Yapay zeka dünyası, önde gelen bir yapay zeka modeli geliştiricisi olan DeepSeek’in en son yeniliğini eğitmek için rakip verilerini kullandığı yönündeki yenilenen suçlamalarla çalkalanıyor. Bu sefer, iddialar DeepSeek’in en son yapay zeka modeli olan DeepSeek-R1-0528’in Google’ın Gemini modelinin bir türevi kullanılarak eğitilmiş olabileceğini öne sürerek Google’ın Gemini’sine odaklanıyor.
İddialar, DeepSeek’in yapay zeka hizmetini sofistike biyoinformatik araçlarını kullanarak titizlikle inceleyen bir yapay zeka analisti olan Sam Paech’ten geldi. Paech’in analizi, DeepSeek’in yanıtları ile Gemini’nin yanıtları arasında, ikisi arasında potansiyel bir ilişki olduğunu düşündüren gözle görülür benzerlikler olduğu sonucuna varmasına yol açtı.
Yapay Zeka Dedektifliği: Potansiyel Gemini Etkisini Ortaya Çıkarmak
Paech’in soruşturması, yapay zekanın davranışını basitçe gözlemlemekle sınırlı kalmadı. Yapay zeka geliştirme için popüler bir açık kaynak platformu olan HuggingFace geliştirici topluluk sitesini inceledi ve analizini GitHub geliştirici kodu hesabından geçirdi. Bu titiz yaklaşım, yapay zeka modelinin iç işleyişini incelemesine ve Gemini verilerinin kullanımını gösterebilecek potansiyel kalıpları veya kod segmentlerini belirlemesine olanak sağladı.
Paech, tweetlerinden birinde bulgularını özetleyerek, "DeepSeek R1’in neden biraz farklı geldiğini merak ediyorsanız, muhtemelen sentetik OpenAI üzerinde eğitimden sentetik Gemini çıktılarına geçtiler" dedi. Bu ifade, DeepSeek’in eğitim sürecinde OpenAI’nin modelleri tarafından oluşturulan sentetik verileri kullanmaktan Gemini’den türetilen verileri kullanmaya geçmiş olabileceğini öne sürüyor.
Böyle bir geçişin etkileri önemlidir. DeepSeek gerçekten Gemini’den türetilen verileri kullandıysa, fikri mülkiyet hakları, adil rekabet ve yapay zeka geliştirmesini çevreleyen etik hususlar hakkında sorular ortaya çıkarabilir.
DeepSeek’in Yanıtı: Gelişmiş Yetenekler ve Performans
DeepSeek, Mayıs 2025’te HuggingFace aracılığıyla DeepSeek-R1 modelinin DeepSeek-R1-0528 olarak adlandırılan güncellenmiş bir sürümünü yayınladı. Şirket, bu güncellenmiş modelin, bilginin daha derin bir anlaşılması ve işlenmesi olduğunu düşündüren gelişmiş çıkarım yeteneklerine sahip olduğunu iddia ediyor. DeepSeek ayrıca, güncellenmiş modelin artırılmış bilgi işlem kaynaklarını kullandığını ve eğitim sonrası sırasında algoritmik optimizasyon mekanizmalarını içerdiğini vurguluyor.
DeepSeek’e göre, bu iyileştirmeler matematik, programlama ve genel mantık dahil olmak üzere çeşitli değerlendirme ölçütlerinde olağanüstü performansla sonuçlandı. Şirket HuggingFace’te modelin genel performansının artık O3 ve Gemini 2.5 Pro gibi önde gelen modellere yaklaştığını belirtti.
DeepSeek, en son modelinin geliştirilmiş performansını ve yeteneklerini överken, Gemini verilerini kullanma suçlamaları bu gelişmelere gölge düşürüyor. İddialar doğruysa, DeepSeek’in performans kazanımlarının ne ölçüde kendi yeniliklerine mi, yoksa rakip verilerinin kullanımına mı atfedilebilir olduğu hakkında sorular ortaya çıkaracaktır.
EQ-Bench Kanıtı: Google’ın Yapay Zeka Cephaneliğine Bir Bakış
Ateşe benzin döken Sam Paech, yapay zeka modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir platform olan EQ-Bench’in bir ekran görüntüsünü yayınladı. Ekran görüntüsü, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash ve Gemma 3 dahil olmak üzere çeşitli Google geliştirme modellerinin değerlendirme sonuçlarını gösteriyordu.
