人工智慧（AI）領域正因 DeepSeek 最新推出的 R1-0528 推理模型而沸騰。這款模型出自中國 AI 實驗室 DeepSeek，憑藉其在數學問題解決和複雜編碼任務中的卓越表現，已引起廣泛關注。然而，在這項技術成就的表面之下，潛藏著一個備受爭議的問題：在模型的關鍵訓練階段，可能甚至據稱使用了從 Google 備受推崇的 Gemini AI 系列竊取的數據。
Gemini 的迴響：開發者的深度剖析
墨爾本的一位眼光敏銳的開發者 Sam Paech 拉響了第一聲警報。Paech 在社群媒體——這個現代數位廣場——上分享了引人注目的證據，表明 DeepSeek 的 R1-0528 與 Google 的先進 Gemini 2.5 Pro 之間存在驚人的相似之處。這不僅僅是曇花一現的觀察；Paech 的分析深入研究了驅動這些 AI 巨擘的神經路徑和算法，揭示了指向共同起源的模式和細微差別，或者至少是大量借鑒知識產權的跡象。
另一位因創建 SpeechMap 而在科技社群中享有盛譽的開發者，也呼應了 Paech 的觀點，為這場爭議火上澆油。這位第二位發聲者，帶著他自己的專業知識，證實了 R1-0528 的推理機制與 Gemini AI 的推理機制存在驚人的相似之處。這些相似之處不僅僅是表面上的；它們延伸到模型的核心架構，表明存在比單純巧合更深層次的聯繫。
然而，身為這些指控的主角的 DeepSeek，一直保持沉默，籠罩在一層曖昧的面紗中。該公司刻意沒有披露其 R1-0528 模型訓練中使用的具體數據集和方法，這進一步助長了猜測，並加劇了人們對該模型起源以及所涉及的倫理考量的日益懷疑。這種缺乏透明度只會加劇圍繞模型起源和倫理考量的爭論。
模型蒸餾的渾水：走在道德的鋼索上
在競爭激烈的 AI 開發領域，各公司不斷尋求創新的策略來獲得優勢。其中一種策略，稱為蒸餾，已成為一種特別有爭議但又不可否認地普遍存在的做法。模型蒸餾本質上是一種藝術，即使用其較大、更複雜的同類產生的輸出，來訓練更小、更高效的 AI 模型。可以把它想像成一位大廚教導一位新手學徒；大廚的專業知識被提取並傳授給學生，使他們能夠以更少的資源取得顯著的成果。
雖然原則上蒸餾是一種合法且有價值的技術，但當「大廚」不是你自己的創作時，問題就產生了。據稱 DeepSeek 盜用 Google 的模型，凸顯了 AI 開發領域中圍繞知識產權的複雜挑戰。利用競爭對手模型的輸出來訓練你自己的模型是否合乎道德，尤其是在原始模型的數據和架構是專有的且受到保護的情況下？
與 AI 世界中的許多事情一樣，答案遠非明確。圍繞 AI 的法律和倫理框架仍處於起步階段且不斷發展，難以跟上該領域的快速發展。隨著 AI 模型變得越來越複雜和相互關聯，靈感、改編和直接複製之間的界線變得越來越模糊。
污染難題：追蹤 AI 的起源
AI 污染的日益嚴重的現象，為這個已經錯綜複雜的網絡增加了另一層複雜性。開放網路曾經是訓練 AI 模型的原始數據來源，但現在越來越多地充斥著由 AI 本身產生的內容。這造成了一個迴圈，AI 模型在反過來由其他 AI 模型創建的數據上進行訓練。這種自我參照的學習過程可能會導致意想不到的後果，包括放大偏見和傳播錯誤訊息。
但更重要的是，對於 DeepSeek 案例而言，這種污染使得確定任何給定模型的真實、原始訓練來源變得極其困難。如果一個模型在包含 Google Gemini 輸出的數據集上進行訓練，那麼實際上不可能明確證明該模型是有意在 Gemini 數據上進行訓練的。「污染」本質上掩蓋了證據，使得難以追蹤模型的起源，並確定是否侵犯了任何知識產權。
這對研究人員和公司都構成了重大挑戰。隨著 AI 模型變得更加互聯互通，網路變得越來越受 AI 影響，將模型性能和特徵歸因於特定訓練數據將變得越來越困難。AI 的「黑盒子」性質，加上網路的普遍污染，造成了一場曖昧和不確定性的完美風暴。
堡壘心態：從開放協作到競爭保密
AI 污染的興起以及對知識產權風險的日益關注，導致 AI 產業發生重大轉變，從開放協作的精神轉向更加戒備和競爭的格局。AI 實驗室曾經渴望與更廣泛的社群分享他們的研究和數據，但現在越來越多地實施安全措施，以保護其專有資訊和競爭優勢。
