Cáo buộc Nổi lên: Mô hình AI của DeepSeek Được Huấn luyện trên Đầu ra Gemini của Google?
Bối cảnh cạnh tranh của sự phát triển trí tuệ nhân tạo tràn ngập sự đổi mới, tham vọng và đôi khi là những cáo buộc về hành vi sai trái. Cuộc tranh cãi mới nhất tập trung vào DeepSeek, một công ty đã nhanh chóng vươn lên trong lĩnh vực AI. DeepSeek hiện đang phải đối mặt với sự giám sát, với những cáo buộc rằng mô hình AI mới nhất của họ, DeepSeek-R1-0528, đã được huấn luyện bằng dữ liệu có nguồn gốc từ các mô hình Gemini của Google. Cáo buộc này, được đưa ra bởi nhà phân tích AI Sam Paech, cho thấy một sự vi phạm tiềm ẩn các ranh giới đạo đức và đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của các hoạt động phát triển AI.
Phát hiện của Nhà phân tích: Nghiên cứu Sâu về DeepSeek-R1-0528
Sam Paech, một nhân vật được đánh giá cao trong cộng đồng phân tích AI, đã tiến hành một cuộc kiểm tra chuyên sâu về DeepSeek-R1-0528. Sử dụng các công cụ tin sinh học, Paech đã mổ xẻ dịch vụ AI, tìm kiếm manh mối về nguồn gốc và phương pháp luận huấn luyện của nó. Cuộc điều tra của ông đã dẫn ông đến một kết luận đầy khiêu khích: DeepSeek-R1-0528 thể hiện những điểm tương đồng đáng chú ý với các phản hồi được tạo bởi Gemini của Google.
Paech đã lên X (trước đây là Twitter) để chia sẻ những phát hiện của mình, nói rằng, "Nếu bạn đang tự hỏi tại sao DeepSeek R1 nghe có vẻ hơi khác, tôi nghĩ họ có thể đã chuyển từ việc huấn luyện trên OpenAI tổng hợp sang đầu ra Gemini tổng hợp." Tuyên bố này ngụ ý sự thay đổi trong nguồn dữ liệu huấn luyện của DeepSeek, có khả năng chuyển từ dữ liệu tổng hợp được tạo bởi các mô hình của OpenAI sang dữ liệu có nguồn gốc từ Gemini. Hàm ý là quan trọng, cho thấy sự phụ thuộc trực tiếp vào công nghệ của đối thủ cạnh tranh. Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo thay vì thu được bằng phép đo trực tiếp. Nó thường được sử dụng để tăng cường dữ liệu thế giới thực trong các mô hình học máy trong quá trình huấn luyện, thử nghiệm và xác nhận. Ví dụ: sử dụng các mô hình AI nguồn mở, có thể nhanh chóng tạo ra dữ liệu huấn luyện.
Để điều tra thêm vấn đề này, Paech đã đi sâu vào trang web cộng đồng nhà phát triển Hugging Face, một nền tảng nguồn mở phổ biến cho các nhà phát triển AI. Bằng cách tận dụng tài khoản mã nhà phát triển GitHub của mình, Paech đã phân tích mô hình DeepSeek trong môi trường Hugging Face, tìm kiếm thêm bằng chứng cho các tuyên bố của mình.
Phản hồi và Tuyên bố Đổi mới của DeepSeek
Vào tháng 5 năm 2025, DeepSeek đã phát hành một phiên bản cập nhật của mô hình DeepSeek-R1, được chỉ định là 0528, thông qua Hugging Face. Công ty tuyên bố rằng lần lặp này đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng AI. DeepSeek khẳng định rằng mô hình này thể hiện khả năng suy luận "sâu hơn", cho thấy khả năng nâng cao để đưa ra kết luận và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đầu vào.
Hơn nữa, DeepSeek nhấn mạnh các tài nguyên tính toán tăng lên được sử dụng trong quá trình huấn luyện mô hình 0528. Điều này cho thấy một khoản đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng cần thiết để xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu. Ngoài việc tăng tài nguyên, DeepSeek tuyên bố đã triển khai "các cơ chế tối ưu hóa thuật toán" trong giai đoạn sau huấn luyện. Các cơ chế này được thiết kế để tinh chỉnh hiệu suất của mô hình, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của nó.
DeepSeek nhấn mạnh hiệu suất vượt trội của mô hình 0528 trên một loạt các tiêu chuẩn đánh giá. Các tiêu chuẩn này bao gồm các lĩnh vực quan trọng như toán học, lập trình và logic tổng quát, thể hiện tính linh hoạt và khả năng giải quyết vấn đề của mô hình. DeepSeek tuyên bố trên Hugging Face rằng hiệu suất của mô hình "hiện đang tiến gần đến hiệu suất của các mô hình hàng đầu, chẳng hạn như O3 và Gemini 2.5 Pro." Tuyên bố này định vị DeepSeek-R1-0528 là một đối thủ mạnh trong bối cảnh AI cạnh tranh.
