DeepSeek vs. OpenAI ลอกเลียนหรือต่อยอด

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เติบโตอย่างก้าวกระโดด จากผลงานวิจัยบุกเบิกและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องขององค์กรต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม มีเสียงวิจารณ์ว่าบริษัท AI เช่น DeepSeek เป็นเพียง “นักลอกเลียน” ที่ใช้ประโยชน์จากโมเดลและเทคนิคที่มีอยู่แล้ว แต่ประวัติศาสตร์ AI กลับแสดงให้เห็นว่านวัตกรรมนั้นเกิดจากการสะสมความรู้และการต่อยอดจากสิ่งที่มีอยู่ การมองว่าบริษัทที่ปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพ AI เป็นเพียง “ผู้ลอกเลียน” จึงเป็นการมองข้ามธรรมชาติของการพัฒนา AI ที่ต้องอาศัยความร่วมมือ

เพราะความจริงเบื้องหลังการพัฒนา AI จะอยู่บนรากฐานแห่งความรู้ร่วม (Shared Knowledge)

DeepSeek: เรียนรู้และพัฒนาด้วยโมเดล “ครู-นักเรียน”

DeepSeek ใช้โมเดล “ครู-นักเรียน” หรือการกลั่นความรู้ (knowledge distillation) เพื่อเร่งการพัฒนา AI ซึ่งเป็นการฝึกโมเดลขนาดเล็ก (นักเรียน) โดยใช้โมเดลขนาดใหญ่ (ครู) วิธีนี้ช่วยลดต้นทุนการประมวลผลและเร่งกระบวนการฝึกฝน ทำให้โมเดลใหม่ๆ สามารถแข่งขันได้รวดเร็วขึ้น เทคนิคนี้ไม่ใช่ทางลัด แต่เป็นกลยุทธ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวงการวิจัย AI แม้แต่ OpenAI เองก็ใช้เทคนิคนี้ในการพัฒนา ChatGPT การมองว่า DeepSeek เป็นเพียงผู้ลอกเลียน จึงเป็นการละเลยการมีส่วนร่วมในการเพิ่มประสิทธิภาพและการเข้าถึง AI

Anthropic และ Claude: ก้าวใหม่แห่งจริยธรรม AI

Anthropic ที่ก่อตั้งโดยอดีตพนักงาน OpenAI แสดงให้เห็นถึงการต่อยอดจากงานวิจัยเดิม แทนที่จะลอกเลียนแบบ OpenAI พวกเขาได้นำเสนอแนวทางใหม่ด้านความปลอดภัยและจริยธรรม AI ผ่าน Claude แชทบอทที่เน้นการสอดคล้องกับค่านิยมมนุษย์และลดผลกระทบเชิงลบ การพัฒนา Claude ไม่ใช่การลอกเลียน แต่เป็นการแก้ไขข้อจำกัดของโมเดลที่มีอยู่ ซึ่งเป็นหัวใจของการพัฒนาเทคโนโลยี

Grok ของ Elon Musk: การเติบโตอย่างรวดเร็วด้วยความรู้ร่วม

Grok AI ของ Elon Musk ได้รับความสนใจจากการเติบโตอย่างรวดเร็ว ด้วยการเข้าถึงงานวิจัยและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด Grok สามารถพัฒนาความสามารถเทียบเท่าโมเดลชั้นนำได้ในเวลาอันสั้น ความสำเร็จนี้แสดงให้เห็นว่าการพัฒนา AI ไม่ได้เริ่มจากศูนย์ แต่เป็นการใช้ประโยชน์จากความรู้และประสบการณ์ที่มีอยู่

รากฐานของ AI สมัยใหม่: จาก Google สู่ OpenAI และอื่น ๆ

วงการ AI เติบโตด้วยความรู้ร่วม โมเดล Transformer ของ Google เป็นรากฐานของ GPT-3 และ GPT-4 เช่นเดียวกับเทคนิคการเรียนรู้เสริมแรง (reinforcement model) และการสร้างโมเดลแบบกระจาย (diffusion models) OpenAI เองก็เติบโตจากงานวิจัยของสถาบันการศึกษา บริษัทเทคโนโลยี และชุมชนโอเพนซอร์ส บริษัท AI รุ่นใหม่จึงไม่ได้ลอกเลียน แต่กำลังเดินตามเส้นทางของการเรียนรู้และพัฒนา

นวัตกรรมจาก DeepSeek: บทเรียนสำคัญสำหรับวงการ AI

DeepSeek ไม่เพียงพัฒนาโมเดลอย่างรวดเร็ว แต่ยังนำเสนอนวัตกรรมที่สำคัญ เช่น Mixture of Experts (MoE) ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI การใช้โหลดบาลานซิ่ง: จัดการโหลดในระบบ AI แบบกระจาย และการปรับปรุงกลไก Multihead Latent Attention เทคนิคที่ช่วยจัดการอินพุตตามเรื่องราวและแง่มุมต่างๆ ได้ดีกว่า ทำให้ตอบสนองได้เร็วและตรงประเด็นมากขึ้น นอกจากนี้ DeepSeek ยังแสดงให้เห็นถึงการพัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้ทุนมหาศาล และการพัฒนาโมเดลที่ปรับแต่งสำหรับภาษาและตลาดเฉพาะ

OpenAI vs. DeepSeek: ทางเลือกแห่งโอเพนซอร์ส

ความแตกต่างที่สำคัญคือจุดยืนเรื่องโอเพนซอร์ส DeepSeek เลือกที่จะเปิดเผยโมเดล AI สู่สาธารณะ ซึ่งแตกต่างจาก OpenAI ซึ่งแม้ว่าชื่อบริษัทจะบอกว่า “เปิดและเลือกที่จะปิด” แล้วเน้นโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ การเปิดโอเพนซอร์สส่งเสริมความร่วมมือและการพัฒนา AI อย่างโปร่งใสและมีจริยธรรม

นวัตกรรมคือการต่อยอด: วงจรแห่งการพัฒนา

การพัฒนา AI คือการต่อยอดจากความรู้และผลงานที่มีอยู่ การมองว่าบริษัท AI รุ่นใหม่เป็นเพียง “ผู้ลอกเลียน” เป็นการเลือกที่จะพูดและละเลยธรรมชาติของการพัฒนาเทคโนโลยี การมองว่าการพัฒนา AI เป็นเกมที่มีผู้แพ้ผู้ชนะ (zero-sum game) เป็นการมองข้ามความจริงที่ว่าทุกการมีส่วนร่วม ไม่ว่าจะจาก OpenAI, DeepSeek, Anthropic หรือ Grok ล้วนผลักดันวงการ AI ให้ก้าวหน้า การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงพลังแห่งความรู้ร่วม (the power of shared knowledge) และการสร้างสรรค์ของมนุษย์ (human ingenuity)

บทความโดย Wiroj A