Yapay zeka dünyası, DeepSeek’in R1 akıl yürütme modelinin geliştirilmiş bir versiyonunun piyasaya sürülmesinin ardından spekülasyonlarla çalkalanıyor. Çinli bu yapay zeka laboratuvarı, matematik ve kodlama benchmarklarında etkileyici yetenekler sergileyen bir model tanıttı. Ancak, bu modeli eğitmek için kullanılan verilerin kaynağı bir tartışma noktası haline geldi ve bazı yapay zeka araştırmacıları Google’ın Gemini yapay zeka ailesiyle olası bir bağlantı olduğunu öne sürüyor.
DeepSeek’in R1 Modeli: Yakından Bir Bakış
DeepSeek’in R1 akıl yürütme modeli, matematiksel problem çözme ve kodlama görevleri gibi alanlardaki performansıyla dikkat çekti. Şirketin, modelin eğitiminde kullanılan belirli veri kaynaklarını açıklamaktan çekinmesi, yapay zeka araştırma topluluğu içinde spekülasyonları artırdı.
Gemini Etkisi İddiaları
Tartışmanın özünde, DeepSeek’in kendi modelini geliştirmek için Google’ın Gemini’sinden elde edilen çıktıları kullanmış olabileceği ihtimali yatıyor. "Duygusal zeka" değerlendirmeleri konusunda uzmanlaşmış bir yapay zeka geliştiricisi olan Sam Paech, DeepSeek’in R1-0528 modelinin Google’ın Gemini 2.5 Pro’nun tercih ettiği dil ve ifadelere benzer tercihler sergilediğini gösteren kanıtlar sundu. Bu gözlem tek başına kesin bir kanıt teşkil etmese de, devam eden tartışmaya katkıda bulundu.
Tartışmaya başka bir katman ekleyen, serbest konuşmaya odaklanan bir yapay zeka değerlendirme aracı olan "SpeechMap"in anonim yaratıcısı, DeepSeek modeli tarafından üretilen "düşüncelerin" - sonuçlara varmak için kullandığı içsel akıl yürütme süreçlerinin - Gemini’nin izleme modellerine benzediğini belirtti. Bu, DeepSeek’in Google’ın Gemini ailesinden veri kullanıp kullanmadığı sorusunu daha da yoğunlaştırıyor.
Önceki Suçlamalar ve OpenAI’nin Endişeleri
Bu, DeepSeek’in rakip yapay zeka modellerinden veri kullanmakla suçlandığı ilk sefer değil. Aralık ayında, DeepSeek’in V3 modelinin sık sık kendisini OpenAI’nin yaygın olarak kullanılan yapay zeka sohbet robotu ChatGPT olarak tanımladığı gözlemlendi. Bu, modelin ChatGPT sohbet kayıtları üzerinde eğitilmiş olabileceği şüphelerine yol açtı.
Entrikayı artıran bir şekilde, OpenAI’nin bu yılın başlarında DeepSeek’i, daha küçük modelleri eğitmek için daha büyük, daha güçlü yapay zeka modellerinden veri çıkarmayı içeren bir teknik olan damıtmayı kullanmakla ilişkilendiren kanıtlar keşfettiği bildiriliyor. Raporlara göre, OpenAI’nin kilit bir işbirlikçisi ve yatırımcısı olan Microsoft, 2024’ün sonlarında OpenAI geliştirici hesapları aracılığıyla önemli miktarda veri sızıntısı tespit etti. OpenAI, bu hesapların DeepSeek ile ilişkili olduğuna inanıyor.
Damıtma, yapay zeka dünyasında yaygın bir uygulama olsa da, OpenAI’nin hizmet şartları, kullanıcıların şirketin model çıktısını rekabet eden yapay zeka sistemleri oluşturmak için kullanmasını açıkça yasaklıyor. Bu, OpenAI’nin politikalarının potansiyel ihlalleriyle ilgili endişeleri artırıyor.
Yapay Zeka "Kirlenmesi" Zorluğu
Yapay zeka modellerinin eğitim sırasında benzer kelime dağarcığı ve ifadeler üzerinde birleşebileceğini dikkate almak önemlidir. Bunun temel nedeni, yapay zeka şirketleri için birincil eğitim verisi kaynağı olan açık web’in giderek yapay zeka tarafından oluşturulan içerikle dolmuş olmasıdır. İçerik çiftlikleri, tıklama tuzağı makaleleri üretmek için yapay zekayı kullanıyor ve botlar Reddit ve X gibi platformları yapay zeka tarafından oluşturulan gönderilerle dolduruyor.
