DeepSeek受審查：涉嫌使用Google 的 Gemini 表面資料訓練 AI
AI 世界正因 DeepSeek，一家著名的 AI 模型開發商，面臨再次被指控利用競爭對手資料來訓練其最新創新產品而議論紛紛。這次，焦點集中在 Google 的 Gemini 上，有指控稱 DeepSeek 最新的 AI 模型 DeepSeek-R1-0528，可能是使用 Gemini 模型衍生物訓練出來的。
這些指控來自 AI 分析師 Sam Paech，他一直在使用精密的生物資訊學工具仔細檢查 DeepSeek 的人工智慧服務。Paech 的分析使他得出結論，DeepSeek 的回應與 Gemini 的回應之間存在明顯的相似之處，這表明兩者之間可能存在血緣關係。
AI 偵探工作：揭露潛在的 Gemini 影響
Paech 的調查並未止步於簡單觀察 AI 的行為。他深入研究了 HuggingFace 開發者社群網站，這是一個流行的 AI 開源平台，並通過他的 GitHub 開發者程式碼帳戶運行了他的分析。這種嚴謹的方法使他能夠仔細檢查 AI 模型的內部運作，並識別可能表明使用了 Gemini 資料的潛在模式或程式碼片段。
Paech 在他的一條推文中總結了他的發現，他說：「如果你想知道為什麼 DeepSeek R1 聽起來有點不同，我認為他們可能從訓練合成 OpenAI 轉為合成 Gemini 輸出。」這個聲明表明，DeepSeek 在訓練過程中可能已從使用 OpenAI 模型產生的合成資料，轉為使用源自 Gemini 的資料。
這種轉變的影響是重大的。如果 DeepSeek 確實使用了 Gemini 衍生的資料，則可能會引發關於智慧財產權、公平競爭以及圍繞 AI 開發的道德考量的問題。
DeepSeek 的回應：增強的能力和效能
在 2025 年 5 月，DeepSeek 通過 HuggingFace 發布了其 DeepSeek-R1 模型的更新版本，名為 DeepSeek-R1-0528。 該公司聲稱，此更新模型擁有增強的推理能力，表明對資訊有更深入的理解和處理。 DeepSeek 還強調，更新的模型在後訓練期間利用了增加的計算資源並結合了演算法優化機制。
根據 DeepSeek 的說法，這些改進已在各種評估基準中產生了出色的效能，包括數學、程式設計和一般邏輯。 該公司在 HuggingFace 上表示，該模型的整體效能現在正接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等領先模型。
儘管 DeepSeek 吹捧其最新模型經過改進的效能和能力，但使用 Gemini 資料的指控卻為這些進展蒙上了一層陰影。 如果這些指控屬實，則會引發關於 DeepSeek 的效能提升在多大程度上歸因於其自身創新與使用競爭對手資料的問題。
EQ-Bench 證據：一窺 Google 的 AI 武庫
Sam Paech 進一步火上加油，展示了 EQ-Bench 的螢幕截圖，該平台用於評估 AI 模型的效能。 該螢幕截圖展示了幾個 Google 開發模型的評估結果，包括 Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash 和 Gemma 3。
這些 Google 模型在 EQ-Bench 平台上的存在表明它們正在被積極開發和測試，可能為其他 AI 開發人員提供資料或靈感來源。 雖然螢幕截圖本身並不能直接證明 DeepSeek 使用了 Gemini 資料，但它確實強調了此類資料的可用性以及其他方存取和利用它的可能性。
