Yapay zeka dünyası tartışmalara yabancı değil ve son gelişme Çinli AI laboratuvarı DeepSeek’i içeriyor. DeepSeek yakın zamanda, matematik ve kodlama kıyaslama testlerinde etkileyici yetenekler sergileyen R1 akıl yürütme modelinin güncellenmiş bir sürümünü tanıttı. Ancak, bu modeli eğitmek için kullanılan verilerin kaynağı, AI araştırmacıları arasında önemli bir tartışmaya yol açtı ve bazıları en azından kısmen Google’ın Gemini AI modelleri ailesinden kaynaklanmış olabileceğini düşünüyor. Bu şüphe, etik uygulamalar, veri kaynak kullanımı ve yapay zeka endüstrisindeki rekabet ortamı hakkında önemli soruları gündeme getiriyor.
Sunulan Kanıtlar
Tartışma, AI sistemleri için "duygusal zeka" değerlendirmeleri oluşturma konusunda uzmanlaşmış, Melbourne merkezli bir geliştirici olan Sam Paech’in, DeepSeek’in en son modelinin Gemini tarafından oluşturulan çıktılarla eğitildiğine dair kanıt olduğunu iddia ettiği sunumla başladı. Paech’e göre, R1-0528 olarak tanımlanan DeepSeek’in modeli, Google’ın Gemini 2.5 Pro’nun tercih ettiği belirli kelime ve ifadeler için bir tercih sergiliyor. Bu tek başına kesin olmasa da, kırmızı bir bayrak çekiyor ve daha fazla soruşturmayı gerektiriyor.
İlgiyi artıran bir diğer geliştirici, SpeechMap takma adıyla çalışan ve AI için "özgür konuşma değerlendirmesi" oluşturmasıyla tanınan bir kişi, DeepSeek modelinin izlerinin - bir sonuca doğru çalışırken oluşturduğu "düşünceler" - "Gemini izleri gibi okunduğuna" dikkat çekti. Dilbilimsel kalıpların ve düşünce süreçlerinin bu yakınsaması, DeepSeek’in eğitim sürecinde Gemini’nin çıktılarını kullanmış olabileceği şüphesini daha da körüklüyor.
DeepSeek’e Yönelik Geçmiş Suçlamalar
Bu, DeepSeek’in AI modellerini rakip AI sistemlerinden elde edilen verilerle eğitmekle suçlandığı ilk sefer değil. Aralık ayında geliştiriciler, DeepSeek’in V3 modelinin genellikle kendisini OpenAI’nin AI destekli sohbet platformu ChatGPT olarak tanımladığına dikkat çekti. Bu garip davranış, modelin ChatGPT sohbet günlükleri ile eğitilmiş olabileceğini gösteriyordu ve böyle bir uygulamanın etik sonuçlarına ilişkin endişeleri artırıyordu.
Bu yılın başlarında OpenAI, Financial Times’a, DeepSeek’i daha büyük, daha yetenekli modellerden veri çıkarma tekniği olan damıtma kullanımına bağlayan kanıtlar ortaya çıkardığını bildirdi. Dahası, OpenAI’nin önemli bir işbirlikçisi ve yatırımcısı olan Microsoft, 2024’ün sonlarında OpenAI geliştirici hesapları aracılığıyla önemli miktarda verinin sızdırıldığını tespit etti. OpenAI, bu hesapların DeepSeek ile bağlantılı olduğuna inanıyor ve yetkisiz veri çıkarma şüphesini daha da sağlamlaştırıyor.
Damıtma doğası gereği etik olmasa da, OpenAI’nin hizmet şartları, müşterilerin şirketin fikri mülkiyetini korumak ve yapay zeka endüstrisindeki adil rekabet ortamını sürdürmek amacıyla rakip AI sistemleri oluşturmak için şirketin model çıktılarını kullanmasını açıkça yasaklamaktadır. DeepSeek gerçekten de R1 modelini Gemini çıktıları üzerinde eğitmek için damıtma kullandıysa, OpenAI’nin hizmet şartlarının ihlali anlamına gelecek ve ciddi etik endişelere yol açacaktır.
Veri Bulaşmasının Zorlukları
Birçok AI modelinin kendilerini yanlış tanımlama ve benzer kelime ve ifadelerde birleşme eğilimi gösterdiğini kabul etmek önemlidir. Bu olgu, AI şirketleri için temel eğitim verisi kaynağı olarak hizmet veren açık web’deki AI tarafından oluşturulan içeriğin artan varlığına bağlanabilir. İçerik çiftlikleri, tıklama tuzağı makaleleri oluşturmak için yapay zeka kullanıyor ve botlar Reddit ve X gibi platformları AI tarafından oluşturulan gönderilerle dolduruyor.
Web’in AI tarafından oluşturulan içerikle bu "bulaşması", AI şirketleri için önemli bir zorluk teşkil ediyor ve AI çıktılarını eğitim veri kümelerinden kapsamlı bir şekilde filtrelemeyi son derece zorlaştırıyor. Sonuç olarak, AI modelleri istemeden birbirinden öğrenebilir ve dil ve düşünce süreçlerinde gözlemlenen benzerliklere yol açabilir.
Uzman Görüşleri ve Bakış Açıları
Veri bulaşmasının zorluklarına rağmen, kar amacı gütmeyen AI araştırma enstitüsü AI2’de araştırmacı olan Nathan Lambert gibi AI uzmanları, DeepSeek’in Google’ın Gemini’sinden elde edilen verilerle eğitim yapmasının mantıksız olmadığına inanıyor. Lambert, az sayıda GPU’ya sahip ancak bol miktarda mali kaynağa sahip DeepSeek’in, mevcut en iyi API modelinden sentetik veri oluşturmayı tercih etmiş olabileceğini öne sürüyor. Ona göre, bu yaklaşım DeepSeek için daha hesaplama açısından verimli olabilir.
Lambert’in perspektifi, AI şirketlerini alternatif veri kaynak stratejilerini keşfetmeye yönlendirebilecek pratik düşünceleri vurguluyor. Sentetik veri kullanımı meşru ve etkili bir teknik olabilse de, verilerin etik olarak oluşturulduğundan ve herhangi bir hizmet şartını veya etik yönergeyi ihlal etmediğinden emin olmak çok önemlidir.
Güvenlik Önlemleri ve Önleyici Çabalar
Damıtma ve veri bulaşmasıyla ilgili endişelere yanıt olarak, AI şirketleri güvenlik önlemlerini artırıyor. Örneğin OpenAI, kuruluşların belirli gelişmiş modellere erişebilmeleri için bir kimlik doğrulama sürecini tamamlamaları şartını getirmiştir. Bu süreç, OpenAI’nin API’si tarafından desteklenen ülkelerden birinden hükümet tarafından verilmiş bir kimlik gerektiriyor ve Çin’i listeden çıkarıyor.
Google ayrıca, AI Studio geliştirici platformu aracılığıyla sunulan modeller tarafından oluşturulan izleri "özetleyerek" damıtma riskini azaltmak için adımlar attı. Bu özetleme süreci, Gemini izleri üzerinde performanslı rakip modelleri eğitme zorluğunu artırıyor. Benzer şekilde Anthropic, Mayıs ayında "rekabet avantajlarını" koruma ihtiyacını gerekçe göstererek kendi modelinin izlerini özetlemeye başlayacağını duyurdu.
Bu güvenlik önlemleri, AI şirketlerinin fikri mülkiyet haklarını korumak ve yetkisiz veri çıkarmayı önlemek için gösterdiği ortak bir çabayı temsil ediyor. Daha katı erişim kontrolleri uygulayarak ve model izlerini karartarak, etik olmayan uygulamaları caydırmayı ve AI endüstrisinde eşit bir oyun alanını sürdürmeyi amaçlıyorlar.
Google’ın Yanıtı
Yorum için başvurulduğunda Google, iddialara henüz yanıt vermedi. Bu sessizlik, spekülasyonlara yer bırakıyor ve tartışmayı daha da yoğunlaştırıyor. AI topluluğu Google’dan resmi bir açıklama beklerken, DeepSeek’in veri kaynak uygulamalarıyla ilgili sorular hala devam ediyor.
