Thế giới AI đang xôn xao với tranh cãi khi DeepSeek, một nhà phát triển mô hình AI nổi tiếng, phải đối mặt với những cáo buộc mới về việc sử dụng dữ liệu của đối thủ để đào tạo sự đổi mới mới nhất của mình. Lần này, tâm điểm là Gemini của Google, với những cáo buộc cho rằng DeepSeek-R1-0528, mô hình AI gần đây nhất của DeepSeek, có thể đã được đào tạo bằng cách sử dụng một dẫn xuất của mô hình Gemini.
Những cáo buộc này đến từ Sam Paech, một nhà phân tích AI, người đã tỉ mỉ kiểm tra dịch vụ trí tuệ nhân tạo của DeepSeek bằng các công cụ tin sinh học tinh vi. Phân tích của Paech đã dẫn ông đến kết luận rằng có những điểm tương đồng đáng chú ý giữa phản hồi của DeepSeek và Gemini, cho thấy một dòng dõi tiềm năng giữa hai người.
Công Việc Thám Tử AI: Khám Phá Ảnh Hưởng Tiềm Năng của Gemini
Cuộc điều tra của Paech không chỉ dừng lại ở việc quan sát hành vi của AI. Ông đi sâu vào trang web cộng đồng nhà phát triển HuggingFace, một nền tảng mã nguồn mở phổ biến để phát triển AI và chạy phân tích của mình thông qua tài khoản mã nhà phát triển GitHub của mình. Cách tiếp cận nghiêm ngặt này cho phép ông xem xét kỹ lưỡng hoạt động bên trong của mô hình AI và xác định các mẫu hoặc phân đoạn mã tiềm năng có thể chỉ ra việc sử dụng dữ liệu Gemini.
Trong một trong những dòng tweet của mình, Paech tóm tắt những phát hiện của mình, tuyên bố, “Nếu bạn đang thắc mắc tại sao DeepSeek R1 nghe có vẻ hơi khác, tôi nghĩ họ có thể đã chuyển từ đào tạo trên OpenAI tổng hợp sang đầu ra Gemini tổng hợp.” Tuyên bố này cho thấy rằng DeepSeek có thể đã chuyển từ sử dụng dữ liệu tổng hợp do mô hình OpenAI tạo ra sang sử dụng dữ liệu có nguồn gốc từ Gemini trong quá trình đào tạo.
Ý nghĩa của sự chuyển đổi như vậy là rất quan trọng. Nếu DeepSeek thực sự đã sử dụng dữ liệu có nguồn gốc từ Gemini, thì nó có thể đặt ra câu hỏi về quyền sở hữu trí tuệ, cạnh tranh công bằng và các cân nhắc đạo đức xung quanh việc phát triển AI.
Phản Hồi Của DeepSeek: Nâng Cao Khả Năng và Hiệu Suất
Vào tháng 5 năm 2025, DeepSeek đã phát hành phiên bản cập nhật của mô hình DeepSeek-R1 của mình, được đặt tên là DeepSeek-R1-0528, thông qua HuggingFace. Công ty tuyên bố rằng mô hình cập nhật này tự hào có khả năng suy luận nâng cao, cho thấy sự hiểu biết và xử lý thông tin sâu sắc hơn. DeepSeek cũng nhấn mạnh rằng mô hình cập nhật sử dụng tài nguyên tính toán tăng lên và kết hợp các cơ chế tối ưu hóa thuật toán trong quá trình hậu đào tạo.
Theo DeepSeek, những cải tiến này đã mang lại hiệu suất vượt trội trên nhiều điểm chuẩn đánh giá khác nhau, bao gồm toán học, lập trình và logic chung. Công ty tuyên bố trên HuggingFace rằng hiệu suất tổng thể của mô hình hiện đang tiến gần đến hiệu suất của các mô hình hàng đầu như O3 và Gemini 2.5 Pro.
