Openai podejrzewa, że modele Deepeek AI w Chinach, znacznie tańsze niż zachodnie odpowiednicy, mogły zostać przeszkolone przy użyciu danych Openai. To objawienie, w połączeniu z szybkim wzrostem popularności Deepseek, wywołało znaczne spowolnienie rynku dla głównych graczy AI. Nvidia, kluczowy dostawca GPU, doświadczył swojej największej w historii utraty zapasów jednodniowych, podczas gdy Microsoft, Meta, Alphabet i Dell również odnotowały znaczne spadki.
Model R1 Deepseek, oparty na open source Deepseek-V3, oferuje znacznie niższe koszty szkolenia (szacowane na 6 milionów dolarów) i potrzeby obliczeniowe w porównaniu z modelami zachodnimi. Chociaż roszczenie to jest dyskutowane, podsyciło obawy dotyczące masowych inwestycji, które wchodzą zachodnie firmy w sztucznej inteligencji.
Openai i Microsoft badają, czy Deepseek naruszył warunki usług Openai za pomocą techniki o nazwie „destylacja” - wyodrębniając dane z większych modeli w celu szkolenia mniejszych. Openai potwierdza, że chińskie firmy i inne nieustannie próbują odtworzyć wiodące modele AI w USA. Aktywnie wdrażają środki zaradcze i współpracują z rządem USA w celu ochrony ich własności intelektualnej.
David Sacks, AI Czar prezydenta Trumpa, popiera twierdzenie, że Deepseek użył modeli Openai, podkreślając potrzebę środków zapobiegawczych przez wiodące firmy AI.
Ta sytuacja podkreśla ironię pozycji Openai, biorąc pod uwagę jej przeszłe oskarżenia o użycie materiału chronionego prawem autorskim bez pozwolenia na szkolenie chatgpt. Openai wcześniej argumentował w Wielkiej Brytanii Izby Lordów, że szkolenie dużych modeli językowych bez materiałów chronionych jest niemożliwe. To stanowisko jest dodatkowo komplikowane przez istniejące procesy sądowe „New York Times” i 17 autorów zarzucających naruszenie praw autorskich. Openai utrzymuje, że jego praktyki szkoleniowe stanowią „dozwolone użycie”. Bitwy prawne wokół danych szkoleniowych i praw autorskich nadal się rozwijają, a orzeczenie z sierpnia 2023 r., Że sztuki generowane przez AI nie można chronić prawem autorskim, dodając kolejną warstwę złożoności.