Bu Google modellerinin EQ-Bench platformunda bulunması, aktif olarak geliştirildiklerini ve test edildiklerini ve potansiyel olarak diğer yapay zeka geliştiricileri için bir veri veya ilham kaynağı sağladıklarını gösteriyor. Ekran görüntüsünün kendisi, DeepSeek’in Gemini verilerini kullandığını doğrudan kanıtlamasa da, bu tür verilerin kullanılabilirliğini ve diğer taraflarca erişilme ve kullanılma potansiyelini vurgulamaktadır.
Şüphe ve Doğrulama: Yapay Zeka Soyunun Bulanık Suları
Paech’in analizi DeepSeek’in eğitim yöntemleri hakkında ciddi sorular ortaya atsa da, kanıtların kesin olmadığını belirtmek önemlidir. TechCrunch’ın belirttiği gibi, Gemini tarafından eğitimin kanıtı güçlü değil, ancak diğer bazı geliştiriciler de DeepSeek’in modelinde Gemini izleri bulduğunu iddia ediyor.
Kanıtları çevreleyen belirsizlik, yapay zeka modellerinin soyunu izlemenin ve rakip verileri kullanılarak eğitilip eğitilmediklerini belirlemenin zorluklarının altını çiziyor. Yapay zeka algoritmalarının karmaşık yapısı ve eğitim için kullanılan büyük miktarda veri, etki kaynaklarını tam olarak saptamayı zorlaştırıyor.
Tekrarlayan Bir Tema: DeepSeek’in OpenAI ile Geçmişi
Bu, DeepSeek’in rakip verilerini kullandığı yönünde suçlamalarla karşı karşıya kaldığı ilk sefer değil. Aralık 2024’te, çeşitli uygulama geliştiricileri DeepSeek’in V3 modelinin genellikle kendisini OpenAI’nin popüler sohbet robotu olan ChatGPT olarak tanımladığını gözlemledi. Bu gözlem, DeepSeek’in modelini ChatGPT’den kazınan verileri kullanarak eğittiği ve potansiyel olarak OpenAI’nin hizmet şartlarını ihlal ettiği suçlamalarına yol açtı.
Bu suçlamaların tekrar eden yapısı, DeepSeek’in veri kaynak uygulamaları hakkında endişeler uyandırıyor. DeepSeek’in modelleri ile rakiplerinin modelleri arasındaki benzerliklerin tamamen tesadüfi olması mümkün olsa da, tekrarlanan iddialar daha fazla incelemeyi hak eden bir davranış modeli olduğunu gösteriyor.
Yapay Zeka Eğitim Uygulamalarının Etik İmplikasyonları
DeepSeek’e yönelik suçlamalar, yapay zeka eğitim uygulamalarının etik implikasyonlarını vurgulamaktadır. İnovasyonun çok önemli olduğu hızla gelişen bir alanda, yapay zeka modellerinin adil ve etik bir şekilde geliştirilmesini sağlamak çok önemlidir.
Rakip verilerinin izin veya uygun atıf olmadan kullanılması, fikri mülkiyet hakları ve adil rekabet hakkında sorular ortaya çıkarır. Ayrıca, yapay zeka geliştirme sürecinin bütünlüğünü baltalar ve potansiyel olarak yasal sorunlara yol açabilir.
Ayrıca, sentetik verilerin, halka açık kaynaklardan türetilmiş olsa bile, kullanılması, yapay zeka modellerine önyargılar ve yanlışlıklar getirebilir. Yapay zeka geliştiricilerinin, modellerinin adil, doğru ve güvenilir olmasını sağlamak için eğitim verilerinin kalitesini ve temsil yeteneğini dikkatlice değerlendirmeleri çok önemlidir.
Şeffaflık ve Hesap Verebilirliğe Çağrı
DeepSeek tartışması, yapay zeka endüstrisinde daha fazla şeffaflık ve hesap verebilirliğe duyulan ihtiyacın altını çiziyor. Yapay zeka geliştiricileri, veri kaynak uygulamaları ve modellerini eğitmek için kullandıkları yöntemler konusunda şeffaf olmalıdır. Ayrıca, fikri mülkiyet haklarının veya etik yönergelerin herhangi bir ihlali için hesap verebilir tutulmalıdırlar.
Potansiyel bir çözüm, veri kaynak ve yapay zeka eğitimi için endüstri çapında standartlar oluşturmaktır. Bu standartlar, veri elde etmek ve kullanmak için en iyi uygulamaları ve uyumluluğu denetleme ve uygulama mekanizmalarını ana hatlarıyla belirleyebilir.
Başka bir yaklaşım, yapay zeka modellerinin soyunu izlemek için araçlar ve teknikler geliştirmektir. Bu araçlar, potansiyel etki kaynaklarını belirlemeye ve bir modelin rakip verileri kullanılarak eğitilmiş olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.