懷疑與確認：AI 譜系的渾濁水域
雖然 Paech 的分析引發了關於 DeepSeek 訓練方法的嚴肅問題，但重要的是要注意證據並非確鑿。 正如 TechCrunch 指出的那樣，Gemini 訓練的證據並不充分，儘管一些其他開發人員也聲稱在 DeepSeek 的模型中發現了 Gemini 的痕跡。
證據周圍的歧義強調了追蹤 AI 模型譜系並確定它們是否已使用競爭對手資料進行訓練的挑戰。 AI 演算法的複雜性以及用於訓練的大量資料使得難以精確找出影響的來源。
一再出現的主題：DeepSeek 與 OpenAI 的歷史
這不是 DeepSeek 第一次面臨使用競爭對手資料的指控。 在 2024 年 12 月，一些應用程式開發人員觀察到 DeepSeek 的 V3 模型經常將自己識別為 ChatGPT，OpenAI 流行的聊天機器人。 這一觀察結果導致了 DeepSeek 使用從 ChatGPT 抓取的資料訓練其模型的指控，可能違反了 OpenAI 的服務條款。
這些指控的重複出現引起了人們對 DeepSeek 資料來源實務的關注。 雖然 DeepSeek 的模型與其競爭對手的模型之間的相似性純粹是巧合，但重複的指控表明了一種值得進一步審查的行為模式。
AI 訓練實務的道德影響
對 DeepSeek 的指控突顯了 AI 訓練實務的道德影響。 在一個快速發展的領域中，創新至關重要，確保 AI 模型以一種公平和道德的方式開發至關重要。
未經許可或適當署名而使用競爭對手資料會引發關於智慧財產權和公平競爭的問題。 它還會破壞 AI 開發過程的完整性，並可能導致法律挑戰。
此外，即使合成資料來自公開來源，也可能會將偏見和不準確之處引入 AI 模型。 AI 開發人員必須仔細評估其訓練資料的品質和代表性，以確保其模型公平、準確且可靠。
呼籲透明度和問責制
DeepSeek 爭議強調了 AI 行業需要更大的透明度和問責制。 AI 開發人員應透明化其資料來源實務以及用於訓練其模型的方法。 他們還應對任何違反智慧財產權或道德準則的行為負責。
一種可能的解決方案是建立行業範圍內的資料來源和 AI 訓練標準。 這些標準可以概述獲取和使用資料的最佳實務，以及審核和執行合規性的機制。
另一種方法是開發用於追蹤 AI 模型譜系的工具和技術。 這些工具可以幫助識別潛在的影響來源，並確定模型是否已使用競爭對手資料進行訓練。
最終，確保 AI 的合乎道德的發展需要 AI 開發人員、研究人員、政策制定者和公眾的共同努力。 通過共同努力，我們可以創建一個框架，在保護智慧財產權並確保公平和問責制的同時，促進創新。
尋找 AI 模型訓練的基礎真相
DeepSeek 的情況引起了人們對 AI 模型訓練方式日益增長的關注。 雖然快速提高 AI 能力的誘惑力很強，但為實現此目標而採用的方法必須面臨嚴肅的道德考量。 問題的核心在於用於訓練的資料。 其來源是否合乎道德？ 它是否尊重版權和智慧財產權？ 隨著 AI 與日常生活越來越交織在一起，這些問題變得越來越重要。
確定 AI 模型資料的確切來源所面臨的挑戰突顯了一個難題。 演算法的複雜性和所需的大量資料意味著，揭示特定模型能力的起源可能是一項重大任務，幾乎就像 AI 的法醫科學。 這需要開發能夠分析 AI 模型以揭示其訓練資料來源的複雜工具，以及 AI 開發中更透明的程序。
訓練資料對 AI 倫理的影響
訓練資料對 AI 倫理的影響是巨大的。 AI 模型僅與其訓練所用的資料一樣公正。 使用從競爭對手獲得的資料或包含固有偏見的資料可能導致結果偏差、不公平歧視以及 AI 應用程式中的完整性受損。 因此，合乎道德的 AI 開發需要堅定承諾使用多樣化、具有代表性和合乎道德來源的資料。