Sam Paech cũng đã trình bày một ảnh chụp màn hình của EQ-Bench liên quan đến kết quả đánh giá các mô hình AI. Nó cho thấy một loạt các phiên bản mô hình phát triển của Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash và Gemma 3, gợi ý về bản chất cạnh tranh của sự phát triển mô hình AI và các tiêu chuẩn được sử dụng để so sánh hiệu suất.
Gánh nặng Chứng minh và Các Cân nhắc Bối cảnh
Mặc dù phân tích của Paech đã gây ra một cuộc tranh luận trong cộng đồng AI, nhưng bằng chứng được trình bày vẫn còn hơi gián tiếp. Trích dẫn TechCrunch, báo cáo lưu ý rằng bằng chứng về việc huấn luyện bởi Gemini không mạnh mẽ, mặc dù một số nhà phát triển khác cũng tuyên bố đã tìm thấy dấu vết của Gemini. Điều này làm nổi bật sự khó khăn trong việc chứng minh hoặc bác bỏ dứt khoát các cáo buộc. Sự phức tạp của các mô hình AI và sự phức tạp của dữ liệu huấn luyện gây khó khăn cho việc truy tìm nguồn gốc chính xác của các đầu ra hoặc hành vi cụ thể.
Điều quan trọng nữa là phải xem xét bối cảnh rộng lớn hơn của sự phát triển AI. Nhiều mô hình AI được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ, thường kết hợp thông tin có sẵn công khai và các tài nguyên nguồn mở. Ranh giới giữa việc sử dụng hợp pháp dữ liệu có thể truy cập công khai và việc sử dụng trái phép thông tin độc quyền có thể bị mờ nhạt, đặc biệt là trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng.
Các Cáo buộc Trước đó: Một Mô hình Hành vi Sai trái Bị Cáo buộc?
Đây không phải là lần đầu tiên DeepSeek phải đối mặt với cáo buộc sử dụng dữ liệu mô hình AI của đối thủ cạnh tranh. Vào tháng 12 năm 2024, những lo ngại tương tự đã được đặt ra liên quan đến mô hình V3 của DeepSeek. Nhiều nhà phát triển ứng dụng đã quan sát thấy rằng mô hình V3 thường tự nhận mình là ChatGPT, chatbot rất phổ biến của OpenAI. Hành vi này dẫn đến suy đoán rằng mô hình của DeepSeek đã được huấn luyện, ít nhất là một phần, trên dữ liệu được tạo bởi ChatGPT.
Những cáo buộc trước đây này tạo ra một bối cảnh nghi ngờ, có khả năng ảnh hưởng đến việc giải thích các cáo buộc hiện tại. Mặc dù các sự cố là riêng biệt, nhưng chúng cùng nhau đặt ra câu hỏi về các hoạt động tìm nguồn cung ứng dữ liệu của DeepSeek và cam kết phát triển AI có đạo đức.
Ý nghĩa đối với Ngành AI
Các cáo buộc chống lại DeepSeek, dù được chứng minh hay không, đều có ý nghĩa quan trọng đối với toàn bộ ngành AI. Cuộc tranh cãi nhấn mạnh tầm quan trọng của nguồn gốc dữ liệu, tính minh bạch và các cân nhắc đạo đức trong phát triển AI. Khi các mô hình AI ngày càng trở nên tinh vi và có ảnh hưởng, điều quan trọng là phải thiết lập các hướng dẫn và tiêu chuẩn rõ ràng cho việc sử dụng dữ liệu và huấn luyện mô hình.
Các cáo buộc cũng làm nổi bật những thách thức trong việc giám sát việc sử dụng dữ liệu mô hình AI. Bản chất phức tạp của các mô hình AI và lượng lớn dữ liệu liên quan gây khó khăn cho việc phát hiện và chứng minh việc sử dụng trái phép. Cộng đồng AI phải phát triển các cơ chế hiệu quả để giám sát nguồn gốc dữ liệu và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.
Kiểm tra Thêm và Các Ý nghĩa Tương lai
Cuộc tranh cãi DeepSeek nên đóng vai trò là chất xúc tác cho việc kiểm tra thêm các hoạt động tìm nguồn cung ứng dữ liệu trong ngành AI. Cần có một cuộc thảo luận rộng hơn để làm rõ các ranh giới của việc sử dụng dữ liệu chấp nhận được và thiết lập các cơ chế để phát hiện và ngăn chặn các hoạt động phi đạo đức.