Trong khi DeepSeek quảng cáo hiệu suất và khả năng được cải thiện của mô hình mới nhất của mình, thì những cáo buộc về việc sử dụng dữ liệu Gemini đã phủ một bóng đen lên những tiến bộ này. Nếu những cáo buộc là đúng, thì nó sẽ đặt ra câu hỏi về mức độ cải thiện hiệu suất của DeepSeek là do những đổi mới của chính nó so với việc sử dụng dữ liệu của đối thủ.
Bằng Chứng EQ-Bench: Cái Nhìn Sâu Sắc Về Kho Vũ Khí AI của Google
Thêm dầu vào lửa, Sam Paech đã trình bày một ảnh chụp màn hình của EQ-Bench, một nền tảng được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI. Ảnh chụp màn hình cho thấy kết quả đánh giá của một số mô hình phát triển của Google, bao gồm Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash và Gemma 3.
Sự hiện diện của các mô hình Google này trên nền tảng EQ-Bench cho thấy chúng đang được tích cực phát triển và thử nghiệm, có khả năng cung cấp nguồn dữ liệu hoặc nguồn cảm hứng cho các nhà phát triển AI khác. Mặc dù bản thân ảnh chụp màn hình không trực tiếp chứng minh rằng DeepSeek đã sử dụng dữ liệu Gemini, nhưng nó làm nổi bật tính khả dụng của dữ liệu đó và khả năng truy cập và sử dụng nó của các bên khác.
Nghi Ngờ và Xác Nhận: Vùng Nước Đục Ngầu của Dòng Dõi AI
Mặc dù phân tích của Paech đã đặt ra những câu hỏi nghiêm trọng về phương pháp đào tạo của DeepSeek, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là bằng chứng không mang tính kết luận. Như TechCrunch chỉ ra, bằng chứng về đào tạo bởi Gemini không mạnh, mặc dù một số nhà phát triển khác cũng tuyên bố đã tìm thấy dấu vết của Gemini trong mô hình của DeepSeek.
Sự mơ hồ xung quanh bằng chứng nhấn mạnh những thách thức của việc lần theo dòng dõi của các mô hình AI và xác định xem chúng có được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu của đối thủ hay không. Bản chất phức tạp của các thuật toán AI và lượng dữ liệu khổng lồ được sử dụng để đào tạo khiến việc xác định chính xác nguồn gốc ảnh hưởng trở nên khó khăn.
Một Chủ Đề Lặp Đi Lặp Lại: Lịch Sử Của DeepSeek Với OpenAI
Đây không phải là lần đầu tiên DeepSeek phải đối mặt với những cáo buộc về việc sử dụng dữ liệu của đối thủ. Vào tháng 12 năm 2024, một số nhà phát triển ứng dụng đã quan sát thấy rằng mô hình V3 của DeepSeek thường tự nhận mình là ChatGPT, chatbot phổ biến của OpenAI. Quan sát này đã dẫn đến những cáo buộc rằng DeepSeek đã đào tạo mô hình của mình bằng cách sử dụng dữ liệu được thu thập từ ChatGPT, có khả năng vi phạm các điều khoản dịch vụ của OpenAI.
Tính chất lặp đi lặp lại của những cáo buộc này làm dấy lên lo ngại về hoạt động tìm nguồn cung ứng dữ liệu của DeepSeek. Mặc dù có thể sự tương đồng giữa mô hình của DeepSeek và mô hình của các đối thủ cạnh tranh của nó hoàn toàn là trùng hợp ngẫu nhiên, nhưng những cáo buộc lặp đi lặp lại cho thấy một kiểu hành vi cần được xem xét kỹ lưỡng hơn.
Các Hàm Ý Đạo Đức Của Thực Tiễn Đào Tạo AI
Những cáo buộc chống lại DeepSeek làm nổi bật các hàm ý đạo đức của thực tiễn đào tạo AI. Trong một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, nơi sự đổi mới là tối quan trọng, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các mô hình AI được phát triển một cách công bằng và đạo đức.