鑑於所涉及的巨大利益，這種轉變是可以理解的。AI 競賽是一場全球性的競爭，涉及數十億美元以及技術的未來。各公司面臨著創新和獲得競爭優勢的巨大壓力，它們越來越警惕與潛在競爭對手分享其秘密。
結果是一種日益增長的保密和排他性趨勢。AI 實驗室正在限制對其模型和數據的訪問，實施更嚴格的安全協議，並且普遍採取更謹慎的協作方法。這種「堡壘心態」從長遠來看可能會扼殺創新，但它被認為是保護知識產權並在短期內保持競爭優勢的必要措施。
在 AI 不斷發展的過程中，DeepSeek 的爭議是對我們未來發展面臨的倫理和法律挑戰的警示。隨著 AI 變得更加強大和普及，我們必須制定明確的道德準則和法律框架，確保以負責任和合乎道德的方式使用 AI。AI 的未來取決於此。我們需要問自己，如何在保護知識產權的同時促進創新？
類神經網路的細微差別：超越簡單的複製
人們很容易假設 AI 模型之間的相似性表示直接複製，但事實遠比這複雜得多。類神經網路的核心是從大量數據中學習的相互連接節點的複雜系統。當兩個模型暴露於相似的數據集或經過訓練以解決相似的問題時，它們可能會獨立地聚合到相似的解決方案和架構模式上。
這種現象，稱為趨同演化，在許多領域都很常見，包括生物學。正如不同的物種可以因應相似的環境壓力而獨立地演化出相似的特徵一樣，AI 模型也可以因應相似的訓練刺激而獨立地發展出相似的結構和算法。
區分真正的複製和趨同演化是一項重大挑戰。這需要深入瞭解底層算法和訓練過程，以及仔細分析用於訓練模型的數據。僅僅觀察性能或輸出上的相似性不足以得出已發生複製的結論。
基準測試的作用：雙面刃
AI 基準測試在評估和比較不同模型的性能方面發揮著至關重要的作用。這些標準化測試提供了一個通用框架，用於評估各種能力，例如語言理解、數學推理和圖像識別。基準測試使研究人員能夠追蹤隨著時間的推移取得的進展，並確定需要改進的領域。
但是，基準測試也可以被操控。AI 開發人員可能會專門針對在某些基準測試中表現良好而對其模型進行微調，即使這會以整體性能或泛化能力為代價。此外，一些基準測試可能存在偏差或不完整，從而無法準確反映模型的真實能力。
因此，重要的是要謹慎地解釋基準測試結果，並將它們與其他指標結合考慮。僅僅依靠基準測試可能會導致過於關注特定任務，而忽略 AI 開發的其他重要面向，例如穩健性、公平性和倫理考量。當 AI 的複雜性被簡化為基準測試時，通常會變得愚蠢。
超越歸因：專注於負責任的 AI 開發
雖然關於 DeepSeek 可能使用 Gemini 數據的爭論很重要，但更重要的是，關於負責任的 AI 開發的更廣泛對話至關重要。隨著 AI 越來越多地融入我們的生活，我們必須制定明確的道德準則和法律框架，以確保以造福整個社會的方式使用 AI。
負責任的 AI 開發涵蓋廣泛的考量，包括：
- 公平性： 確保 AI 系統不會歧視某些群體或延續現有偏見。
- 透明度： 使 AI 系統更易於理解和解釋，以便使用者可以了解它們如何運作以及為什麼做出某些決策。
- 問責制： 為 AI 系統的行為建立明確的責任歸屬，以便個人或組織可以為它們造成的任何損害負責。
- 隱私權： 保護其數據用於訓練 AI 系統的個人的隱私權。
- 安全性： 確保 AI 系統安全且能夠抵抗攻擊。
解決這些挑戰需要研究人員、開發人員、政策制定者和公眾的共同努力。我們需要就 AI 的潛在風險和好處進行公開和誠實的對話，並制定以技術專業知識和道德考量為依據的解決方案。
AI 的未來：遊走於道德迷宮之中
DeepSeek 的爭議只是我們在 AI 不斷發展的過程中將面臨的道德困境的一個例子。隨著 AI 變得越來越強大和自主，它將能夠做出對個人、組織和整個社會產生重大影響的決策。
我們需要做好準備，在這個道德迷宮中遊走，並開發能夠讓我們以負責任和合乎道德的方式使用 AI 的工具和框架。這需要對透明度、問責制和公平性做出承諾，以及願意就 AI 的未來進行艱難的對話。
AI 的未來並非預先確定。我們有責任以造福全人類的方式塑造它。透過擁抱負責任的 AI 開發實踐，我們可以利用 AI 的力量來解決世界上一些最緊迫的問題，同時降低風險並確保 AI 用於做好事。前方的道路並不好走，但潛在的回報是巨大的。AI 革命帶來了巨大的希望和危險。