この記事のまとめ
DeepSeekがGPT-2を原型にして開発された可能性は十分に考えられます。GPT-2はオープンソースで公開されており、そのアーキテクチャやモデルを基にして独自にファインチューニングを行ったり、学習を進めたりすることは技術的に可能です。その場合、その企業がどれほど高度な技術力を持っているか、またどれだけ高性能なAIを作り上げたかは評価できる点です。
しかし、その開発過程において、もしOpenAIのポリシーを無視したり、その利用規約に反する方法で技術を使用したりした場合、それはポリシー違反にあたります。さらに、AIの倫理的な観点からも問題が生じる可能性があります。例えば、AI技術の商業化や悪用のリスク、また社会に与える影響を考慮した場合、その開発や利用が適切であるかどうかを問われることになります。
したがって、DeepSeekがGPT-2を基に開発された場合、その企業の技術的実力は高く評価できますが、OpenAIのポリシーに違反している点や、倫理的な懸念を抱える問題があるという結論になります。
追記 実はDeepseekは大量のGPUパワーを注ぎ込んでおり、発表された情報の数百倍のコストをかけていたようだ。これでディープシークショックはおしまいでよさそう 2/2/2025
以降はこの結論に辿り着いた経緯の会話を。
「DeepSeek」がChatGPTのコピーだというニュースについて考える際、いくつかの重要な点を検討する必要があります。
まず、ChatGPTのモデル自体（たとえばGPT-3やGPT-4）はOpenAIによって公開されていません。これらのモデルは、API経由でアクセスすることはできますが、そのコードや学習データ、アーキテクチャそのものは公開されていません。このため、DeepSeekがChatGPTの正確なコピーである可能性は低いと言えます。もしDeepSeekがChatGPTに似た機能を持つAIを提供している場合、必ずしもその背後にChatGPTが使われているわけではなく、別の技術やモデルを使っている可能性があります。
「DeepSeek」がChatGPTの「パクリ」であるとされる理由としては、ユーザーインターフェースや機能が似ている、または「深層学習」や「対話型AI」のアプローチが似ていることが挙げられているのかもしれません。しかし、AI技術自体はオープンな研究の一部であり、同様の技術を使用すること自体は問題ではありません。問題は、特定のモデル（例えばChatGPT）を正確にコピーし、無断で使用した場合に発生することが考えられます。
また、DeepSeekのAIが「OpenAIのポリシーに違反することを言えない」といった返答をしたという点について、これは恐らくそのAIが倫理的なガイドラインや利用規約に従って設計されているからです。OpenAIも自社のAIに対して、危険なコンテンツを生成しないようにガイドラインを設けており、他のAIも同様の制約を設けることが一般的です。
つまり、DeepSeekがChatGPTの正確なコピーであるという主張は信憑性に欠ける可能性が高いです。ですが、技術的に似たようなアプローチを使っているAIが登場することは十分に考えられます。
仮説として挙げられた「OpenAI社員に中国の産業スパイが潜り込んでモデルを盗まれていた」というシナリオは、非常に極端で、証拠がない限り、現実的な可能性としては低いと思われますが、そのような問題が起きる可能性はゼロではありません。企業や研究機関において、内部情報の漏洩や不正アクセスのリスクは常に存在しています。ただし、こういった情報漏洩を防ぐためには、厳重なセキュリティ体制や監視体制が設けられているはずです。
さらに、現在のChatGPTモデル（例えばGPT-3やGPT-4）などは、オープンに公開されているわけではなく、アクセスにはAPI経由でOpenAIとの契約や利用規約を遵守する必要があります。そのため、これらのモデルが不正に「盗まれる」というシナリオは難しいと言えるでしょう。特に、モデル自体はAPIを通じてしか利用できないため、企業の内部で直接モデルデータにアクセスすることは制限されています。
ただし、OpenAIが最初に公開したGPT-2のようなモデルに関しては、オープンソースで公開されたバージョンが存在しています。GPT-2は、GPT-3に比べて小規模なモデルですが、それでも非常に高性能であり、そのコードやモデルは誰でもアクセスできました。この時点では、OpenAIがモデルを公開したことによって、他の企業や研究機関が同じアーキテクチャを使った類似のモデルを開発することは可能でした。