Sonuç olarak, yapay zekanın etik gelişimini sağlamak, yapay zeka geliştiricileri, araştırmacılar, politika yapıcılar ve halkın katılımını içeren işbirlikçi bir çaba gerektiriyor. Birlikte çalışarak, fikri mülkiyet haklarını korurken ve adalet ve hesap verebilirliği sağlarken yeniliği destekleyen bir çerçeve oluşturabiliriz.
Yapay Zeka Modeli Eğitiminde Temel Gerçeği Arama
DeepSeek durumu, yapay zeka modellerinin nasıl eğitildiği konusundaki artan endişiyi dikkat çekiyor. Yapay zeka yeteneklerini hızla geliştirme cazibesi güçlü olsa da, bu hedefe ulaşmak için kullanılan yöntemler ciddi etik değerlendirme ile karşı karşıya kalmalıdır. Meselenin özü, eğitim için kullanılan verilerde yatmaktadır. Etik olarak mı kaynaklandırılmış? Telif hakkına ve fikri mülkiyete saygı duyuyor mu? Yapay zeka günlük yaşamla daha fazla iç içe geçerken bu sorular giderek daha hayati hale geliyor.
Yapay zeka modelleri için veri kaynaklarının kesin kaynaklarını belirlemedeki zorluklar zor bir sorunu vurgulamaktadır. Algoritmaların karmaşıklığı ve gereken muazzam veri hacmi, belirli bir modelin yeteneklerinin kökenlerini ortaya çıkarmanın önemli bir girişim olabileceği anlamına gelir, neredeyse yapay zeka için adli bilim gibi. Bu, yapay zeka modellerini analiz ederek eğitim veri kaynağını ortaya çıkaracak ve yapay zeka geliştirme konusunda daha şeffaf prosedürler sağlayacak gelişmiş araçların geliştirilmesini gerektirir.
Yapay Zeka Etiği Üzerindeki Eğitim Verilerinin Etkisi
Yapay zeka etiği üzerindeki eğitim verilerinin etkisi önemlidir. Yapay zeka modelleri ancak eğitildikleri veriler kadar tarafsızdır. Rakiplerden elde edilen veya doğal önyargılar içeren verilerin kullanılması, yapay zeka uygulamalarında çarpık sonuçlara, haksız ayrımcılığa ve tehlikeye atılmış bütünlüğe yol açabilir. Bu nedenle, etik yapay zeka geliştirme, çeşitli, temsili ve etik olarak kaynaklı verileri kullanmaya güçlü bir bağlılık gerektirir.
DeepSeek ile ilgili sorunlar ayrıca, mevcut verilerle modelleri basitçe geliştirmeye karşı gerçekten orijinal yapay zeka geliştirmenin değerine ilişkin daha büyük konuşmayı vurgulamaktadır. İnce ayar ve aktarım öğrenimi meşru stratejiler olsa da, yapay zeka topluluğu orijinal mimariler oluşturmaya ve eğitim metodolojilerine kendini adayan geliştiricileri tanımalı ve ödüllendirmelidir. Bu, yapay zeka ilerlemesinin mevcut çalışmanın yeniden üretilmesinden ziyade gerçek yeniliğe dayandırılmasını sağlar.
Yapay Zekada Sorumluluk İçin Bir Çerçeve Oluşturmak
İleriye dönük olarak, yapay zekada sorumluluk için bir çerçeve oluşturmak birkaç önemli adım gerektirir. İlki, veri kaynak, kullanım ve fikri mülkiyet haklarına ilişkin açık, uygulanabilir yönergeler oluşturmaktır. Bu yönergeler endüstri çapında olmalı ve veri yaratıcılarının haklarını korurken açıklığı ve işbirliğini teşvik etmelidir.
İkincisi, yapay zeka geliştirmede şeffaflık esastır. Geliştiriciler, modellerini eğitmek için kullanılan veriler, kullanılan teknikler ve yapay zekanın potansiyel sınırlamaları ve önyargıları konusunda açık olmalıdır. Bu şeffaflık, güven oluşturur ve yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlar.
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin sürekli izlenmesi ve denetlenmesine ihtiyaç vardır. Kendi kendini düzenleme ve bağımsız denetimler, potansiyel önyargıları, etik sorunları ve uyumluluk sorunlarını belirlemeye ve düzeltmeye yardımcı olabilir. Bu sürekli denetim, yapay zeka sistemlerinin etik standartlara ve toplumsal değerlere uyumlu kalmasını sağlamak için esastır.