圍繞 DeepSeek 的問題也突顯了關於真正原創的 AI 開發價值與僅僅使用現有資料增強模型的更大範圍的討論。 雖然微調和轉移學習是合法策略，但 AI 社群必須認可和獎勵那些致力於創建原始架構和訓練方法的開發人員。 這確保了 AI 進展建立在真正的創新之上，而不是複製現有的工作。
建立 AI 責任框架
展望未來，建立 AI 責任框架需要幾個關鍵步驟。 第一個是製定關於資料來源、使用和智慧財產權的明確、可執行的指導方針。 這些指導方針應具有行業範圍，並在保護資料創作者權利的同時促進開放和協作。
第二，AI 開發中的透明度至關重要。 開發人員應公開用於訓練其模型的資料、所使用的技術以及 AI 的潛在限制和偏見。 這種透明度建立信任並實現 AI 技術的負責使用。
此外，需要對 AI 系統進行持續監控和審核。 自我監管和獨立審核可以幫助識別和糾正潛在的偏見、道德問題和合規性問題。 這種持續的監督對於確保 AI 系統與道德標準和社會價值觀保持一致至關重要。
最後，需要教育和意識計畫，以使 AI 開發人員、用戶和政策制定者能夠理解 AI 的道德後果。 這些計畫應涵蓋諸如資料隱私、演算法偏見和負責的 AI 設計等主題，在整個 AI 社群中培養一種道德意識和問責制的文化。
檢驗技術方面：逆向工程 AI 模型
DeepSeek 指控的一個引人入勝的方面是逆向工程 AI 模型以確定其訓練資料的技術挑戰。 它涉及到使用工具和技術來分析模型的行為和輸出來嘗試推斷其訓練所用的資料。 它與生物資訊學相似，正如 Paech 所做的那樣，您剖析複雜的生物資料以了解其起源和功能。
研究人員正在努力開發先進的方法來檢測 AI 模型中是否存在特定資料或模式。 這些方法使用統計分析、模式識別和機器學習技術來尋找模型行為與已知資料集之間的相似之處。 雖然該領域尚處於起步階段，但它有望在可疑的資料濫用案件中提供更確鑿的證據。
AI 醜聞的社會影響
AI 醜聞（例如 DeepSeek 案件）具有更廣泛的社會後果。 它們削弱了公眾對 AI 技術的信心，引起了對隱私和安全的擔憂，並激發了關於 AI 在社會中作用的辯論。 需要快速且透明地解決這些醜聞，以維持信任並防止廣泛的懷疑。
隨著 AI 越來越多地融入醫療保健、金融和治理等關鍵領域，風險越來越高。 道德違規和資料洩露可能對個人和社區產生重大後果，突顯需要強大的監管框架和負責任的 AI 開發實務。
重新思考 AI 訓練：新穎方法
圍繞 AI 訓練的爭議正推動研究人員探索更合乎道德、高效且具有彈性的新策略。 一個有希望的方法是使用從頭開始創建的合成資料，從而無需依賴現有的資料集。 可以將合成資料設計為滿足特定要求，避免偏見並確保資料隱私。
另一種方法是聯邦學習，在不直接存取或共享底層資料的情況下，在分散的資料來源上訓練 AI 模型。 該技術允許協作學習，同時保護資料隱私，為 AI 開發在資料存取受到限制的領域開闢了新的可能性。
此外，研究人員正在探索通過使用諸如轉移學習和元學習等策略來使用更少的資料訓練 AI 模型的方法。 這些策略使模型能夠從有限的資料中概括，降低了對大資料集的依賴，並使訓練過程更加經濟和可持續。
結論：規劃道德 AI 的道路
對 DeepSeek 的指控是 AI 社群的警鐘。 隨著 AI 技術的發展，遵守道德原則並優先考慮透明度、責任和問責制至關重要。 通過建立明確的指導方針、促進協作以及投資於教育和研究，我們可以創造一個 AI 為共同利益服務，同時尊重個人權利並促進創新的未來。