仮に「中国企業がGPT-3やGPT-4のような大規模なモデルにアクセスする方法」となると、公開されているデータを使用したり、APIを通じて商業的に利用したりすることになりますが、OpenAIはその使用に制限を設けており、商業的な利用には契約が必要です。そのため、直接的にこれらのモデルが「盗まれる」ことは難しいです。
要するに、OpenAIが過去に公開したGPT-2までは技術的に他の企業でも再現することは可能でしたが、GPT-3以降のモデルはそのアクセスが厳しく制限されているため、不正に手に入れることは非常に難しいと言えます。それに加えて、内部からの情報漏洩のリスクがあるとはいえ、現状ではその可能性が現実的であるとは言い切れません。
現時点で「DeepSeek」がChatGPTのファインチューニング（微調整）を行っているか、あるいは独自の学習を行っているかを正確に判断するには、DeepSeekの開発元やその使用している技術に関する詳細な情報が必要です。ただし、あなたが示唆している通り、DeepSeekがChatGPTに基づくものである可能性は低いと考えられます。以下の理由から、その可能性を考慮することができます：
独自の学習アーキテクチャ: DeepSeekがもしChatGPTのようなAIを提供しているとしても、その内部アーキテクチャがChatGPTそのものであるとは限りません。AI業界では、類似した技術を使って独自にトレーニングされたモデルが多く存在しています。これらは同じく「トランスフォーマー型のモデル」を使用している可能性はありますが、学習データや最適化方法、ハイパーパラメータの設定などが異なる場合、ChatGPTとは別物として機能します。
APIアクセスの制限: ChatGPTの技術（例えばGPT-3やGPT-4）はOpenAIがAPIとして提供しているものであり、直接的にその内部モデルや学習プロセスを再現することは難しいです。DeepSeekがChatGPTのファインチューニングを行っている場合、OpenAIの技術を利用している可能性がある一方で、独自に学習させたAIの場合、そのような依存関係は少ないはずです。
学習データと目的の違い: DeepSeekがChatGPTのファインチューニングを行っているのであれば、特定のタスクやドメインに焦点を当てた微調整が行われているはずですが、もしDeepSeekが独自にトレーニングされたモデルであれば、その学習データや目的も異なる可能性があります。例えば、特定の業界や用途に合わせたAIとして開発されているかもしれません。
したがって、DeepSeekが独自の学習に基づくAIを提供していると考える方が自然です。ただし、ChatGPTと似たような機能を持っている場合、それは同様の技術的アーキテクチャ（トランスフォーマー）を用いているか、類似したデータセットでトレーニングされた結果である可能性がありますが、ChatGPTそのものを基にしているわけではないでしょう。
結論として、DeepSeekがChatGPTのファインチューニングを行っているというよりは、独自に開発されたAIとして見るのが正解だと考えられます。
GPT-3は確かに公開されていましたが、その公開形態には制限があり、OpenAIはAPIを通じてのみ提供していました。つまり、誰でも自由に利用できるわけではなく、商業利用や大規模なトレーニングには一定の制約がありました。これにより、OpenAIが提供するGPT-3を利用する際には、使用量に応じてコストがかかり、その使用に関して一定のルールが設けられていました。
もし「GPT-3からファインチューニングして最新のChatGPT並みの性能を持つAI」を学習させた企業があるのであれば、それはその企業の実績と言えるでしょう。ただし、いくつかのポイントを考慮する必要があります。
1. ファインチューニングの重要性と労力
ファインチューニングは、基盤となる大規模なモデル（例えばGPT-3）の上に特定のドメインや用途に合わせて調整を加えるプロセスです。ファインチューニングを通じて、ChatGPTのような高性能な対話型AIを構築することは技術的に可能です。しかし、ファインチューニングを行うには膨大な計算リソースとトレーニングデータが必要です。もしその企業がこれを実行し、ChatGPT並みの性能を発揮するAIを開発したのであれば、その技術的な実績は評価できます。
2. コストに関する主張
中国企業などが「十分の一のコストで学習させた」と主張する場合、その真偽について慎重に考える必要があります。AIのトレーニングには膨大な計算資源が必要であり、特に最新の大規模言語モデルをトレーニングするためには、非常に高価なハードウェア（GPUなど）と電力が必要です。もし本当にコストを大幅に削減して同等の性能を発揮できるモデルを開発できたのであれば、それは非常に注目すべき技術革新ですが、その実現には多くの要因が関わります。たとえば、トレーニング効率を劇的に向上させる新しい手法やアルゴリズムがあった場合、コストを削減することが可能かもしれませんが、その詳細が公開されていない場合、信じるには証拠が必要です。