Yapay Zeka Endüstrisi İçin Çıkarımlar
DeepSeek tartışması, yapay zeka geliştirmenin etik sınırları ve sorumlu veri kaynak kullanımının önemi hakkında temel soruları gündeme getiriyor. AI modelleri giderek daha karmaşık ve yetenekli hale geldikçe, köşeleri kesme ve yetkisiz verileri kullanma cazibesi daha da güçlenebilir. Ancak, bu tür uygulamalar, AI endüstrisinin bütünlüğünü baltalamak ve kamu güvenini aşındırmak gibi zararlı sonuçlara yol açabilir.
Yapay zekanın uzun vadeli sürdürülebilirliğini ve etik gelişimini sağlamak için, yapay zeka şirketlerinin katı etik yönergelere uymaları ve sorumlu veri kaynak uygulamalarına öncelik vermeleri zorunludur. Bu, veri sağlayıcılarından açık onay almak, fikri mülkiyet haklarına saygı duymak ve yetkisiz veya önyargılı veri kullanımından kaçınmak anlamına gelir.
Ayrıca, yapay zeka endüstrisinde daha fazla şeffaflık ve hesap verebilirlik gereklidir. AI şirketleri, veri kaynak uygulamaları ve modellerini eğitmek için kullanılan yöntemler hakkında daha açık olmalıdır. Bu artan şeffaflık, AI sistemlerine güven ve güven oluşturmaya yardımcı olacak ve daha etik ve sorumlu bir AI ekosistemini teşvik edecektir.
DeepSeek tartışması, yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ederken ele alınması gereken zorlukların ve etik düşüncelerin zamanında bir hatırlatıcısıdır. Etik ilkeleri destekleyerek, şeffaflığı teşvik ederek ve işbirliğini teşvik ederek, AI topluluğu AI’nın etik değerler pahasına değil, toplumun yararına kullanılmasını sağlayabilir.
Teknik Yönlere Derin Dalış
Bu konunun nüanslarını daha iyi anlamak için, AI modellerinin nasıl eğitildiği ve söz konusu olan belirli teknikler, yani damıtma ve sentetik veri üretimi gibi teknik yönlerin derinlemesine incelenmesi çok önemlidir.
Damıtma: Zekayı Kopyalamak mı?
AI bağlamında damıtma, daha küçük, daha verimli bir "öğrenci" modelinin daha büyük, daha karmaşık bir "öğretmen" modelinin davranışını taklit etmek üzere eğitildiği bir model sıkıştırma tekniğini ifade eder. Öğrenci modeli, öğretmen modelinin çıktılarını gözlemleyerek öğrenir, etkili bir şekilde bilgi çıkarır ve daha küçük bir mimariye aktarır. Damıtma, AI modellerini kaynak kısıtlı cihazlara dağıtmak için faydalı olsa da, öğretmen modelinin verilerinin veya mimarisinin tescilli olması durumunda etik endişeler uyandırır.
DeepSeek, R1 modelini eğitmek için Gemini’nin çıktılarını izinsiz olarak damıtma yoluyla kullandıysa, Gemini’nin zekasını klonlamaya ve potansiyel olarak Google’ın fikri mülkiyet haklarını ihlal etmeye eşdeğer olacaktır. Buradaki anahtar nokta, telif hakkı ve diğer yasal mekanizmalarla korunan Gemini’nin çıktılarının izinsiz kullanılmasıdır.
Sentetik Veri Üretimi: İki Ucu Keskin Bıçak
Sentetik veri üretimi, gerçek dünya verilerine benzeyen yapay veri noktaları oluşturmayı içerir. Bu teknik genellikle, özellikle gerçek verilerin kıt veya elde edilmesi pahalı olduğunda, eğitim veri kümelerini artırmak için kullanılır. Ancak, sentetik verilerin kalitesi ve etik sonuçları, nasıl oluşturulduğuna büyük ölçüde bağlıdır.