Veri manzarasındaki bu "kirlenme", yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği eğitim veri kümelerinden etkili bir şekilde filtrelemeyi zorlaştırıyor. Sonuç olarak, bir modelin çıktısının gerçekten başka bir modelin verilerinden mi türetildiği yoksa sadece web’deki yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin her yerde bulunmasını mı yansıttığını ayırt etmek zor olabilir.
Konuyla İlgili Uzman Perspektifleri
Bağlantıyı kesin olarak kanıtlamadaki zorluklara rağmen, AI2 yapay zeka araştırma enstitüsünde araştırmacı olan Nathan Lambert gibi yapay zeka uzmanları, DeepSeek’in Google’ın Gemini’sinden elde edilen veriler üzerinde eğitim alma olasılığının makul olduğuna inanıyor. Lambert, GPU kullanılabilirliğinde kısıtlamalarla karşı karşıya kalan ancak bol miktarda finansal kaynağa sahip olan DeepSeek’in, mevcut en iyi API modeli tarafından oluşturulan sentetik verileri kullanmanın daha verimli olabileceğini öne sürüyor.
Yapay Zeka Şirketleri Güvenlik Önlemlerini Artırıyor
Damıtma ve yetkisiz veri kullanımıyla ilgili endişeler, yapay zeka şirketlerini güvenlik önlemlerini artırmaya yöneltiyor. Örneğin OpenAI, artık kuruluşların belirli gelişmiş modellere erişmek için bir kimlik doğrulama sürecini tamamlamasını şart koşuyor. Bu süreç, OpenAI’nin API’sinin desteklediği bir ülkeden devlet tarafından verilmiş bir kimlik gerektiriyor ve Çin’i dışlıyor.
Google da damıtma potansiyelini azaltmak için adımlar attı. Yakın zamanda AI Studio geliştirici platformu aracılığıyla sunulan modeller tarafından oluşturulan izleri "özetlemeye" başladı. Bu, Gemini izlerinden ayrıntılı bilgi çıkararak rekabet eden modelleri eğitmeyi zorlaştırıyor. Benzer şekilde, Anthropic de "rekabet avantajlarını" koruma ihtiyacını gerekçe göstererek kendi modelinin izlerini özetleme planlarını duyurdu.
Yapay Zeka Ortamı İçin Sonuçlar
DeepSeek ile ilgili tartışma ve Google’ın Gemini verilerinin potansiyel kullanımı, yapay zeka ortamında çeşitli önemli sorunları vurguluyor:
- Veri etiği ve sorumlu yapay zeka geliştirme: Yapay zeka modelleri giderek daha sofistike hale geldikçe, veri kaynak bulma ve kullanımıyla ilgili etik hususlar en önemli hale geliyor. Yapay zeka şirketleri, etik yönergelere uyduklarından ve başkalarının fikri mülkiyet haklarına saygı duyduklarından emin olmalıdır.
- Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin etkisi: Web’deki yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin çoğalması, yapay zeka eğitimi için bir zorluk teşkil ediyor. Veriler giderek "kirlendikçe", yapay zeka modellerinin kalitesini ve bütünlüğünü sağlamak daha zor hale geliyor.
- Şeffaflık ve hesap verebilirliğe duyulan ihtiyaç: Yapay zeka şirketleri, veri kaynakları ve eğitim yöntemleri konusunda şeffaf olmalıdır. Bu, güven oluşturmaya ve yapay zekanın sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamaya yardımcı olacaktır.
- Sağlam güvenlik önlemlerinin önemi: Yapay zeka endüstrisi daha rekabetçi hale geldikçe, yapay zeka şirketlerinin verilerine ve modellerine yetkisiz erişimi önlemek için sağlam güvenlik önlemleri uygulaması gerekiyor.
Yapay Zeka Gelişiminin Geleceği
DeepSeek tartışması, yapay zeka endüstrisinin karşılaştığı karmaşık etik ve teknik zorlukları hatırlatıyor. Yapay zeka gelişmeye devam ederken, yapay zeka şirketlerinin, araştırmacıların ve politika yapıcıların yapay zekanın toplumun yararına olacak şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamak için birlikte çalışması çok önemlidir. Bu, şeffaflığı, hesap verebilirliği ve etik veri uygulamalarını teşvik etmeyi içerir.
Devam Eden Tartışma: DeepSeek’e yönelik iddialar, veri gizliliği, güvenliği ve etik yapay zeka geliştirme konusundaki artan endişelerin altını çiziyor. Veri kaynak bulmadaki şeffaflık eksikliği ve meşru veri toplama ile yetkisiz veri kazıma arasındaki giderek bulanıklaşan sınırlar, yapay zeka topluluğu içinde net düzenlemeler ve sorumlu uygulamalar gerektiriyor. Teknoloji ilerledikçe, endüstri fikri mülkiyet hakları, "yapay zeka kirlenmesi" riski ve kasıtsız sonuçlar gibi konularla mücadele etmelidir.
Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Etiği: DeepSeek ile ilgili tartışma ayrıca, yapay zeka modelleri için eğitim verileri toplarken devreye giren etik hususları da vurguluyor. İnternetten kazınan geniş veri kümelerine artan bağımlılıkla birlikte, verilerin kime ait olduğu, rızanın nasıl alındığı (veya göz ardı edildiği) ve verilerin adil ve sorumlu bir şekilde kullanılıp kullanılmadığı gibi sorular daha acil hale geliyor. Yapay zeka topluluğu, telif hakkı yasalarına saygı duyan, kişisel bilgileri koruyan ve önyargıyı azaltan veri kaynak bulma için net yönergeler oluşturmalıdır.
Yapay Zeka Hakimiyeti Yarışı: DeepSeek’e yönelik suçlamalar, Amerika Birleşik Devletleri ve Çin arasındaki yoğun yapay zeka hakimiyeti yarışının bir yansıması olarak da yorumlanabilir. Her iki ülke de yapay zeka araştırma ve geliştirmesine milyarlarca dolar akıtıyor ve atılımlar yapma baskısı rekabeti körüklüyor ve potansiyel olarak köşeleri kesiyor. DeepSeek gerçekten de OpenAI veya Google verilerini izinsiz kullanıyorsa, bu, uzun süredir ABD-Çin teknoloji ilişkisini rahatsız eden agresif taktikler ve fikri mülkiyet hırsızlığının bir örneği olarak yorumlanabilir.
Yapay Zeka Ekosistemi İçin Daha Geniş Sonuçlar: Odak noktası şu anda DeepSeek olsa da, bu vaka tüm yapay zeka ekosistemi için daha geniş sonuçlar doğurabilir. DeepSeek’in ChatGPT veya Gemini’den yasa dışı bir şekilde veri kullandığı kanıtlanırsa, bu diğer şirketleri kendi veri kaynak bulma uygulamalarını titizlikle denetlemeye teşvik edebilir, bu da potansiyel olarak geliştirme hızını yavaşlatır ve maliyetleri artırır. Ayrıca, yalnızca ABD ve Çin’de değil, küresel olarak veri toplama ve kullanım etrafında daha sıkı düzenlemelere yol açabilir.
Sentetik Olarak Oluşturulan Verilerin Etkisi: Lambert tarafından önerilen, modelleri eğitmek için uygulanabilir bir alternatif olarak sentetik verilerin ortaya çıkması, yapay zeka gelişiminin geleceği hakkında temel soruları gündeme getiriyor. Sentetik veri kümeleri, gerçek dünya verileriyle ilgili etik ve telif hakkı endişelerinin bazılarını atlatırken, sentetik veriler üzerinde eğitilen modellerin performansı ve sağlamlığı, genellikle orijinal veriler üzerinde eğitilenlere uymuyor. Yapay zeka topluluğu, doğruluk ve güvenilirliği tehlikeye atmadan endüstrinin ihtiyaçlarını karşılayan sofistike sentetik veri kümeleri oluşturmak için yenilikçi yaklaşımlar bulmalıdır.
Veri Yönetimi Biçimi Olarak Model Özetleme: Google ve Anthropic’in modelleri tarafından oluşturulan izleri "özetlemeye" başlama yönündeki son kararı, yapay zeka endüstrisinde veri yönetiminin artan önemini gösteriyor. Şirketler, modellerin karar alma süreçlerindeki ayrıntılı bilgileri gizleyerek, diğerlerinin teknolojilerini tersine mühendislik yapmasını zorlaştırıyor. Bu yaklaşım, ticari sırları korumaya ve etik veri kaynak bulma uygulamalarını desteklemeye yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı ve açıklanabilirliği hakkında soruları da gündeme getiriyor.
İnovasyonu Etik ve Yasal Hususlarla Dengeleme: DeepSeek tartışması, yapay zeka inovasyonunu teşvik etmek ile fikri mülkiyet haklarını korumak ve etik ilkelere bağlılığı sağlamak arasında dikkatli bir denge kurma ihtiyacının altını çiziyor. Yapay zeka modelleri gelişmeye ve karmaşıklaşmaya devam ettikçe, endüstrinin karşılaştığı etik ve yasal zorluklar daha da belirgin hale gelecektir. Bu endişeler arasında doğru dengeyi bulmak, yapay zekanın sorumlu ve sürdürülebilir gelişimini teşvik etmek için kritik öneme sahip olacaktır.