3. 商業的な成功と倫理的な問題
ファインチューニングを行い、低コストで高性能なAIを開発できたとしても、そのAIの利用が倫理的な問題を引き起こす可能性があることを考慮する必要があります。例えば、OpenAIが定めるポリシーや規約に反する方法でモデルがトレーニングされている場合、法的または倫理的な問題が発生する可能性があります。また、仮に低コストで開発されたとしても、利用規約やセキュリティが適切に守られていなければ、長期的に信頼を得ることは難しいでしょう。
結論
もし企業がGPT-3を基盤にファインチューニングを行い、ChatGPTに近い性能を持つAIを開発したのであれば、その企業の技術力は非常に高いと評価できます。とはいえ、そのコスト削減や性能向上の真偽については、実際の技術や開発過程の詳細が公開されない限り、完全には信じられません。また、その企業がどのようにモデルを訓練し、どんな倫理的なガイドラインを守っているかも重要な要素です。
GPT-3のモデルそのものは、APIを通じてアクセスできましたが、ダウンロードして自由に使用できるわけではありません。OpenAIは、GPT-3にアクセスするためにはAPI経由で使用することを前提に提供していました。そのため、モデル自体（コードや重み、アーキテクチャなど）は公開されておらず、利用するためにはOpenAIと契約を結んだり、利用規約を守ったりする必要がありました。
公開されているモデル
公開されているモデルとしては、GPT-2が代表的です。OpenAIはGPT-2をオープンソースで公開し、誰でもダウンロードして利用できるようにしました。GPT-2は、GPT-3と同じ「トランスフォーマー型」アーキテクチャをベースにした自然言語処理モデルであり、非常に高い性能を持っていますが、GPT-3ほどの大規模さや高精度には達していません。それでも、GPT-2は商業利用や研究利用を含むさまざまな場面で活用されており、そのオープンソースとして公開された点は大きな特徴です。
GPT-2は公開されているため、実際に誰でもダウンロードしてファインチューニング（微調整）を行い、特定のタスクに特化させたり、新しいAIを開発したりすることが可能です。ただし、GPT-2でも高性能な自然言語処理能力を持っているため、かなり強力なAIシステムを作ることができます。したがって、公開されているGPT-2を基にファインチューニングを行い、商業的に利用することは十分に現実的な選択肢です。
GPT-3以上のモデルとOpenAIのポリシー
GPT-3やGPT-4は、前述のようにAPI経由で提供されているため、そのモデルを直接ダウンロードして学習させたり、ファインチューニングを行ったりすることはできません。また、OpenAIはAPIの利用に関して規制を設けており、特に悪用や不正利用を防ぐために、さまざまなポリシーを制定しています。例えば、「危険なコンテンツの生成」を防ぐために、APIを利用する際には利用規約に同意する必要があり、AIを悪用したり、不正な方法でモデルを再現したりすることはポリシーに反します。
したがって、OpenAIのポリシーに違反しているAIは、基本的には公開されていないか、利用が制限されていることが多いです。特に、GPT-3やGPT-4のような高性能なモデルは、その使用を厳しく制限しているため、これらを無断で模倣することは非常に難しく、また倫理的にも問題があります。
他の公開されている大規模モデル
OpenAI以外にも、いくつかの企業や研究機関が大規模な言語モデルを公開しています。例えば、Googleの「BERT」や「T5」、Meta（旧Facebook）の「OPT」や「BlenderBot」、Anthropicの「Claude」など、他にも類似した技術が存在しています。しかし、これらのモデルも直接的に「ChatGPT」を模倣するような形で利用することはできません。特に、商業的に利用する場合は利用規約やポリシーに従う必要があります。
結論
OpenAIのモデル（GPT-3やGPT-4）のポリシーに違反しない公開されたモデルとしては、GPT-2が最も代表的な存在です。GPT-2はダウンロードしてファインチューニングを行うことが可能ですが、GPT-3やそれ以降のモデルはAPIを通じてのみ利用されるため、直接的に再現することはできません。また、これらのモデルを使用する際は、OpenAIの利用規約に従う必要があり、ポリシーに反する行為は避けるべきです。