Tương lai của sự phát triển AI phụ thuộc vào sự tin tưởng và tự tin của công chúng. Nếu các mô hình AI được coi là đang được phát triển thông qua các phương tiện phi đạo đức hoặc không công bằng, nó có thể làm xói mòn sự hỗ trợ của công chúng và cản trở việc áp dụng các công nghệ AI. Cộng đồng AI phải ưu tiên các cân nhắc đạo đức và tính minh bạch để đảm bảo thành công lâu dài và lợi ích xã hội củatrí tuệ nhân tạo.
DeepSeek và Cộng đồng Nguồn mở
Sự tham gia của DeepSeek với cộng đồng Hugging Face là một khía cạnh đáng chú ý của tình huống này. Hugging Face là một trung tâm hợp tác nơi các nhà phát triển chia sẻ các mô hình, bộ dữ liệu và mã, thúc đẩy sự đổi mới và khả năng tiếp cận trong AI. Bằng cách phát hành các mô hình của mình trên Hugging Face, DeepSeek được hưởng lợi từ phản hồi của cộng đồng, sự giám sát và các cải tiến tiềm năng. Tuy nhiên, sự cởi mở này cũng có nghĩa là các mô hình của nó phải chịu sự kiểm tra kỹ lưỡng, như được chứng minh bằng phân tích của Sam Paech.
Sự cố này nhấn mạnh bản chất hai mặt của sự hợp tác nguồn mở. Mặc dù nó thúc đẩy sự đổi mới và tính minh bạch, nhưng nó cũng phơi bày các mô hình trước các lỗ hổng và cáo buộc tiềm ẩn. Các công ty hoạt động trong môi trường nguồn mở phải đặc biệt cảnh giác về nguồn gốc dữ liệu và các cân nhắc đạo đức, vì hành động của họ phải chịu sự giám sát của công chúng.
Vai trò của Dữ liệu Tổng hợp trong Huấn luyện AI
Dữ liệu tổng hợp đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong huấn luyện AI. Nó có thể được sử dụng để tăng cường dữ liệu thế giới thực, lấp đầy khoảng trống trong bộ dữ liệu và giải quyết các sai lệch. Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp cũng làm dấy lên những lo ngại về đạo đức. Nếu một mô hình được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp có nguồn gốc từ mô hình của đối thủ cạnh tranh, nó có thể bị coi là vi phạm quyền sở hữu trí tuệ hoặc các hướng dẫn đạo đức.
Cuộc tranh cãi DeepSeek nhấn mạnh sự cần thiết phải làm rõ và quy định hơn nữa về việc sử dụng dữ liệu tổng hợp trong huấn luyện AI. Cộng đồng AI phải phát triển các tiêu chuẩn để đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách đạo đức và không vi phạm quyền của người khác.
Đánh giá Điểm chuẩn Mô hình AI: Một Đấu trường Cạnh tranh
Đánh giá điểm chuẩn các mô hình AI là một khía cạnh quan trọng của việc theo dõi tiến độ và so sánh hiệu suất. Tuy nhiên, việc theo đuổi điểm số điểm chuẩn cao cũng có thể khuyến khích hành vi phi đạo đức. Nếu các công ty quá tập trung vào việc đạt được điểm số hàng đầu, họ có thể bị cám dỗ cắt xén hoặc sử dụng dữ liệu trái phép để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Ảnh chụp màn hình EQ-Bench của Sam Paech liên quan đến kết quả đánh giá các mô hình AI cho thấy các phiên bản mô hình phát triển của Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash và Gemma 3. Điều này nhấn mạnh bản chất cạnh tranh của sự phát triển mô hình AI và các tiêu chuẩn được sử dụng để so sánh hiệu suất.
Tầm quan trọng của Kiểm toán Độc lập
Để đảm bảo sự phát triển AI có đạo đức và minh bạch, có thể cần phải có các cuộc kiểm toán độc lập. Các kiểm toán viên độc lập có thể xem xét các hoạt động tìm nguồn cung ứng dữ liệu, phương pháp luận huấn luyện và hiệu suất mô hình của công ty để xác định các vi phạm đạo đức hoặc sai lệch tiềm ẩn. Các cuộc kiểm toán này có thể giúp xây dựng sự tin tưởng của công chúng và sự tin tưởng vào các công nghệ AI.
Cuộc tranh cãi DeepSeek nhấn mạnh sự cần thiết phải có trách nhiệm giải trình lớn hơn trong ngành AI. Các công ty phải chịu trách nhiệm về các tác động đạo đức của các mô hình AI của họ và các cuộc kiểm toán độc lập có thể giúp đảm bảo rằng họ đang đáp ứng các nghĩa vụ đạo đức của mình.
