าสุด DeepSeek-R1-0528 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ได้มาจากโมเดล Gemini ของ Google ข้อกล่าวหานี้ซึ่งยกระดับโดยนักวิเคราะห์ AI Sam Paech ชี้ให้เห็นถึงการละเมิดขอบเขตทางจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้น และก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความสมบูรณ์ของแนวทางการพัฒนา AI
การค้นพบของนักวิเคราะห์: การเจาะลึก DeepSeek-R1-0528
Sam Paech ซึ่งเป็นบุคคลที่ได้รับการยกย่องในชุมชนการวิเคราะห์ AI ได้ดำเนินการตรวจสอบ DeepSeek-R1-0528 อย่างละเอียด โดยใช้เครื่องมือชีวสารสนเทศ Paech ได้วิเคราะห์บริการ AI โดยมองหาเบาะแสเกี่ยวกับที่มาและวิธีการฝึกอบรม การตรวจสอบของเขานำไปสู่ข้อสรุปที่ยั่วยุ: DeepSeek-R1-0528 แสดงให้เห็นถึงความคล้ายคลึงกันที่เห็นได้ชัดเจนกับ Responses ที่สร้างโดย Gemini ของ Google
Paech ใช้ X (เดิมคือ Twitter) เพื่อแบ่งปันผลการค้นพบของเขา โดยระบุว่า "หากคุณสงสัยว่าเหตุใด DeepSeek R1 จึงฟังดูแตกต่างออกไปเล็กน้อย ฉันคิดว่าพวกเขาเปลี่ยนจากการฝึกอบรมบน Open AI สังเคราะห์เป็นเอาต์พุต Gemini สังเคราะห์" คำแถลงนี้บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในแหล่งข้อมูลการฝึกอบรมของ DeepSeek ซึ่งอาจย้ายจากข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดยโมเดลของ Open AI ไปเป็นข้อมูลที่ได้มาจาก Gemini ความหมายนั้นมีความสำคัญ โดยบ่งบอกถึงการพึ่งพาเทคโนโลยีของคู่แข่งโดยตรง ข้อมูลสังเคราะห์คือข้อมูลที่สร้างขึ้นเองแทนที่จะได้รับจากการวัดโดยตรง มักใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลจริงในแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องระหว่างการฝึกอบรม การทดสอบ และการตรวจสอบความถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การใช้แบบจำลอง AI แบบโอเพนซอร์สเป็นไปได้ที่จะสร้างข้อมูลการฝึกอบรมได้อย่างรวดเร็ว
เพื่อตรวจสอบประเด็นนี้เพิ่มเติม Paech ได้เจาะลึกลงไปในไซต์ชุมชนนักพัฒนา Hugging Face ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สยอดนิยมสำหรับนักพัฒนา AI โดยใช้บัญชีรหัสผู้พัฒนา GitHub ของเขา Paech วิเคราะห์โมเดล DeepSeek ภายในสภาพแวดล้อม Hugging Face เพื่อค้นหาหลักฐานเพิ่มเติมสำหรับการยืนยันข้อกล่าวอ้างของเขา
การตอบสนองของ DeepSeek และข้อเรียกร้องด้านนวัตกรรม
ในเดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2568 DeepSeek ได้เปิดตัวโมเดล DeepSeek-R1 เวอร์ชันอัปเดต ซึ่งกำหนดเป็น 0528 ผ่าน Hugging Face บริษัทอ้างว่าการทำซ้ำนี้แสดงถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในความสามารถของ AI DeepSeek ยืนยันว่าโมเดลนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการอนุมานที่ "ลึกซึ้ง" กว่า ซึ่งบ่งบอกถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นในการอนุมานข้อสรุปและทำการคาดการณ์ตามข้อมูลนำเข้า