Việc sử dụng dữ liệu của đối thủ cạnh tranh mà không được phép hoặc ghi công thích hợp làm dấy lên câu hỏi về quyền sở hữu trí tuệ và cạnh tranh công bằng. Nó cũng làm suy yếu tính toàn vẹn của quy trình phát triển AI và có khả năng dẫn đến những thách thức pháp lý.
Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp, ngay cả khi nó có nguồn gốc từ các nguồn có sẵn công khai, có thể đưa các thành kiến và không chính xác vào các mô hình AI. Điều cần thiết là các nhà phát triển AI phải đánh giá cẩn thận chất lượng và tính đại diện của dữ liệu đào tạo của họ để đảm bảo rằng các mô hình của họ là công bằng, chính xác và đáng tin cậy.
Lời Kêu Gọi Tính Minh Bạch và Trách Nhiệm Giải Trình
Cuộc tranh cãi DeepSeek nhấn mạnh sự cần thiết phải minh bạch và trách nhiệm giải trình hơn trong ngành công nghiệp AI. Các nhà phát triển AI nên minh bạch về các hoạt động tìm nguồn cung ứng dữ liệu của họ và các phương pháp họ sử dụng để đào tạo mô hình của họ. Họ cũng phải chịu trách nhiệm về bất kỳ hành vi vi phạm quyền sở hữu trí tuệ hoặc hướng dẫn đạo đức nào.
Một giải pháp tiềm năng là thiết lập các tiêu chuẩn trên toàn ngành cho việc tìm nguồn cung ứng dữ liệu và đào tạo AI. Các tiêu chuẩn này có thể phác thảo các phương pháp hay nhất để thu thập và sử dụng dữ liệu, cũng như các cơ chế để kiểm toán và thực thi tuân thủ.
Một cách tiếp cận khác là phát triển các công cụ và kỹ thuật để lần theo dòng dõi của các mô hình AI. Các công cụ này có thể giúp xác định các nguồn ảnh hưởng tiềm năng và xác định xem một mô hình có được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu của đối thủ cạnh tranh hay không.
Cuối cùng, đảm bảo sự phát triển có đạo đức của AI đòi hỏi một nỗ lực hợp tác liên quan đến các nhà phát triển AI, nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách và công chúng. Bằng cách làm việc cùng nhau, chúng ta có thể tạo ra một khuôn khổ thúc đẩy sự đổi mới đồng thời bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và đảm bảo sự công bằng và trách nhiệm giải trình.
Tìm Kiếm Sự Thật Cơ Bản trong Đào Tạo Mô Hình AI
Tình hình DeepSeek thu hút sự chú ý đến mối quan tâm ngày càng tăng về cách các mô hình AI được đào tạo. Mặc dù sự hấp dẫn của việc nhanh chóng cải thiện khả năng AI là rất lớn, nhưng các phương pháp được sử dụng để đạt được mục tiêu này phải đối mặt với sự cân nhắc đạo đức nghiêm túc. Trọng tâm của vấn đề nằm ở dữ liệu được sử dụng để đào tạo. Nó có nguồn gốc đạo đức không? Nó có tôn trọng bản quyền và quyền sở hữu trí tuệ không? Những câu hỏi này ngày càng trở nên quan trọng khi AI ngày càng hòa quyện vào cuộc sống hàng ngày.
Những thách thức trong việc xác định các nguồn dữ liệu chính xác cho các mô hình AI làm nổi bật một vấn đề khó khăn. Sự phức tạp của các thuật toán và khối lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết có nghĩa là việc khám phá nguồn gốc khả năng của một mô hình cụ thể có thể là một nhiệm vụ quan trọng, gần giống như khoa học pháp y cho AI. Điều này đòi hỏi sự phát triển của các công cụ tinh vi có khả năng phân tích các mô hình AI để tiết lộ nguồn gốc dữ liệu đào tạo của chúng cũng như các quy trình minh bạch hơn trong phát triển AI.