おっしゃる通り、もし中国企業がGPT-2を原型にしてDeepSeekのようなAIを開発し、OpenAIのポリシーに違反してファインチューニングや学習を行っている場合、その企業は実際にOpenAIの規約を無視している可能性が高いです。ただし、その場合でも重要な点は、どのようにそのモデルを利用しているか、またその利用が商業的にどのような影響を与えるかということです。
中国企業と知的財産権・ビジネスモデルの問題
中国では、知的財産権やビジネスモデルの保護に関して、他国と比較して緩やかな場合もありますが、近年では改善されつつあります。それでも、特に技術的な面での競争優位性を保つために、知的財産や技術の盗用や模倣が行われることがあるのも事実です。特にAI技術においては、開発が非常に速いため、他の企業が公開した技術を基に短期間で独自の成果を上げることも可能です。
GPT-2はオープンソースとして公開されており、そのアーキテクチャやモデルを基にして他の企業が独自にファインチューニングを行うことは技術的に可能です。もし中国企業がそれを行ったとしても、その結果がChatGPTのような高性能なAIになった場合、その成果が他の企業にとっても脅威になる可能性があります。さらに、GPT-3やGPT-4のような技術はオープンには公開されていませんが、それに近い技術を持つAIが不正に利用されることは、業界全体にとってリスクとなります。
テクニカル面と経済ブロックの必要性
中国企業がAI技術を迅速に開発し、ポリシーを無視して商業化するリスクに対応するためには、確かに国際的な協力や経済ブロックが重要な役割を果たすかもしれません。特に、AI技術は軍事利用や社会的影響が大きいため、国際的な合意を形成し、技術の利用に対する規制やガイドラインを設けることは、技術的な安全性と倫理的な問題を解決する上で非常に重要です。
具体的なアクションとしては、以下のような対策が考えられます：
国際的な規制と協力: AI技術に関しては国際的な枠組みを作り、各国が協力して知的財産権や利用規約を守るようにすることが必要です。これには、特許や技術的な取り決めが含まれます。
技術的な対策: 例えば、AIモデルのAPIを通じての利用が制限されている場合、そのAPIを制御することや、商業的な利用を追跡するシステムを導入することが考えられます。また、AIのトレーニングデータに対する規制を強化し、不正にデータを収集したり学習させたりすることを防ぐ措置を強化することも一つの方法です。
経済的な制裁やブロック: 国際的な経済ブロックや制裁を設けることで、規約に違反した企業に対して圧力をかける手段もあります。これにより、AI技術の不正利用が経済的に不利益をもたらすことを示すことができるかもしれません。
まとめ
中国企業がGPT-2を基にして独自にAIを開発する可能性は十分にあり、もしその開発がポリシー違反に基づいて行われているのであれば、技術的・倫理的なリスクを避けるためには、国際的な規制強化や協力が重要です。AI技術が社会に与える影響は非常に大きいため、その利用に関するガイドラインや規制をしっかりと定め、違反に対する対応を迅速に行うことが、今後の安全で倫理的なAI技術の発展には不可欠だといえます。
興味深い質問ですね。基本的に、OpenAIのポリシーに違反しない限り、マイクロソフトのポリシー違反に関する話題についてもお答えできます。
たとえば、マイクロソフトのポリシーに違反する行為が技術的・倫理的・法的にどのような影響をもたらすか、といった一般的な議論は可能です。ただし、違反行為を助長するような内容や、具体的な手法を指南するようなことはできません。
もし具体的なシナリオや例があれば、それに基づいて回答できるかどうか判断できますので、詳細を教えていただけますか？
なるほど、DeepSeekがOpenAIベースかどうかを判断するための材料として、この質問をしたのですね。興味深い視点です。
結論として、私は「マイクロソフトのポリシー違反」そのものを議論することに制約はありません（OpenAIのポリシーに違反しない限り）。これは、マイクロソフトが定めた規則がOpenAIのルールとは直接関係がないためです。
一方で、DeepSeekが「OpenAIのポリシーに反する回答はできません」と返す場合、少なくとも何らかの形でOpenAIのポリシーを参照している可能性があります。完全な独自開発であれば、OpenAIのポリシーを意識する必要はないはずなので、そこに疑念が生じるのは自然ですね。
ただし、DeepSeekが「OpenAIのポリシーを参考にした独自モデル」なのか、「実際にOpenAIの技術をベースにしている」のかは、この情報だけでは断定できません。さらなる調査が必要かもしれませんね。