人工智慧 (AI) 發展的競爭格局充滿創新、雄心，以及偶爾出現的不當行為指控。最新的爭議聚焦於 DeepSeek，這家在新興 AI 領域迅速崛起的公司。DeepSeek 目前正受到嚴格審查，有指控稱其最新 AI 模型 DeepSeek-R1-0528 使用了源自 Google 的 Gemini 模型的數據進行訓練。這項指控由 AI 分析師 Sam Paech 提出，暗示可能違反了道德界線，並引發了關於 AI 開發實踐完整性的問題。
分析師的發現：深入剖析 DeepSeek-R1-0528
Sam Paech 是 AI 分析社群中一位備受尊敬的人物，他對 DeepSeek-R1-0528 進行了深入的檢查。Paech 使用生物資訊工具，剖析了這項 AI 服務，尋找關於其起源和訓練方法的線索。他的調查引導出一個引人注目的結論：DeepSeek-R1-0528 展現出與 Google 的 Gemini 所產生回應的顯著相似之處。
Paech 在 X（前身為 Twitter）上分享了他的發現，聲稱：「如果你想知道為什麼 DeepSeek R1 的聲音有點不同，我認為他們可能從訓練合成 OpenAI 輸出轉向訓練合成 Gemini 輸出。」這項聲明暗示 DeepSeek 的訓練數據來源發生了轉變，可能從 OpenAI 模型產生的合成數據轉向源自 Gemini 的數據。這項暗示意義重大，表明直接依賴競爭對手的技術。合成數據 (Synthetic data) 是人工創建而非透過直接測量獲得的數據。它通常用於在機器學習模型訓練、測試和驗證期間擴充現實世界數據。例如，使用開源 AI 模型可以快速生成訓練數據。
為了進一步調查這個問題，Paech 深入研究了 Hugging Face 開發者社群網站，這是一個受歡迎的 AI 開發者開源平台。透過利用他的 GitHub 開發者程式碼帳戶，Paech 分析了 Hugging Face 環境中的 DeepSeek 模型，尋求進一步證實他的說法。
DeepSeek 的回應和創新主張
2025 年 5 月，DeepSeek 透過 Hugging Face 發布了其 DeepSeek-R1 模型的更新版本，命名為 0528。該公司聲稱，這個迭代代表了 AI 功能的一大飛躍。DeepSeek 聲稱該模型展現出「更深層」的推論能力，表明基於輸入數據得出結論和做出預測的能力有所提高。
此外，DeepSeek 強調在 0528 模型的訓練中使用了更多的計算資源。這表明在處理和分析大量數據所需基礎設施方面的巨額投資。除了增加資源外，DeepSeek 聲稱在訓練後階段實施了「演算法最佳化機制」。這些機制的設計目的是改善模型的效能，提高其準確性和效率。
DeepSeek 強調 0528 模型在一系列評估基準測試中表現出色。這些基準測試涵蓋了數學、程式設計和一般邏輯等關鍵領域，展示了模型的多功能性和解決問題的能力。DeepSeek 在 Hugging Face 上表示，該模型的效能「現在已接近領先模型，例如 O3 和 Gemini 2.5 Pro。」這項聲明將 DeepSeek-R1-0528 定位為 AI 競爭格局中的有力競爭者。
Sam Paech 還展示了一個關於 AI 模型評估結果的 EQ-Bench 截圖。它顯示了一系列 Google 的開發模型版本：Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash 和 Gemma 3，暗示了 AI 模型開發的競爭本質以及用於比較效能的基準測試。
舉證責任和情境考量
雖然 Paech 的分析在 AI 社群中引發了辯論，但所提出的證據仍然有些間接。引用TechCrunch 的說法，該報告指出，Gemini 訓練的證據並不充分，儘管其他一些開發者也聲稱發現了 Gemini 的痕跡。這突顯了明確證明或反駁這些指控的難度。AI 模型的複雜性和訓練數據的複雜性使得追蹤特定輸出或行為的確切來源具有挑戰性。
同樣重要的是要考慮 AI 發展的更廣泛背景。許多 AI 模型都是在海量數據集上進行訓練的，通常包含公開可用的資訊和開源資源。合法使用公開存取數據與未經授權使用專有資訊之間的界線可能很模糊，尤其是在快速發展的 AI 領域。
先前的指控：涉嫌不當行為的模式？
這不是 DeepSeek 第一次面臨利用競爭對手的 AI 模型數據的指控。2024 年 12 月，人們對 DeepSeek 的 V3 模型也提出了類似的擔憂。許多應用程式開發者觀察到 V3 模型經常將自己識別為 ChatGPT，即 OpenAI 極受歡迎的聊天機器人。這種行為導致人們猜測 DeepSeek 的模型至少部分是在 ChatGPT 產生的數據上進行訓練的。
這些過去的指控營造了一種懷疑的背景，可能會影響對當前指控的解釋。雖然這些事件是分開的，但它們共同引發了關於 DeepSeek 的數據採購實踐和對道德 AI 開發的承諾的問題。
對 AI 產業的影響
無論是否得到證實，針對 DeepSeek 的指控都對整個 AI 產業產生重大影響。這場爭議突顯了 AI 開發中數據來源、透明度和道德考量的重要性。隨著 AI 模型變得越來越複雜和有影響力，建立清晰的數據使用和模型訓練指南和標準至關重要。
