Son zamanlarda, Çinli bir yapay zeka laboratuvarı olan DeepSeek’in, en son yinelemesi olan R1 akıl yürütme yapay zeka modelini eğitmek için Google’ın Gemini AI modelinden elde edilen verileri kullanmış olabileceği yönünde spekülasyonlar ortaya çıktı. Bu model, matematik ve kodlama kıyaslamalarında güçlü bir performans sergilemiştir. DeepSeek, R1’i eğitmek için kullanılan veri kaynakları hakkında sessiz kalırken, bazı yapay zeka araştırmacıları Gemini’nin veya en azından Gemini’nin bazı bölümlerinin bir rol oynadığını öne sürdüler.
Kanıtlar ve Suçlamalar
AI için “duygusal zeka” değerlendirmeleri oluşturma konusunda uzmanlaşmış, Melbourne merkezli bir geliştirici olan Sam Paech, DeepSeek modelinin Gemini tarafından oluşturulan çıktılar kullanılarak eğitildiğine inandığı şeyi kanıt olarak sunmuştur. Paech, X’te (eski adıyla Twitter) yaptığı bir gönderide, DeepSeek modelinin, özellikle R1-0528 sürümünün, Google’ın Gemini 2.5 Pro’nun tercih ettiği dil ve ifadelere benzer bir tercih sergilediğini belirtti.
Ayrıca, AI için bir “ifade özgürlüğü değerlendirmecisi” olan SpeechMap’in yaratıcısının takma adı altında faaliyet gösteren bir başka geliştirici, DeepSeek modelinin sonuçlara doğru çalışırken ürettiği “düşüncelerin” Gemini izlerine çok benzediğini gözlemlemiştir. Bu gözlem, iddialara bir entrika katmanı daha eklemektedir.
Bu, DeepSeek’in rakip AI modellerinden elde edilen verileri kullanma iddialarıyla ilk kez karşı karşıya kalması değildir. Aralık ayında, geliştiriciler DeepSeek’in V3 modelinin sıklıkla kendisini OpenAI’nin popüler sohbet robotu platformu olan ChatGPT olarak tanımladığını fark ettiler. Bu, modelin ChatGPT sohbet günlüklerinde eğitildiğini ve veri kullanım uygulamaları hakkında endişelere yol açtığını gösterdi.
Daha Derin Suçlamalar: Damıtma ve Veri Sızdırma
Bu yılın başlarında, OpenAI Financial Times ile DeepSeek’i damıtma adı verilen bir tekniğin kullanımıyla ilişkilendiren kanıtlar keşfettiklerini paylaştı. Damıtma, daha büyük, daha karmaşık modellerden veri çıkararak AI modellerini eğitmeyi içerir. Bloomberg, OpenAI’nin kilit işbirlikçisi ve yatırımcısı olan Microsoft’un, 2024’ün sonlarında OpenAI geliştirici hesapları aracılığıyla önemli bir veri sızıntısı tespit ettiğini bildirdi. OpenAI, bu hesapların DeepSeek ile bağlantılı olduğuna inanıyor.
Damıtma, doğal olarak etik olmamasına rağmen, hizmet şartlarını ihlal ettiğinde sorunlu hale gelir. OpenAI’nin şartları, müşterilerin şirketin model çıktılarını rakip AI sistemleri geliştirmek için kullanmasını açıkça yasaklamaktadır. Bu, DeepSeek’in bu şartlara uyumu hakkında ciddi sorular ortaya çıkarmaktadır.
Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Karanlık Suları
AI modellerinin sıklıkla kendilerini yanlış tanımladığını ve benzer kelimelerde ve ifadelerde birleştiğini kabul etmek önemlidir. Bunun nedeni, birçok AI şirketi için ana eğitim verileri kaynağı olan açık web’in doğasıdır. Web, giderek AI tarafından üretilen içerikle doygun hale gelmektedir. İçerik çiftlikleri, tıklama tuzağı üretmek için AI kullanıyor ve botlar Reddit ve X gibi platformları AI tarafından oluşturulan gönderilerle dolduruyor.
Bu “kirlenme”, AI çıktılarını eğitim veri setlerinden etkili bir şekilde filtrelemeyi inanılmaz derecede zorlaştırır ve DeepSeek’in Gemini verilerini kasıtlı olarak kullanıp kullanmadığı sorusunu daha da karmaşık hale getirir.