นอกจากนี้ DeepSeek ยังเน้นย้ำถึงทรัพยากรการคำนวณที่เพิ่มขึ้นซึ่งใช้ในการฝึกอบรมโมเดล 0528 ซึ่งบ่งบอกถึงการลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล นอกเหนือจากทรัพยากรที่เพิ่มขึ้นแล้ว DeepSeek ยังอ้างว่าได้ใช้ "กลไกการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึม" ในช่วง Post-Training กลไกเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพ
DeepSeek เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นของโมเดล 0528 ในเกณฑ์มาตรฐานการประเมินที่หลากหลาย เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ครอบคลุมพื้นที่สำคัญ เช่น คณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และตรรกะทั่วไป ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถรอบด้านและความสามารถในการแก้ปัญหาของโมเดล DeepSeek กล่าวใน Hugging Face ว่าประสิทธิภาพของโมเดล "ขณะนี้ใกล้เคียงกับประสิทธิภาพของโมเดลชั้นนำ เช่น O3 และ Gemini 2.5 Pro" คำแถลงนี้วางตำแหน่ง DeepSeek-R1-0528 ในฐานะผู้เข้าแข่งขันที่แข็งแกร่งในภูมิทัศน์ AI ที่มีการแข่งขันสูง
Sam Paech ยังนำเสนอภาพหน้าจอของ EQ-Bench เกี่ยวกับผลการประเมินของโมเดล AI ซึ่งแสดงให้เห็นถึงรุ่นโมเดลการพัฒนาของ Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash และ Gemma 3 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงลักษณะการแข่งขันของการพัฒนา AImodel และเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
ภาระการพิสูจน์และการพิจารณาตามบริบท
แม้ว่าการวิเคราะห์ของ Paech จะจุดประกายการถกเถียงภายในชุมชน AI แต่หลักฐานที่นำเสนอยังคงค่อนข้างเป็นสถานการณ์ พาดพิงถึง TechCrunch รายงานระบุว่าหลักฐานการฝึกอบรมโดย Gemini นั้นไม่แข็งแกร่ง แม้ว่านักพัฒนาคนอื่นๆ บางคนก็อ้างว่าพบร่องรอยของ Gemini ด้วยเช่นกัน สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความยากลำบากในการพิสูจน์หรือหักล้างข้อกล่าวหาอย่างชัดเจน ความซับซ้อนของโมเดล AI และความซับซ้อนของข้อมูลการฝึกอบรมทำให้ยากต่อการติดตามที่มาที่แน่นอนของเอาต์พุตหรือพฤติกรรมเฉพาะ
นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาบริบทที่กว้างขึ้นของการพัฒนา AI โมเดล AI จำนวนมากได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมักจะรวมข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะและแหล่งข้อมูลโอเพนซอร์ส เส้นแบ่งระหว่างการใช้ข้อมูลที่เข้าถึงได้แบบสาธารณะอย่างถูกกฎหมายกับการใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาตอาจไม่ชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว
ข้อกล่าวหาก่อนหน้านี้: รูปแบบของการประพฤติมิชอบที่ถูกกล่าวหา?
นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ DeepSeek เผชิญข้อกล่าวหาว่าใช้ข้อมูลโมเดล AI ของคู่แข่ง ในเดือนธันวาคม พ.ศ. 2567 มีข้อกังวลที่คล้ายกันเกิดขึ้นเกี่ยวกับโมเดล V3 ของ DeepSeek นักพัฒนาแอปพลิเคชันจำนวนมากสังเกตว่าโมเดล V3 ระบุว่าตัวเองเป็น ChatGPT ซึ่งเป็นแชทบอทยอดนิยมของ Open AI บ่อยครั้ง พฤติกรรมนี้นำไปสู่การคาดเดาว่าโมเดลของ DeepSeek ได้รับการฝึกฝน อย่างน้อยก็บางส่วน เกี่ยวกับข้อมูลที่สร้างโดย ChatGPT
ข้อกล่าวหาในอดีตเหล่านี้สร้างความเป็นมาของความสงสัย ซึ่งอาจมีอิทธิพลต่อการตีความข้อกล่าวหาปัจจุบัน แม้ว่าเหตุการณ์เหล่านี้จะแยกจากกัน แต่ก็ก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับแนวทางการจัดหาข้อมูลและความมุ่งมั่นในการพัฒนา AI อย่างมีจริยธรรมของ DeepSeek โดยรวมกัน
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI
ข้อกล่าวหาต่อ DeepSeek ไม่ว่าจะพิสูจน์ได้หรือไม่ก็ตาม มีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรม AI โดยรวม ความขัดแย้งเน้นย้ำถึงความสำคัญของที่มาของข้อมูล ความโปร่งใส และการพิจารณาด้านจริยธรรมในการพัฒนา AI เนื่องจากโมเดล AI มีความซับซ้อนและมีอิทธิพลมากขึ้น จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องกำหนดแนวทางและมาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับการใช้ข้อมูลและการฝึกอบรมโมเดล
ข้อกล่าวหายังเน้นย้ำถึงความท้าทายในการตรวจสอบการใช้ข้อมูลโมเดล AI ลักษณะที่ซับซ้อนของโมเดล AI และข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องทำให้ยากต่อการตรวจจับและพิสูจน์การใช้งานที่ไม่ได้รับอนุญาต ชุมชน AI จะต้องพัฒนากลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบที่มาของข้อมูลและการรับรองการปฏิบัติตามมาตรฐานทางจริยธรรม
การตรวจสอบเพิ่มเติมและผลกระทบในอนาคต
ความขัดแย้งของ DeepSeek ควรทำหน้าที่เป็นตัวเร่งให้เกิดการตรวจสอบแนวทางการจัดหาข้อมูลเพิ่มเติมภายในอุตสาหกรรม AI จำเป็นต้องมีการอภิปรายในวงกว้างเพื่อชี้แจงขอบเขตของการใช้ข้อมูลที่ยอมรับได้ และเพื่อสร้างกลไกสำหรับการตรวจจับและป้องกันแนวทางปฏิบัติที่ไม่เหมาะสม
อนาคตของการพัฒนา AI ขึ้นอยู่กับความไว้วางใจและความมั่นใจของสาธารณชน หากโมเดล AI ถูกมองว่าได้รับการพัฒนาด้วยวิธีการที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ยุติธรรม อาจทำให้การสนับสนุนจากสาธารณชนลดลงและขัดขวางการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ ชุมชน AI จะต้องให้ความสำคัญกับการพิจารณาด้านจริยธรรมและความโปร่งใสเพื่อให้มั่นใจถึงความสำเร็จในระยะยาวและประโยชน์ต่อสังคมของปัญญาประดิษฐ์
DeepSeek และชุมชนโอเพนซอร์ส
การมีส่วนร่วมของ DeepSeek กับชุมชน Hugging Face เป็นประเด็นที่น่าสังเกตในสถานการณ์นี้ Hugging Face เป็นศูนย์กลางการทำงานร่วมกันที่นักพัฒนาแบ่งปันโมเดล ชุดข้อมูล และโค้ด ส่งเสริม นวัตกรรมและการเข้าถึงใน AI ด้วยการเปิดตัวโมเดลบน Hugging Face DeepSeek ได้รับประโยชน์จากข้อเสนอแนะของชุมชน การตรวจสอบข้อเท็จจริง และการปรับปรุงที่อาจเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม การเปิดกว้างนี้ยังหมายความว่าโมเดลของตนอยู่ภายใต้การตรวจสอบอย่างเข้มงวด ดังที่แสดงโดยการวิเคราะห์ของ Sam Paech
เหตุการณ์นี้ตอกย้ำถึงลักษณะสองคมของการทำงานร่วมกันแบบโอเพนซอร์ส แม้ว่าจะส่งเสริม นวัตกรรมและความโปร่งใส แต่ยังเปิดเผยโมเดลต่อช่องโหว่และข้อกล่าวหาที่อาจเกิดขึ้น บริษัทที่ดำเนินงานในสภาพแวดล้อมโอเพนซอร์สจะต้องระมัดระวังเป็นพิเศษเกี่ยวกับการจัดหาข้อมูลและการพิจารณาด้านจริยธรรม เนื่องจาก การกระทำของตนอยู่ภายใต้การตรวจสอบของสาธารณชน