Tác Động Của Dữ Liệu Đào Tạo Lên Đạo Đức AI
Ảnh hưởng của dữ liệu đào tạo lên đạo đức AI là rất lớn. Các mô hình AI chỉ khách quan như dữ liệu mà chúng được đào tạo. Việc sử dụng dữ liệu thu được từ các đối thủ cạnh tranh hoặc dữ liệu chứa các thành kiến vốn có có thể dẫn đến kết quả sai lệch, phân biệt đối xử không công bằng và tính toàn vẹn bị tổn hại trong các ứng dụng AI. Do đó, việc phát triển AI có đạo đức cần một cam kết mạnh mẽ đối với việc sử dụng dữ liệu đa dạng, đại diện và có nguồn gốcđạo đức.
Các vấn đề xung quanh DeepSeek cũng làm nổi bật cuộc trò chuyện lớn hơn về giá trị của việc phát triển AI thực sự ban đầu so với chỉ đơn giản là nâng cao các mô hình bằng dữ liệu hiện có. Mặc dù tinh chỉnh và chuyển giao học tập là những chiến lược hợp pháp, cộng đồng AI phải công nhận và khen thưởng các nhà phát triển cam kết tạo ra các kiến trúc và phương pháp đào tạo ban đầu. Điều này đảm bảo rằng tiến bộ AI được xây dựng dựa trên sự đổi mới thực sự chứ không phải là sao chép công việc hiện có.
Xây Dựng Khuôn Khổ Cho Trách Nhiệm Trong AI
Nhìn về phía trước, việc xây dựng một khuôn khổ cho trách nhiệm giải trình trong AI đòi hỏi một số bước quan trọng. Điều đầu tiên là thiết lập các hướng dẫn rõ ràng, có thể thi hành về tìm nguồn cung ứng dữ liệu, sử dụng và quyền sở hữu trí tuệ. Các hướng dẫn này phải là trên toàn ngành và thúc đẩy sự cởi mở và hợp tác đồng thời bảo vệ quyền của người tạo dữ liệu.
Thứ hai, tính minh bạch trong phát triển AI là điều cần thiết. Các nhà phát triển nên cởi mở về dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình của họ, các kỹ thuật được sử dụng và các hạn chế và thành kiến tiềm ẩn của AI. Sự minh bạch này xây dựng niềm tin và cho phép sử dụng có trách nhiệm các công nghệ AI.
Hơn nữa, cần có sự giám sát và kiểm toán liên tục đối với các hệ thống AI. Tự điều chỉnh và kiểm toán độc lập có thể giúp xác định và sửa chữa các thành kiến tiềm ẩn, các vấn đề đạo đức và các vấn đề tuân thủ. Sự giám sát liên tục này là điều cần thiết để đảm bảo rằng các hệ thống AI vẫn phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức và các giá trị xã hội.
Cuối cùng, cần có các chương trình giáo dục và nâng cao nhận thức để trang bị cho các nhà phát triển AI, người dùng và nhà hoạch định chính sách để hiểu các hậu quả đạo đức của AI. Các chương trình này nên bao gồm các chủ đề như quyền riêng tư dữ liệu, thành kiến thuật toán và thiết kế AI có trách nhiệm, thúc đẩy văn hóa nhận thức và trách nhiệm giải trình về đạo đức trong toàn cộng đồng AI.
Kiểm Tra Mặt Kỹ Thuật: Mô Hình AI Kỹ Thuật Đảo Ngược
Một khía cạnh hấp dẫn của những cáo buộc DeepSeek là thách thức kỹ thuật của việc kỹ thuật đảo ngược các mô hình AI để xác định dữ liệu đào tạo của chúng. Điều này liên quan đến việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật để phân tích hành vi và đầu ra của mô hình, cố gắng suy ra dữ liệu mà nó được đào tạo. Nó tương tự như tin sinh học, như Paech đã làm, nơi bạn mổ xẻ dữ liệu sinh học phức tạp để hiểu nguồn gốc và chức năng của nó.
