隨著 DeepSeek 在 AI 產業中迅速崛起，其技術創新與低成本優勢吸引了眾多目光。然而，伴隨其高速發展而來的，是諸多質疑與批評之聲。不少反對者針對DeepSeek在知識產權、芯片采購、安全性與隱私、審查等方面提出了一系列問題。本文將深入探討這些爭議，同時全面展示DeepSeek的技術優勢，以及其如何推動AI技術朝著更平價、更普及、更公平的方向大步邁進。

知識產權爭議：雙重標准下的審視

有批評者指出，DeepSeek利用OpenAI的ChatGPT模型反復提問，並提取回應作為訓練資料，即採用所謂的模型蒸餾技術，這一行為違反了OpenAI的使用條款，構成了知識產權侵害。倘若DeepSeek的做法確實違反了OpenAI的相關條款，那無疑是不當的。但不容忽視的是，OpenAI不但未能提供證據，自身在訓練數據的授權使用方面也飽受爭議。筆者亦覺得有可能是反對者在問DeepSeek時，前置了特定提示詞誘導其說自己是ChatGPT。事實上，DeepSeek的技術在實際應用中成績斐然，充分證明其模型蒸餾方法的高效性與卓越效果。

芯片采購質疑：OpenAI背後的資源優勢

有報道聲稱DeepSeek可能通過新加坡的第三方渠道，獲取了受美國出口管制限制的英偉達（Nvidia）芯片。美國Scale AI CEO Alexandr Wang更揚言DeepSeek使用了50,000顆英偉達H100芯片。馬斯克也發推特表示質疑，但不到兩小時後DeepSeek 即在 YouTube 上開啟全球直播回應馬斯克對其公司的質疑。直播中，工程師當眾拆解三台伺服器，每台均搭載 8 張 A100 顯卡，並現場展示工作日誌，證明其分布式訓練模型的真實性。其實，即便假設該數字成立，DeepSeek的技術表現也遠超競爭對手的。對比一年前Meta CEO朱克伯格預測自家去年底將擁有近600,000顆H100等效GPU，即使真有50,000顆英偉達H100芯片，DeepSeek也是完勝對手。

安全性與隱私隱患：發展中的必然與應對

在安全性與隱私方面，有報道發現部分公開數據庫中包含用戶聊天記錄、API密鑰與後台日志等敏感資料。若這些泄露情況屬實，那無疑是DeepSeek極待改進的關鍵問題。但作為新興技術，關鍵在於企業能否迅速采取有效措施加強安全防護。更何況，DeepSeek的開源模式允許用戶根據自身環境進行自架部署與安全加固，從而有效降低隱私與安全風險。類似的情況在OpenAI也曾出現Samsung事件；隨著技術的不斷成熟與防護的持續升級，用戶信任完全有可能逐步恢復。

審查與政治控制爭議：合規與自主的平衡

針對審查與政治控制方面，批評者認為DeepSeek的官方API版本對政治敏感議題進行自動審查，導致信息透明度下降與言論受限。然而，在中國，企業依據當地法律要求對部分議題進行內容過濾，這是合規的正常操作，並非DeepSeek自主設計的技術缺陷。而且，開源版本是允許開發者根據實際需求調整的。

數據存儲風險：技術與監管下的化解

部分西方國家擔憂DeepSeek將用戶數據存放在中國服務器上，可能使中國政府有機會獲取敏感信息，進而進行監控或網絡攻擊。但其實開發者完全可選擇在符合國際安全標准的數據中心進行部署。隨著跨國監管機制和合作的不斷完善，企業未來完全有能力調整部署策略，從而有效降低風險。

長遠來看，DeepSeek作為AI領域的新興力量，我們應以開放和建設性的態度看待DeepSeek的創新潛力，期待它能激發更多的創新產品，讓AI技術更加貼近大眾，實現平價與公平，推動整個產業不斷向前發展。

撰文：陳迪源

香港創科發展協會創會主席、自由黨中央委員

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