Uzman Görüşleri ve Bakış Açıları
İddiaları kesin olarak kanıtlamanın zorluklarına rağmen, bazı AI uzmanları DeepSeek’in Google’ın Gemini’sinden elde edilen veriler üzerinde eğitim almış olmasının makul olduğuna inanıyor. Kâr amacı gütmeyen AI araştırma enstitüsü AI2’de bir araştırmacı olan Nathan Lambert, X’te şunları belirtti: “DeepSeek olsaydım, oradaki en iyi API modelinden kesinlikle tonlarca sentetik veri oluştururdum. [DeepSeek]’in GPU’ları kıt ve parası bol. Kelimenin tam anlamıyla onlar için daha fazla işlem gücü anlamına geliyor.”
Lambert’in bakış açısı, DeepSeek’in özellikle kaynak kısıtlamaları göz önüne alındığında, kendi yeteneklerini geliştirmek için mevcut AI modellerinden yararlanmak için potansiyel ekonomik teşvikleri vurgulamaktadır.
Güvenlik Önlemleri ve Karşı Önlemler
AI şirketleri, kısmen damıtma gibi uygulamaları önlemek için güvenlik önlemlerini yoğunlaştırmaktadır. OpenAI, Nisan ayında, kuruluşların belirli gelişmiş modellere erişmek için bir kimlik doğrulama işlemini tamamlamasını istemeye başladı. Bu işlem, OpenAI’nin API’si tarafından desteklenen bir ülkeden devlet tarafından verilmiş bir kimlik göndermeyi içerir. Çin, bu listede dikkat çekici bir şekilde yer almıyor.
Başka bir hamlede, Google yakın zamanda AI Studio geliştirici platformu aracılığıyla sunulan modeller tarafından oluşturulan izleri “özetlemeye” başladı. Bu eylem, rakip modelleri Gemini izleri üzerinde etkili bir şekilde eğitmeyi zorlaştırıyor. Benzer şekilde, Anthropic Mayıs ayında, “rekabet avantajlarını” koruma ihtiyacını gerekçe göstererek kendi modelinin izlerini özetlemeye başlayacağını duyurdu. Bu önlemler, AI model çıktılarının potansiyel kötüye kullanımına dair artan bir farkındalığa ve bu tür riskleri azaltmak için proaktif bir çabaya işaret etmektedir.
Etkileri ve Sonuçları
DeepSeek’e yönelik suçlamalar, AI eğitim uygulamalarının etiği ve yasallığı hakkında önemli sorular ortaya çıkarmaktadır. DeepSeek gerçekten de R1 modelini eğitmek için Gemini verilerini kullandıysa, yasal sonuçlarla ve itibar kaybıyla karşı karşıya kalabilir. Bu durum aynı zamanda AI endüstrisinde, özellikle veri kaynakları ve kullanımı konusunda daha fazla şeffaflık ve düzenleme ihtiyacını da vurgulamaktadır.
DeepSeek’e yönelik suçlamalar, kritik bir ikilemin altını çiziyor: yenilik ve yapay zeka alanındaki ilerleme arzusunu, fikri mülkiyeti koruma ve adil rekabeti sağlama ihtiyacıyla nasıl dengelemek. AI endüstrisi hızla gelişiyor ve karmaşık yasal ve etik ortamda gezinmek için net yönergeler ve etik çerçeveler gereklidir. Şirketler, güveni korumak ve olası yasal yükümlülüklerden kaçınmak için veri kaynakları konusunda şeffaf olmalı ve hizmet şartlarına uymalıdır.
Ayrıca, AI tarafından oluşturulan içeriğin eğitim veri setlerini kirletmesi sorunu, tüm AI topluluğu için büyük bir zorluk teşkil etmektedir. AI modelleri ikna edici metin, görüntü ve diğer içerik biçimlerini oluşturmada daha yetenekli hale geldikçe, insan tarafından oluşturulan ve AI tarafından oluşturulan verileri ayırt etmek giderek zorlaşmaktadır. Bu “kirlenme”, tüm AI modellerinin benzer önyargılar ve sınırlamalar sergilemeye başladığı bir AI modellerinin homojenleşmesine yol açabilir.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için AI şirketlerinin daha gelişmiş veri filtreleme tekniklerine yatırım yapması ve alternatif eğitim veri kaynaklarını keşfetmesi gerekmektedir. Ayrıca, eğitim veri setlerinin bileşimi ve AI tarafından oluşturulan içeriği filtrelemek için kullanılan yöntemler konusunda daha şeffaf olmaları gerekmektedir.