Các nhà nghiên cứu đang tích cực phát triển các phương pháp tiên tiến để phát hiện sự hiện diện của dữ liệu hoặc mẫu cụ thể trong các mô hình AI. Các phương pháp này sử dụng phân tích thống kê, nhận dạng mẫu và các kỹ thuật học máy để tìm ra những điểm tương đồng giữa hành vi của mô hình và các tập dữ liệu đã biết. Mặc dù lĩnh vực này còn non trẻ, nhưng nó hứa hẹn sẽ cung cấp các bằng chứng thuyết phục hơn trong các trường hợp nghi ngờ sử dụng sai dữ liệu.
Tác Động Xã Hội Của Các Vụ Bê Bối AI
Các vụ bê bối AI như vụ DeepSeek có những hậu quả xã hội rộng lớn hơn. Chúng làm xói mòn sự tin tưởng của công chúng vào công nghệ AI, làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật, đồng thời kích thích tranh luận về vai trò của AI trong xã hội. Những vụ bê bối này cần được giải quyết nhanh chóng và minh bạch để duy trì niềm tin và ngăn chặn sự hoài nghi lan rộng.
Khi AI ngày càng được tích hợp vào các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe, tài chính và quản trị, thì rủi ro trở nên cao hơn. Vi phạm đạo đức và vi phạm dữ liệu có thể gây ra hậu quả đáng kể cho các cá nhân và cộng đồng, làm nổi bật sự cần thiết của các khuôn khổ pháp lý mạnh mẽ và các thực tiễn phát triển AI có trách nhiệm.
Suy Nghĩ Lại Về Đào Tạo AI: Các Phương Pháp Mới
Những tranh cãi xung quanh việc đào tạo AI đang thúc đẩy các nhà nghiên cứu khám phá các chiến lược mới đạo đức hơn, hiệu quả hơn và linh hoạt hơn. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn là sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo từ đầu, loại bỏ sự cần thiết phải dựa vào các tập dữ liệu hiện có. Dữ liệu tổng hợp có thể được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu cụ thể, tránh thành kiến và đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
Một phương pháp khác là học liên kết, nơi các mô hình AI được đào tạo trên các nguồn dữ liệu phi tập trung mà không cần truy cập hoặc chia sẻ trực tiếp dữ liệu cơ bản. Kỹ thuật này cho phép học tập hợp tác đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, mở ra những khả năng mới cho phát triển AI trong các lĩnh vực mà quyền truy cập dữ liệu bị hạn chế.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đang khám phá các cách đào tạo mô hình AI với ít dữ liệu hơn bằng cách sử dụng các chiến lược như chuyển giao học tập và siêu học tập. Các chiến lược này cho phép các mô hình khái quát từ dữ liệu hạn chế, giảm sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn và làm cho quá trình đào tạo kinh tế và bền vững hơn.
Kết Luận: Vạch Ra Lộ Trình Cho AI Có Đạo Đức
Những cáo buộc chống lại DeepSeek đóng vai trò như một lời cảnh tỉnh cho cộng đồng AI. Khi công nghệ AI tiến bộ, điều cần thiết là phải tuân theo các nguyên tắc đạo đức và ưu tiên tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và trách nhiệm giải trình. Bằng cách thiết lập các hướng dẫn rõ ràng, thúc đẩy sự hợp tác và đầu tư vào giáo dục và nghiên cứu, chúng ta có thể tạo ra một tương lai trong đó AI phục vụ lợi ích chung đồng thời tôn trọng quyền cá nhân và thúc đẩy sự đổi mới.