DeepSeek sentetik veri oluşturmak için Gemini’nin API’sini kullandıysa, soru şu hale gelir: bu veriler gerçek Gemini çıktılarına ne kadar benziyor ve Google’ın fikri mülkiyetini ihlal ediyor mu? Sentetik veriler yalnızca Gemini’den ilham alıyorsa ancak çıktılarını doğrudan kopyalamıyorsa, bu adil kullanım olarak kabul edilebilir. Ancak, sentetik veriler Gemini’nin çıktılarından neredeyse ayırt edilemiyorsa, damıtmayla aynı endişeleri uyandırabilir.
Model Aşırı Uyumunun Etkileri
İlgili bir diğer endişe, model aşırı uyumudur. Aşırı uyum, bir model eğitim verilerini o kadar iyi öğrendiğinde ortaya çıkar ki, yeni, görülmeyen veriler üzerinde kötü performans gösterir. DeepSeek, R1 modelini Gemini’nin çıktıları üzerinde aşırı derecede eğittiyse, bu, modelin yeni durumlara genellemek yerine Gemini’nin yanıtlarını esasen ezberlediği aşırı uyuma neden olmuş olabilir.
Bu tür bir aşırı uyum, yalnızca R1 modelinin uygulanabilirliğini sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin Gemini’nin verilerine bağımlılığını tespit etmeyi de kolaylaştırır. SpeechMap’in belirttiği "izler", R1 modelinin esasen Gemini’nin çıktılarından öğrenilen kalıpları tekrarladığı bu aşırı uyumun kanıtı olabilir.
Etik Düşünceler ve Endüstri En İyi Uygulamaları
Teknik yönlerin ötesinde, bu tartışma AI geliştirmesi için açık etik yönergelere ve endüstri en iyi uygulamalarına duyulan ihtiyacıvurgulamaktadır. Bazı temel ilkeler şunlardır:
- Şeffaflık: AI şirketleri, veri kaynakları ve eğitim metodolojileri konusunda şeffaf olmalıdır. Bu, bağımsız denetim ve doğrulama sağlar.
- Onay: AI şirketleri, verilerini eğitim için kullanmadan önce veri sağlayıcılarından açık onay almalıdır. Bu, fikri mülkiyet haklarına saygı duymayı ve yetkisiz veri kazımından kaçınmayı içerir.
- Adalet: AI modelleri adil ve önyargısız olmalıdır. Bu, veri çeşitliliğine dikkatli bir şekilde dikkat etmeyi ve algoritmik önyargıyı azaltmayı gerektirir.
- Hesap Verebilirlik: AI şirketleri, AI modellerinin eylemlerinden sorumlu olmalıdır. Bu, açık sorumluluk çerçeveleri oluşturmayı ve AI sistemlerinin neden olduğu zararları ele almayı içerir.
- Güvenlik: AI şirketleri, AI modellerinin ve verilerinin güvenliğine öncelik vermelidir. Bu, yetkisiz erişime karşı koruma ve veri ihlallerini önlemeyi içerir.
Düzenlemenin Rolü
Etik yönergelere ve endüstri en iyi uygulamalarına ek olarak, AI geliştirmenin getirdiği zorlukları ele almak için düzenleme gerekli olabilir. Olası bazı düzenleyici önlemler şunlardır:
- Veri gizliliği yasaları: Bireylerin verilerini koruyan ve kişisel bilgilerin AI eğitimi için kullanımını kısıtlayan yasalar.
- Fikri mülkiyet yasaları: AI modellerini ve verilerini yetkisiz kopyalamadan ve dağıtımdan koruyan yasalar.
- Rekabet yasaları: Veri istiflemesi ve kaynaklara haksız erişim gibi yapay zeka endüstrisindeki rekabet karşıtı davranışları önleyen yasalar.
- Güvenlik düzenlemeleri: Kritik uygulamalarda kullanılan AI sistemlerinin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlayan düzenlemeler.
Etik yönergeleri, endüstri en iyi uygulamalarını ve uygun düzenlemeyi birleştirerek, bir bütün olarak topluma fayda sağlayan daha sorumlu ve sürdürülebilir bir AI ekosistemi oluşturabiliriz. DeepSeek tartışması, bizi bu zorlukların üstesinden proaktif olarak gelmeye ve AI’nın değerlerimiz ve ilkelerimizle uyumlu bir şekilde geliştirilmesini sağlamaya çağıran bir uyandırma çağrısıdır.