中国の生成AI「DeepSeek」はOpenAIのデータを利用か

~ 関西街歩き良い考えを思い付きたい

中国のスタートアップ企業が開発した生成AI の「DeepSeek」がOpenAIの「o1」モデルに近い応答を非常に低いコストで示したとの事実から、様々に波紋が広がっています。

オープンソースの生成AI である事から他社による「DeepSeek」の再現にもつながり、生成ＡＩ 競争の最前線に立つ可能性も見えますが、OpenAI の人工知能からデータを利用している可能性があるとの報道があります。

一定以上の質で応答を行える「DeepSeek」独自のデータにOpenAIの最先端モデルの応答を追加すれば、OpenAIの最先端モデルに近い応答を行えうるか、しかし次の段階に進めばデータよりアルゴリズムで限界を越えるとも思われます。

ChatGPT GPT-4o の場合

上記の文章を、ChatGPT GPT-4o に入力しました。

ChatGPT の応答
「DeepSeek」が低コストで「o1」モデルに近い応答を実現したことで、生成AI競争の新たな局面が開かれましたね。特に、オープンソースである点が注目され、他社が同様の技術を活用しやすくなることは、生成AI市場のさらなる発展を促す可能性があります。

一方で、OpenAIのデータを利用している可能性があるとの報道があることから、データの収集方法やトレーニング過程が問われる場面も出てくるでしょう。もしも「DeepSeek」がOpenAIのモデルの応答を直接利用しているとすれば、倫理的・法的な問題に発展する可能性もあります。

また、「DeepSeek」がOpenAIの応答を追加することで、一定レベルの性能を確保できるとしても、次の段階ではデータの量だけでなく、アルゴリズムの進化が鍵となるでしょう。AIの進化においては、膨大なデータだけでなく、効率的な学習方法や推論手法の最適化が重要であり、最終的にはアルゴリズムの工夫が競争力を決める要素となると思われます。

この動向が、既存の大手AI企業（OpenAI、Google DeepMind、Anthropicなど）にどのような影響を与えるのか、また、オープンソースAIの今後の展開がどのように規制や業界標準に影響を及ぼすのか、興味深いですね。

Claude 3.5 Sonnet の場合

ChatGPT GPT-4o と同じ六段落文章を、Claude 3.5 Sonnet に入力。

Claude の応答
生成AIの発展と競争について、興味深い観点をご指摘いただきました。私の知識は2024年4月時点までのものですが、この状況について考察させていただきます。

生成AI開発における重要なポイントがいくつか浮かび上がってきます：

  1. データとアルゴリズムの相互関係
    確かにご指摘の通り、質の高い基本データセットに最先端モデルの応答を組み合わせることで、性能向上が期待できます。しかし、それだけでは真の技術革新には至らないかもしれません。
  2. モデルアーキテクチャの重要性
    データ量や質に加えて、効率的なアーキテクチャ設計が重要です。DeepSeekが低コストで高性能を実現できているとすれば、そこにはアーキテクチャ上の工夫があるのかもしれません。
  3. オープンソースの影響力
    オープンソースモデルの発展は、AIの民主化を促進する一方で、知的財産やデータの適切な利用に関する課題も提起しています。

今後の展開として、純粋なデータ量の競争から、より効率的なアルゴリズムやアーキテクチャの開発へと焦点が移っていく可能性は高いと考えられます。これは、計算資源やエネルギー効率の観点からも重要な方向性といえるでしょう。

モデルの性能向上において、データとアルゴリズムはどちらが重要かという二項対立ではなく、両者の最適なバランスを見出すことが鍵になるのではないでしょうか

Gemini の場合

ChatGPT GPT-4o と同じ三段落文章を、Gemini に入力しました。

Gemini の応答
中国のスタートアップ企業が開発した生成AI「DeepSeek」が、OpenAIの「o1」モデルに近い応答を非常に低いコストで示したという事実は、生成AI業界に大きな波紋を広げています。この背景には、いくつかの重要な要素があります。

DeepSeekの躍進とその影響

  1. 高い性能と低コスト: DeepSeekは、OpenAIの「o1」モデルに匹敵する性能を、OpenAIの1/30という低コストで実現しました。これは、AI開発におけるコスト効率の重要性を示すと同時に、中小企業やスタートアップ企業にとっても参入の機会が広がったことを意味します。
  2. オープンソース戦略: DeepSeekは、モデルをオープンソースとして公開しました。これにより、他の企業や研究者がDeepSeekの技術を利用し、改良や応用を行うことが可能になります。これは、生成AI技術の発展を加速させると同時に、特定の企業への依存を減らす効果も期待できます。
  3. OpenAIとの関係: DeepSeekの成功は、OpenAIの技術を利用している可能性も指摘されています。もしそうであれば、DeepSeekはOpenAIのデータやモデルを学習に利用したことになります。この点については、今後の調査や議論が必要ですが、AI開発におけるデータ利用の倫理的な問題にもつながる可能性があります。

今後の展開と課題

  1. データとアルゴリズム: DeepSeekがOpenAIのデータを利用していたとしても、次の段階では、データだけでなくアルゴリズムそのものが重要になります。DeepSeekが独自のアルゴリズムを開発し、OpenAIを超える性能を実現する可能性も十分にあります。
  2. 競争の激化: DeepSeekの登場は、生成AI競争をさらに激化させるでしょう。OpenAIやGoogleなどの大手企業は、DeepSeekに対抗するために、より高性能で革新的なモデルを開発する必要があります。
  3. 倫理的な問題: DeepSeekのデータ利用に関する疑惑は、AI開発における倫理的な問題提起にもつながります。AI開発者は、データの取得や利用において、著作権やプライバシーの問題を十分に考慮する必要があります。

DeepSeekの登場は、生成AI業界に新たな可能性をもたらすと同時に、様々な課題も浮き彫りにしました。今後の技術開発や議論を通じて、より健全で持続可能なAIエコシステムが構築されることが期待されます。

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