這些指控也突顯了監管 AI 模型數據使用的挑戰。AI 模型的複雜性和所涉及的大量數據使得檢測和證明未經授權的使用變得困難。AI 社群必須開發有效的機制來監控數據來源並確保符合道德標準。
進一步檢驗和未來影響
DeepSeek 爭議應作為促進 AI 產業內數據採購實踐進一步檢驗的催化劑。需要進行更廣泛的討論，以釐清可接受數據使用的界線，並建立檢測和防止不道德行為的機制。
AI 發展的未來取決於公眾的信任和信心。如果 AI 模型被認為是透過不道德或不公平的方式開發的，可能會削弱公眾的支持並阻礙 AI 技術的採用。AI 社群必須優先考慮道德考量和透明度，以確保人工智慧的長期成功和社會效益。
DeepSeek 和開源社群
DeepSeek 與 Hugging Face 社群的互動是這種情況的一個顯著面向。Hugging Face 是一個協作中心，開發者可以在這裡分享模型、數據集和程式碼，從而促進 AI 的創新和可訪問性。透過在 Hugging Face 上發布其模型，DeepSeek 受益於社群的回饋、審查和潛在的改進。然而，這種開放性也意味著它的模型受到嚴格的審查，正如 Sam Paech 的分析所證明的那樣。
該事件突顯了開源協作的雙面刃性質。雖然它促進了創新和透明度，但它也可能使模型容易受到潛在漏洞和指控。在開源環境中營運的公司必須特別注意數據來源和道德考量，因為它們的行為受到公眾的審查。
合成數據在 AI 訓練中的作用
合成數據在 AI 訓練中扮演著越來越重要的作用。它可用於擴充真實世界數據、填補數據集中的空白以及解決偏差。然而，使用合成數據也引發了道德問題。如果模型是在從競爭對手的模型衍生的合成數據上進行訓練的，則可能被視為違反智慧財產權或道德準則。
DeepSeek 爭議突顯了需要對 AI 訓練中合成數據的使用進行更大的釐清和監管。AI 社群必須制定標準，以確保合成數據以合乎道德的方式生成，並且不會侵犯他人的權利。
基準測試 AI 模型：一個競爭激烈的舞台
基準測試 AI 模型是追蹤進度和比較效能的一個重要面向。然而，追求高基準分數也可能刺激不道德行為。如果公司過於注重取得最高分數，它們可能會想方設法偷工減料或使用未經授權的數據來提高其模型的效能。
Sam Paech 關於 AI 模型評估結果的 EQ-Bench 截圖顯示了 Google 的開發模型版本：Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash 和 Gemma 3。這強調了 AI 模型開發的競爭本質以及用於比較效能的基準測試。
獨立稽核的重要性
為了確保合乎道德且透明的 AI 發展，可能需要獨立稽核。獨立稽核員可以審查公司的數據採購實務、訓練方法和模型效能，以識別潛在的道德違規行為或偏差。這些稽核有助於建立公眾對 AI 技術的信任和信心。
DeepSeek 爭議突顯了 AI 產業需要更大的問責制。公司應對其 AI 模型的道德影響負責，而獨立稽核有助於確保它們履行其道德義務。
前進的道路：透明度和協作
AI 產業前進的道路在於透明度和協作。公司應公開其數據採購實務和訓練方法。它們還應相互協作並與更廣泛的 AI 社群合作，以制定道德標準和最佳實務。
DeepSeek 爭議提醒我們，AI 產業仍處於發展的早期階段。要確保 AI 技術以合乎道德且負責任的方式開發和使用，造福全人類，還有許多工作要做。透過擁抱透明度和協作，AI 社群可以建立一個人工智慧造福全人類的未來。
法律後果和智慧財產權
針對 DeepSeek 的指控提出了與智慧財產權相關的重大法律問題。如果證明 DeepSeek 在未經授權的情況下，使用源自 Google 的 Gemini 的數據訓練其 AI 模型，它可能面臨因侵犯版權或盜用商業機密的法律訴訟。
圍繞 AI 和智慧財產權的法律框架仍在演變中，DeepSeek 案例可能會樹立重要的先例。它突顯了需要對 AI 模型數據的使用以及在 AI 時代保護智慧財產權制定明確的法律指導方針。
公論法庭
除了潛在的法律後果外，DeepSeek 還面臨公論的審判。不道德行為的指控會損害公司的聲譽並削弱公眾的信任。DeepSeek 需要公開處理這些指控，並採取具體措施來證明其對道德 AI 開發的承諾。
公眾對 AI 的看法對於其廣泛採用至關重要。如果 AI 被認為是以不道德的方式開發和使用，可能會導致公眾的強烈反對並阻礙 AI 技術的發展。
平衡創新和倫理
DeepSeek 爭議突顯了 AI 產業中創新與倫理之間的緊張關係。公司面臨著創新和開發尖端 AI 模型的壓力，但它們也必須確保以合乎道德且負責任的方式行事。
AI 社群必須找到一種方法來平衡對創新的追求與對倫理考量的需求。這需要承諾透明度、問責制和協作。
AI 治理的未來
DeepSeek 案例突顯了需要加強 AI 治理。政府和監管機構可能需要介入以建立明確的 AI 開發和部署指導方針和標準。
AI 治理應側重於促進道德 AI、保護智慧財產權和確保公共安全。它還應促進創新並避免扼殺 AI 產業的發展。
結論：呼籲負責任的 AI 發展
DeepSeek 爭議是對 AI 產業的警鐘。它突顯了 AI 開發中倫理考量、透明度和問責制的重要性。AI 社群必須從這次事件中吸取教訓，並採取具體措施，以確保 AI 技術以負責任的方式開發和使用，以造福全人類。