Son olarak, yapay zeka geliştiricilerini, kullanıcılarını ve politika yapıcılarını yapay zekanın etik sonuçlarını anlamaları için donatmak için eğitim ve bilinçlendirme programları gereklidir. Bu programlar, yapay zeka topluluğu genelinde etik farkındalık ve hesap verebilirlik kültürünü teşvik ederek veri gizliliği, algoritma önyargısı ve sorumlu yapay zeka tasarımı gibi konuları kapsamalıdır.
Teknik Tarafı İncelemek: Yapay Zeka Modellerini Tersine Mühendislik
DeepSeek suçlamalarının büyüleyici bir yönü, eğitim verilerini belirlemek için yapay zeka modellerini tersine mühendislik yapmanın teknik zorluğudur. Bu, bir modelin davranışını ve çıktılarını analiz etmek, eğitildiği verileri çıkarmaya çalışmak için araçlar ve teknikler kullanmayı içerir. Paech’in yaptığı gibi, kökenini ve işlevini anlamak için karmaşık biyolojik verileri incelediğiniz biyoinformatiğe benzer.
Araştırmacılar, yapay zeka modellerinde belirli verilerin veya kalıpların varlığını tespit etmek için gelişmiş yöntemler geliştirmek için çok çalışıyorlar. Bu yöntemler, bir modelin davranışı ile bilinen veri kümeleri arasındaki benzerlikleri bulmak için istatistiksel analiz, örüntü tanıma ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu alan yeni olmasına rağmen, şüpheli veri kötüye kullanımı vakalarında daha kesin kanıt sağlama vaadini taşımaktadır.
Yapay Zeka Skandallarının Sosyal Etkisi
DeepSeek vakası gibi yapay zeka skandallarının daha geniş sosyal sonuçları vardır. Yapay zeka teknolojisine olan kamu güvenini aşındırır, gizlilik ve güvenlik hakkında endişeler uyandırır ve yapay zekanın toplumdaki rolü hakkında tartışmayı teşvik ederler. Bu skandalların güveni korumak ve yaygın şüpheleri önlemek için hızlı ve şeffaf bir şekilde ele alınması gerekir.
Yapay zeka, sağlık hizmetleri, finans ve yönetişim gibi hayati alanlara daha fazla entegre oldukça, riskler artmaktadır. Etik ihlaller ve veri ihlalleri, bireyler ve topluluklar için önemli sonuçlar doğurabilir ve güçlü düzenleyici çerçevelere ve sorumlu yapay zeka geliştirme uygulamalarına duyulan ihtiyacı vurgulayabilir.
Yapay Zeka Eğitimini Yeniden Düşünmek: Yeni Yaklaşımlar
Yapay zeka eğitimini çevreleyen tartışmalar, araştırmacıları daha etik, verimli ve esnek olan yeni stratejiler keşfetmeye zorluyor. Umut verici bir yaklaşım, mevcut veri kümelerine güvenme ihtiyacını ortadan kaldırarak sıfırdan oluşturulan sentetik verilerin kullanılmasıdır. Sentetik veriler, önyargılardan kaçınarak ve veri gizliliğini sağlayarak belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlanabilir.
Başka bir yöntem, yapay zeka modellerinin temel verilere doğrudan erişmeden veya paylaşmadan merkezi olmayan veri kaynaklarında eğitildiği federasyon öğrenimidir. Bu teknik, veri gizliliğini korurken işbirlikçi öğrenmeye olanak tanır ve veri erişiminin kısıtlandığı alanlarda yapay zeka geliştirme için yeni olanaklar sunar.
Ek olarak, araştırmacılar, aktarım öğrenimi ve meta öğrenimi gibi stratejiler kullanarak daha az veriyle yapay zeka modelleri eğitmenin yollarını araştırıyorlar. Bu stratejiler, modellerin sınırlı verilerden genelleme yapmalarını sağlayarak büyük veri kümelerine olan bağımlılığı azaltır ve eğitim sürecini daha ekonomik ve sürdürülebilir hale getirir.
Sonuç: Etik Yapay Zeka İçin Bir Rota Çizmek
DeepSeek’e yönelik suçlamalar, yapay zeka topluluğu için bir uyandırma çağrısı görevi görüyor. Yapay zeka teknolojisi ilerledikçe, etik ilkelere uymak ve şeffaflığa, sorumluluğa ve hesap verebilirliğe öncelik vermek esastır. Açık yönergeler oluşturarak, işbirliğini teşvik ederek ve eğitime ve araştırmaya yatırım yaparak, bireysel haklara saygı duyarken ve yeniliği teşvik ederken yapay zekanın ortak iyiliğe hizmet ettiği bir gelecek yaratabiliriz.