บทบาทของข้อมูลสังเคราะห์ในการฝึกอบรม AI
ข้อมูลสังเคราะห์มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการฝึกอบรม AI สามารถใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลจริง เติมเต็มช่องว่างในชุดข้อมูล และแก้ไขอคติ อย่างไรก็ตาม การใช้ข้อมูลสังเคราะห์ยังก่อให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรม หากโมเดลได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์ที่ได้มาจากโมเดลของคู่แข่ง อาจถือเป็นการละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาหรือแนวทางปฏิบัติทางจริยธรรม
ความขัดแย้งของ DeepSeek เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมี ความชัดเจนและข้อบังคับที่มากขึ้นเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ในการฝึกอบรม AI ชุมชน AI จะต้องพัฒนามาตรฐานเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสังเคราะห์ถูกสร้างขึ้นอย่างมีจริยธรรมและไม่ละเมิดสิทธิ์ของผู้อื่น
การเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานโมเดล AI: สนามแข่งขัน
การเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานโมเดล AI เป็นส่วนสำคัญในการติดตาม ความคืบหน้าและเปรียบเทียบประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การแสวงหาคะแนนเกณฑ์มาตรฐานสูงยังสามารถกระตุ้นให้เกิดพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมได้ หากบริษัทมุ่งเน้นไปที่การบรรลุคะแนนสูงสุดมากเกินไป อาจถูกล่อลวงให้ลดหย่อนหรือใช้ข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
ภาพหน้าจอของ Sam Paech ของ EQ-Bench เกี่ยวกับผลการประเมิน การประเมินของโมเดล AI แสดงให้เห็นถึงรุ่นโมเดลการพัฒนาของ Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash และ Gemma 3 สิ่งนี้เน้นย้ำถึงลักษณะการแข่งขันของการพัฒนาโมเดล AI และเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
ความสำคัญของการตรวจสอบอิสระ
เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนา AI ที่มีจริยธรรมและโปร่งใส การตรวจสอบอิสระอาจมีความจำเป็น ผู้ตรวจสอบอิสระสามารถตรวจสอบแนวทางการจัดหาข้อมูล วิธีการฝึกอบรม และประสิทธิภาพของโมเดลเพื่อระบุการละเมิดทางจริยธรรมหรืออคติที่อาจเกิดขึ้นได้ การตรวจสอบเหล่านี้สามารถช่วยสร้างความไว้วางใจและความมั่นใจของสาธารณชนในเทคโนโลยี AI ได้
ความขัดแย้งของ DeepSeek เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีความรับผิดชอบที่มากขึ้นในอุตสาหกรรม AI บริษัทควรรับผิดชอบต่อผลกระทบทางจริยธรรมของโมเดล AI ของตน และการตรวจสอบอิสระ สามารถช่วยให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามภาระผูกพันทางจริยธรรมของตน
เส้นทางข้างหน้า: ความโปร่งใสและการทำงานร่วมกัน
วิธีการข้างหน้าสำหรับอุตสาหกรรม AI อยู่ที่ความโปร่งใสและการทำงานร่วมกัน บริษัทควรมีความโปร่งใสเกี่ยวกับแนวทางการจัดหาข้อมูลและวิธีการฝึกอบรม นอกจากนี้ ควรทำงานร่วมกันซึ่งกันและกันและกับชุมชน AI ในวงกว้างเพื่อพัฒนาระเบียบมาตรฐานและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
ความขัดแย้งของ DeepSeek เป็นเครื่องเตือนใจว่าอุตสาหกรรม AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา มีงานอีกมากที่ต้องทำเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยี AI ได้รับการพัฒนาและใช้อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบเพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติทั้งหมด
ผลกระทบทางกฎหมายและสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา
ข้อกล่าวหาต่อ DeepSeek ก่อให้เกิดคำถามทางกฎหมายที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา หากได้รับการพิสูจน์แล้วว่า DeepSeek ฝึกฝนโมเดล AI โดยใช้ข้อมูลที่ได้มาจาก Gemini ของ Google โดยไม่ได้รับอนุญาตอย่างถูกต้อง อาจต้องเผชิญกับการดำเนินคดีทางกฎหมาย ฐานละเมิดลิขสิทธิ์หรือการยักยอกความลับทางการค้า
กรอบกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับ AI และทรัพย์สินทางปัญญายังคงมีการพัฒนา และคดี DeepSeek สามารถสร้างแบบอย่างที่สำคัญได้ โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมีแนวทางทางกฎหมายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลโมเดล AI และการคุ้มครองสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาในยุค AI
ศาลความคิดเห็นของประชาชน
นอกเหนือจากผลกระทบทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้นแล้ว DeepSeek ยังเผชิญหน้ากับศาลความคิดเห็นของประชาชนอีกด้วย ข้อกล่าวหาเรื่องพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมสามารถทำลายชื่อเสียงของบริษัทและบ่อนทำลายความไว้วางใจของสาธารณชน DeepSeek จะต้องกล่าวถึงข้อกล่าวหาอย่างโปร่งใส ดำเนินขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมเพื่อแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการพัฒนา AI อย่างมีจริยธรรม
การรับรู้ของสาธารณชนเกี่ยวกับ AI เป็นสิ่งสำคัญต่อการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย หาก AI ถูกมองว่าได้รับการพัฒนา และใช้อย่างไม่เหมาะสม อาจนำไปสู่การต่อต้านจากสาธารณชน และขัดขวางความคืบหน้าของเทคโนโลยี AI
การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและจริยธรรม
ความขัดแย้งของ DeepSeek เน้นย้ำถึงความตึงเครียดระหว่างนวัตกรรมและจริยธรรมในอุตสาหกรรม AI บริษัทอยู่ภายใต้แรงกดดันที่จะคิดค้นและพัฒนาโมเดล AI ที่ล้ำสมัย แต่ก็ต้องแน่ใจว่าตนกำลังทำอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ
ชุมชน AI ต้องหาวิธีสร้างสมดุลระหว่างการแสวงหานวัตกรรมกับความต้องการข้อพิจารณาด้านจริยธรรม ซึ่งต้องอาศัยความมุ่งมั่นต่อความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และการทำงานร่วมกัน
อนาคตของการกำกับดูแล AI
กรณี DeepSeek เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการกำกับดูแล AI ที่แข็งแกร่งขึ้น รัฐบาลและหน่วยงานกำกับดูแลอาจต้องก้าวเข้ามาเพื่อกำหนดแนวทางและระเบียบมาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับการพัฒนาและการนำ AI ไปใช้
การกำกับดูแล AI ควรมุ่งเน้นไปที่การส่งเสริม AI ที่มีจริยธรรม การคุ้มครองสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา และการรับรองความปลอดภัยของสาธารณชน นอกจากนี้ ควรส่งเสริม นวัตกรรมและหลีกเลี่ยงการขัดขวางการเติบโตของอุตสาหกรรม AI
บทสรุป: เรียกร้องให้มีการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบ
ความขัดแย้งของ DeepSeek เป็นสัญญาณเตือนสำหรับอุตสาหกรรม AI โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการพิจารณาด้านจริยธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบในการพัฒนา AI ชุมชน AI จะต้องเรียนรู้จากเหตุการณ์นี้และดำเนินการที่เป็นรูปธรรมเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยี AI ได้รับการพัฒนาและใช้อย่างมีความรับผิดชอบเพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติทั้งหมด