Chiny „dewaluują” sztuczną inteligencję

Eksperci twierdzą, że Stany Zjednoczone pomogły Chinom w rozwoju sztucznej inteligencji (AI) przy niskich kosztach, podczas gdy Waszyngton ograniczył dostęp Pekinu do zaawansowanych, ale drogich układów scalonych.

Logo aplikacji chatbota AI DeepSeek (Chiny) obok aplikacji ChatGPT (USA) na ekranie smartfona – zdjęcie: AFP

Podczas gdy amerykańscy giganci technologiczni twierdzą, że przeznaczają setki miliardów dolarów na rozwój najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji, chiński start-up DeepSeek udowadnia coś wręcz przeciwnego: potrzeba zaledwie kilku milionów dolarów.

Potrzeba jest matką wynalazków

„Kiedy ChatGPT wystartował w listopadzie 2022 roku, Stany Zjednoczone wciąż były liderem w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Jednak w ciągu ostatnich dwóch lat ta luka stopniowo się zatarła” – powiedział profesor Andrew Ng, jeden ze 100 najbardziej wpływowych ludzi w globalnej dziedzinie sztucznej inteligencji w 2023 roku, w wywiadzie dla South China Morning Post (SCMP).

Komentarz ten wypowiedział się w kontekście DeepSeek, chińskiego start-upu zajmującego się sztuczną inteligencją, wywołując zaskoczenie, gdy w styczniu 2025 r. firma ta wprowadziła na rynek darmowy model sztucznej inteligencji porównywalny z ChatGPT.

Według pana Nga, wraz z pojawieniem się modeli takich jak Qwen, Kimi, InternVL i DeepSeek, Chiny nie tylko zmniejszyły dystans, ale także stopniowo objęły prowadzenie w niektórych obszarach sztucznej inteligencji. „China Daily” podkreślił, że DeepSeek wykorzystuje otwarty kod źródłowy do tworzenia narzędzi sztucznej inteligencji, umożliwiając szeroką współpracę i eksperymentowanie, co sprzyja szybszym przełomom w branży.

W porównaniu z amerykańskimi korporacjami zajmującymi się technologią sztucznej inteligencji, DeepSeek ma publicznie ujawnione koszty rozwoju wynoszące mniej niż 6 milionów dolarów. To podważa argument, że szkolenie sztucznej inteligencji wymaga miliardów dolarów, jak często twierdzą amerykańskie firmy.

Pomimo zakazu wprowadzonego przez Waszyngton, ograniczającego dostęp do najnowocześniejszych układów scalonych, DeepSeek udowadnia, że ​​branża sztucznej inteligencji nie musi polegać na gigantach takich jak Nvidia. Chiński chatbot potrzebował do opracowania zaledwie około 2000 układów o niskim ryzyku, podczas gdy najnowszy model sztucznej inteligencji Llama 3.1 firmy Meta wymagał 16 000 najnowocześniejszych układów H100 firmy Nvidia.

Krótko po premierze, chatbot DeepSeek szybko znalazł się na szczycie rankingu App Store firmy Apple, wyprzedzając ChatGPT. 20 stycznia DeepSeek wydał swój model R1 z otwartym kodem źródłowym, który, jak się uważa, oferuje funkcje równoważne z modelem ChatGPT z zamkniętym kodem źródłowym. Co ciekawe, Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI, również pochwalił podejście DeepSeek.

Czy rozwój sztucznej inteligencji wymaga dużych nakładów finansowych?

3 lutego gazeta „The Independent” poinformowała, że ​​amerykański zespół badawczy odtworzył chatbota DeepSeek opartego na sztucznej inteligencji za zaledwie kilkadziesiąt dolarów, co potwierdza trend taniego rozwoju sztucznej inteligencji. Zespół badawczy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley twierdził, że skopiował model R1 DeepSeek za mniej niż 30 dolarów.

„Zreplikowaliśmy DeepSeek R1-Zero w grze CountDown i działa świetnie” – powiedział doktorant Jiayi Pan na platformie X. Pan ma nadzieję, że ten projekt uczyni sztuczną inteligencję bardziej dostępną.

Sukces projektu DeepSeek i zespołu pana Pana pokazuje, że koszt szkolenia sztucznej inteligencji może być znacznie niższy niż setki miliardów dolarów, o których twierdzą amerykańskie korporacje technologiczne.

Eksperci technologiczni twierdzą, że DeepSeek może mieć ogromny wpływ na sposób tworzenia i wykorzystywania sztucznej inteligencji w przyszłości. Yann LeCun, naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją w Meta Platforms, argumentuje, że DeepSeek nie należy interpretować jako stwierdzenia, że ​​„Chiny wyprzedzają USA w dziedzinie sztucznej inteligencji”. Według artykułu na SCMP, poprawnym sformułowaniem jest stwierdzenie, że „modele open source przewyższają modele zastrzeżone”.

DeepSeek zmienia podejście, ale nie jest „przełomem”

Pan Dang Huu Son – zastępca dyrektora Instytutu Badań nad Stosowanymi Technologiami i Rozwoju Zasobów Ludzkich, współzałożyciel i dyrektor generalny LovinBot AI – skomentował: Nie jest prawdopodobne, aby DeepSeek stał się „przełomowym momentem” w dziedzinie sztucznej inteligencji w perspektywie długoterminowej.

Według pana Sona, DeepSeek z sukcesem zrealizował najważniejsze zadanie: zmianę podejścia inwestorów i firm do trendu „popularyzacji” technologii AI – w kierunku niskich kosztów i łatwego dostępu. Jednak w dłuższej perspektywie będą musieli stawić czoła dużym wyzwaniom w zakresie kosztów inwestycyjnych i zaciętej konkurencji o utrzymanie jakości modeli.

Wprowadzenie na rynek DeepSeek – taniego, wymagającego niewielkich zasobów, otwartego modelu sztucznej inteligencji – przyciągnęło uwagę, zmuszając amerykańskich gigantów AI do ponownego rozważenia swoich strategii. Ten przypadek jest podobny do Temu, gdzie wybór strategii niskokosztowej był sposobem na konkurowanie.

Eksperci twierdzą jednak, że DeepSeek nie przewyższa wydajnością innych modeli z wyższej półki, a ponadto ma ograniczenia w obsłudze złożonych zadań.

Jedną z unikalnych cech DeepSeek jest to, że pozwala użytkownikom obserwować „proces myślowy” podczas wnioskowania. Otwiera to jednak poważne luki w zabezpieczeniach. Eksperci wskazują, że DeepSeek jest podatny na różnorodne ataki, od prostej manipulacji językiem po złożone „podpowiedzi” generowane przez samą sztuczną inteligencję.

Co więcej, optymalizacja kosztów zmusiła DeepSeek do ograniczenia niektórych mechanizmów ochrony. To sprawiło, że system stał się podatny na wyrafinowane taktyki, co wiązało się z ryzykiem zwracania niepożądanych informacji lub manipulowania zachowaniami.

W Wietnamie doświadczenia z DeepSeek otwierają możliwości rozwoju sztucznej inteligencji w rozsądnych cenach, przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa. LovinBot AI prowadzi obecnie badania, ale nie zintegrował jeszcze DeepSeek, pomimo jego niskich kosztów i otwartego kodu źródłowego, ponieważ najważniejszym wymogiem jest nadal bezpieczeństwo informacji i unikanie ryzyka manipulacji treściami.

Źródło: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm