Розбір DeepSeek: дистиляція, етика та національна безпека

Що таке DeepSeek і чому це важливо?

Джерело: techxplore.com

Деталі:

Китайський AI-стартап DeepSeek випустив велику мовну модель R1, що викликала широкий резонанс у Кремнієвій долині та вплинула на фондовий ринок США.

Професор статистики Мічиганського університету Амбудж Теварі, експерт у галузі штучного інтелекту та машинного навчання, аналізує технічні, етичні та ринкові аспекти цього прориву.

Що таке модельна дистиляція, і коли вона є етично прийнятною?

Модельна або знаннєва дистиляція – це процес, під час якого сильніша модель використовується для навчання слабшої, щоб покращити її продуктивність.

• Коли це етично? Якщо сильніша модель була опублікована з ліцензією, що дозволяє таке використання.
• Чому виникли суперечки? OpenAI звинувачує DeepSeek у використанні їхніх моделей для дистиляції, але умови використання ChatGPT забороняють таке застосування.
• Чи міг DeepSeek використати відкриті моделі, такі як LLaMA чи Qwen? Цілком можливо, оскільки не всі моделі з одного сімейства мають однакові ліцензійні умови.
• Цікава деталь: у науковій публікації про R1 стверджується, що знання передавалися у зворотному напрямку – з DeepSeek R1 до LLaMA та Qwen для покращення їхніх можливостей у логічних задачах.
• Як компанія може довести, що її AI-модель була створена незалежно? З точки зору права, презумпція невинуватості означає, що OpenAI має довести, що DeepSeek порушив їхні умови.

Проблема доказів:

Готова модель DeepSeek є публічною, але її навчальні дані – ні. OpenAI поки що не оприлюднив доказів, тож складно оцінити силу їхніх звинувачень.

Чи існують стандарти прозорості у розробці AI? На сьогодні єдиного глобального стандарту для AI-моделей немає.

Два підходи до прозорості:

• Відкритий код – підвищує рівень довіри, але не розкриває всі деталі навчання.
• Повна відкритість процесу навчання – рідко застосовується через конкуренцію та юридичні ризики.
• Окреме питання – використання авторських текстів та книг для навчання моделей. Цей аспект обговорюється в судах, наприклад, у справі The New York Times проти OpenAI.

Соціальні та екологічні ризики AI

• Упередження у навчальних даних можуть спотворювати результати моделей.
• Високе споживання енергії спричиняє додатковий вплив на клімат.
• Поки що консенсусу щодо цих проблем немає, і дискусії тривають.

Чи становить DeepSeek загрозу національній безпеці США? Деякі американські чиновники висловлюють занепокоєння щодо потенційних ризиків.

Основна небезпека – якщо дані громадян США опиняться на серверах DeepSeek і стануть доступними для китайського уряду. Але відкритість вагових коефіцієнтів моделі означає, що її можна запускати на серверах американських компаній. Microsoft вже хостить DeepSeek R1, що зменшує ризики витоку інформації.

Довідково:

Що далі?

DeepSeek – один із перших серйозних конкурентів західним AI-моделям. Його поява розпалює дискусії про авторські права, етичні межі та прозорість розробки штучного інтелекту.

• #DeepSeek
• #AIстартап
• #дистиляція