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杜
杜奕瑾
我認為DeepSeek的出現確實改變了美中AI競爭的格局。過去，大型語言模型領域主要由美國主導，但DeepSeek通過模仿OpenAI的推理模型，並開源模型權重，縮短了與美國的差距，使得中國AI發展速度逼近美國。DeepSeek並非完全的從零到一創新，而是將現有技術（混合精度訓練、多專家模型、模型蒸餾等）結合，使其性能逼近OpenAI的模型，但尚未超越。DeepSeek可能存在利用ChatGPT數據訓練模型或模型蒸餾的問題，這在業界是常規操作，但可能違反OpenAI的使用守則，是否構成剽竊或侵犯知識產權尚無定論。DeepSeek的『幻覺』概率高於ChatGPT，原因可能是其訓練數據（Common Crawl）和模型調整方面存在不足。DeepSeek的模型偏見體現在其訓練數據主要為中文簡體，並帶有強烈的中國官方媒體論述，這導致其回答會傾向於維護國家主權和黨的領導。DeepSeek的R1模型訓練過程中，雖然號稱無需人類反饋的強化學習，但在實際操作中，仍然存在人為干預，導致模型偏見和自我審查。DeepSeek強化了思維鏈（Chain of Thought），使其在解決數學題和編程問題方面表現出色，但在人文社科領域容易過度發揮，導致回答更不準確。中國AI發展環境的特殊性（例如審查制度）並不一定阻礙其發展，甚至可能促進其在特定領域發展出獨特的優勢。開源模型的普及使得小型公司也能參與AI發展，這改變了以往只有大型科技公司才能參與AI的局面，類似於個人電腦的普及對計算機產業的影響。全球AI發展趨勢都是利用開源模型，中國只是更積極地利用這一趨勢。好的算法可以提高效率，從而部分彌補算力不足，但算力仍然是AI發展的重要因素。AI發展最終取決於應用場景，開源模型的普及促進了AI應用的百花齊放，但算力競爭不會結束，軟體工程和應用落地將成為新的競爭焦點。美國對中國的晶片出口管制雖然不能阻止中國研發先進模型，但會減緩其商業化和應用速度，開源模型和軟體工程的進步反而會增加算力需求。DeepSeek雖然號稱開源，但其開源程度不足，但其公開的模型權重已足夠大部分用戶使用。DeepSeek通過模仿OpenAI的方法，實現了與O1相近的性能，但其真正開源供用戶使用的基礎模型並非R1，而是參數更少的Llama和千問。DeepSeek號稱便宜，是因為其使用的基礎模型參數較少，成本較低，但这並不意味着其技術能力就比其他模型更節省成本。開源模型的普及增加了對GPU的需求，因為更多小型公司和機構開始投資建設內部AI基礎設施，這將創造一個全新的AI落地市場。在中国境內運行的AI服務都存在數據安全風險，DeepSeek也不例外，其數據洩露案例已有所體現，這與中國相關法律法規有關。美國AI界應吸取DeepSeek的教訓，重視開源和開放合作，避免閉源策略導致的生態系統受限。美國副總統在巴黎AI峰會上的講話，旨在警告歐洲不要與中國在AI領域過度合作，但歐洲更注重以人為本的AI發展，並不會輕易放棄自身的法規和價值觀。监管和创新并不一定相互违背，合理的监管甚至可以促进创新。
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