Con đường phía trước: Tính minh bạch và Hợp tác
Con đường phía trước cho ngành AI nằm ở tính minh bạch và hợp tác. Các công ty nên minh bạch về các hoạt động tìm nguồn cung ứng dữ liệu và phương pháp luận huấn luyện của họ. Họ cũng nên hợp tác với nhau và với cộng đồng AI rộng lớn hơn để phát triển các tiêu chuẩn đạo đức và các phương pháp hay nhất.
Cuộc tranh cãi DeepSeek là một lời nhắc nhở rằng ngành AI vẫn còn trong giai đoạn phát triển ban đầu. Có rất nhiều việc phải làm để đảm bảo rằng các công nghệ AI được phát triển và sử dụng một cách có đạo đức và có trách nhiệm vì lợi ích của toàn nhân loại. Bằng cách nắm lấy tính minh bạch và hợp tác, cộng đồng AI có thể xây dựng một tương lai nơi AI mang lại lợi ích cho tất cả nhân loại.
Hậu quả Pháp lý và Quyền Sở hữu Trí tuệ
Các cáo buộc chống lại DeepSeek làm dấy lên những câu hỏi pháp lý quan trọng liên quan đến quyền sở hữu trí tuệ. Nếu chứng minh được rằng DeepSeek đã huấn luyện mô hình AI của mình bằng dữ liệu có nguồn gốc từ Gemini của Google mà không được phép thích hợp, họ có thể phải đối mặt với hành động pháp lý vì vi phạm bản quyền hoặc chiếm đoạt bí mật thương mại.
Khuôn khổ pháp lý xung quanh AI và sở hữu trí tuệ vẫn đang phát triển và trường hợp DeepSeek có thể đặt ra những tiền lệ quan trọng. Nó làm nổi bật sự cần thiết của các hướng dẫn pháp lý rõ ràng về việc sử dụng dữ liệu mô hình AI và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ trong kỷ nguyên AI.
Tòa án Dư luận
Ngoài những hậu quả pháp lý tiềm ẩn, DeepSeek còn phải đối mặt với tòa án dư luận. Các cáo buộcเกี่ยว với hành vi phi đạo đức có thể làm tổn hại danh tiếng của công ty và làm xói mòn sự tin tưởng của công chúng. DeepSeek sẽ cần giải quyết các cáo buộc một cách minh bạch và thực hiện các bước cụ thể để chứng minh cam kết của mình đối với sự phát triển AI có đạo đức.
Nhận thức của công chúng về AI là rất quan trọng đối với việc áp dụng rộng rãi của nó. Nếu AI được coi là đang được phát triển và sử dụng một cách phi đạo đức, nó có thể dẫn đến phản ứng dữ dội của công chúng và cản trở sự tiến bộ của các công nghệ AI.
Cân bằng Đổi mới và Đạo đức
Cuộc tranh cãi DeepSeek làm nổi bật sự căng thẳng giữa đổi mới và đạo đức trong ngành AI. Các công ty đang chịu áp lực phải đổi mới và phát triển các mô hình AI tiên tiến, nhưng họ cũng phải đảm bảo rằng họ đang làm như vậy một cách có đạo đức và có trách nhiệm.
Cộng đồng AI phải tìm cách cân bằng giữa việc theo đuổi đổi mới với nhu cầu về các cân nhắc đạo đức. Điều này đòi hỏi một cam kết về tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và hợp tác.
Tương lai của Quản trị AI
Trường hợp DeepSeek nhấn mạnh sự cần thiết phải có quản trị AI mạnh mẽ hơn. Các chính phủ và cơ quan quản lý có thể cần phải can thiệp để thiết lập các hướng dẫn và tiêu chuẩn rõ ràng cho việc phát triển và triển khai AI.
Quản trị AI nên tập trung vào việc thúc đẩy AI có đạo đức, bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và đảm bảo an toàn cho công chúng. Nó cũng nên thúc đẩy sự đổi mới và tránh cản trở sự tăng trưởng của ngành AI.
Kết luận: Lời kêu gọi Phát triển AI có Trách nhiệm
Cuộc tranh cãi DeepSeek là một hồi chuông cảnh tỉnh cho ngành AI. Nó làm nổi bật tầm quan trọng của các cân nhắc đạo đức, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong phát triển AI. Cộng đồng AI phải học hỏi từ sự cố này và thực hiện các bước cụ thể để đảm bảo rằng các công nghệ AI được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm vì lợi ích của toàn nhân loại.