Yapay Zeka Eğitiminin Geleceğinde Gezinme
DeepSeek tartışması, yapay zeka eğitiminin geleceği hakkında daha incelikli bir tartışmaya duyulan acil ihtiyacın altını çizmektedir. AI modelleri daha güçlü hale geldikçe ve veriler daha kıt hale geldikçe, şirketler köşeleri kesmeye ve etik olmayan veya yasa dışı uygulamalara girmeye teşebbüs edebilir. Ancak, bu tür uygulamalar sonuç olarak AI endüstrisinin uzun vadeli sürdürülebilirliğini ve güvenilirliğini baltalamaktadır.
Sorumlu AI gelişimini teşvik eden etik yönergeler ve yasal çerçeveler geliştirmek için araştırmacılar, politika yapıcılar ve sektör liderlerinin yer aldığı işbirlikçi bir çaba gereklidir. Bu yönergeler, veri kaynakları, şeffaflık ve hesap verebilirlik gibi konuları ele almalıdır. Ayrıca, şirketleri etik ve sürdürülebilir AI eğitim uygulamalarına yatırım yapmaya teşvik etmelidir.
Yapay zeka eğitiminin geleceği için temel hususlar:
- Şeffaflık: Şirketler, AI modellerini eğitmek için kullanılan veri kaynakları ve AI tarafından oluşturulan içeriği filtrelemek için kullanılan yöntemler konusunda şeffaf olmalıdır.
- Etik: AI geliştirme, adalet, hesap verebilirlik ve fikri mülkiyete saygıyı teşvik eden etik ilkelere uymalıdır.
- Düzenleme: Politika yapıcılar, AI eğitiminin getirdiği benzersiz zorlukları ele alan net yasal çerçeveler oluşturmalıdır.
- İşbirliği: Araştırmacılar, politika yapıcılar ve sektör liderleri, AI geliştirme için etik yönergeler ve en iyi uygulamalar geliştirmek için işbirliği yapmalıdır.
- Veri Çeşitliliği: AI eğitimi, önyargıyı azaltmak ve AI modellerinin genel performansını iyileştirmek için veri çeşitliliğine öncelik vermelidir.
- Sürdürülebilirlik: AI eğitimi, çevresel etkisini en aza indirecek şekilde sürdürülebilir bir şekilde yürütülmelidir.
- Güvenlik: Güvenlik önlemleri, AI modellerini ve eğitim verilerini yetkisiz erişime ve kullanıma karşı korumalıdır.
Bu temel hususları ele alarak, AI endüstrisi AI gelişiminin sorumlu ve etik bir şekilde yürütülmesini sağlayabilir, potansiyel riskleri azaltırken yeniliği teşvik edebilir.
İleriye Giden Yol
DeepSeek’e yöneltilen suçlamalar, AI topluluğu için bir uyandırma çağrısı görevi görmektedir. AI gelişiminde daha fazla şeffaflık, etik davranış ve sağlam koruma önlemlerine duyulan önemli ihtiyacın altını çiziyorlar. AI hayatımızın çeşitli yönlerine nüfuz etmeye devam ettikçe, sorumlu ve faydalı kullanımını sağlamak için net sınırlar ve etik yönergeler oluşturmamız zorunludur.
DeepSeek davası, nihai sonucu ne olursa olsun, şüphesiz AI etiğiyle ilgili devam eden söylemi şekillendirecek ve AI gelişiminin gelecekteki yörüngesini etkileyecektir. Yenilik arayışının etik ilkelere bağlılıkla ve eylemlerimizin potansiyel sonuçlarının farkında olmakla dengelenmesi gerektiğini hatırlatıyor. AI’nın geleceği, bu karmaşık zorlukların üstesinden bilgelik ve öngörü ile gelebilme yeteneğimize bağlıdır.