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開源 vs（對）封閉與Deepseek的展望
2025/03/19 05:02 瀏覽
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袁正明
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風調雨順
朱家一
軟硬體電腦業對侵權的法律訴訟從不手軟，甚至明知敗訴，也會利用訴訟的方式恐嚇、延滯、甚至拖垮對手，事後賠點錢了事。OpenAI放話Deepseek R1利用其資料庫卻不逕行訴訟，既不是業界策略也不符合經驗法則，尤其Deepseek開源，若真正有線索，找麻煩並不困難，難在不易證實。反之，OpenAI放話，Deepseek也難辯駁，或，反正是開源，根本不屑辯駁？
OpenAI起初也採開源路線，但是很快累積資金後就改為閉源發展，想要以自身龐大資源為基礎享受AI 獨食，適逢美中科技戰，本來以為穩穩超前，沒料到Deepseek運用不同的算法異軍突起（算法就相當於解數學問題，以不同、但更有效率的解法，獲得同樣的答案，這在電腦編程上尤其是常事），我認為對於OpenAI最大衝擊在Deepseek的開源，採取最大寬鬆的麻省理工許可證（MIT License）模式開放：任何個人或公司組織，都可以利用Deepseek的原代碼與模型，逕行修改使用營利，完全不須付費或著Deepseek的授權，我們甚至可以臆測，即使OpenAI都有可能使用Deepseek的原代碼與模型來改進自己，所謂站在巨人的肩膀上發展，尤其還是免費、免責的肩膀，對AI界的競爭，Deepseek的開源，影響了所有封閉AI的高價收費策略，恐怕才是最大的黑天鵝。
硬體技術的發展屬於電腦剛性需求，AI需要電腦，自然不能例外，Nvidia的優勢在於平行處裡能力架構（CUDA），電腦發展早期，單核處理器時代，平行處理屬於高級軟體技術，Nvidia為了提升圖像顯示卡處理能力首先將此架構置入硬體設計，後來搭上AI大潮，成為一枝獨秀，在可預見的將來，還沒看到競爭者，但CUDA 問世也近20年了，AI時代特別需要同時處理大量資訊，未來哪天會不會像Deepseek橫空出世，出來一個類似或改進的 CUDA架構？誰也不知道。
迄今為止，所有AI模型的訓練，仍屬於外在式，亦即使用外界大量的資訊來教導AI，資訊數量要大，資訊品質需要嚴格篩選，是全能AI的最大挑戰，但若限制AI於專業範圍，例如：訓練AI解讀X光片，電腦斷層掃描，核磁共振影像等，以高質量的資訊，大量相關數據，輔以專家調適訓練，在有限度的專業領域內，一個成功又便宜的DeepseekAI似乎並不遙遠。
至於未來展望，外在式訓練模型永遠不可能臻於完美，除非能發展出內生式訓練模型，例如谷歌的AlphaGo，讓AI有能力自我訓練，才能達到絕對優化，棋戰時百戰百勝。當然，人類並不需要一位AI上帝來約束自己，所以，Deepseek為基礎卻沒有Deepseek名稱的專業AI，恐怕是未來數年後可見到最實用的AI吧。
引用網址：https://city.udn.com/forum/trackback.jsp?no=63078&aid=7248468
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