「革命」とも叫ばれたディープシークの技術力に上がる疑問の声、指摘される「蒸留」とは一体どういうことか？ 【生成AI事件簿】トランプ大統領がディープシークに敗北宣言？これから明らかにされるディープシークの秘密(1/4) | JBpress (ジェイビープレス)
1月27日月曜日、週末明けの米株式市場を襲った「ディープシーク・ショック」。GPU（画像処理半導体）市場で圧倒的なシェアを誇るエヌビディアを筆頭に、AI関連株やIT関連株が広く売ら(1/4)
最近、中国の企業「ディープシーク」が開発したAIが話題になっています。このAIは低コストで開発され、高性能であると評価されています。
その成功の背景には「蒸留技術」という手法があります。しかし、この技術の使用には知的財産権の問題が絡む可能性もあります。蒸留技術の仕組み、ディープシークの低コスト開発戦略について考えてみましょう。
蒸留技術とは？
蒸留技術は、大規模なAI（教師モデル）の知識を、小型で効率的なAI（生徒モデル）に転移させる方法です。教師モデルが出した回答を生徒モデルが学習することで、トレーニングデータや計算リソースを抑えながら高性能なAIを開発できます。
例えば、OpenAIが開発したChatGPTのようなAIモデルの知識を、小型のモデルに転移することが可能です。しかし、元のAIモデルを作った会社の許可なく知識を活用すると、知的財産権の侵害につながる可能性があるため、注意が必要です。
ディープシークの低コスト開発の戦略
ディープシークは、次の方法で低コストながら高性能なAIを開発しました。
1. オープンソース技術の活用
メタ社の「LLaMA」やフランスの「Mistral AI」など、既存のオープンソース技術を活用し、一から開発するコストを削減しました。
2. 旧型チップとソフトウェア最適化
最新の高価な半導体ではなく、比較的安価な旧型チップを利用。ソフトウェアの最適化で計算効率を高め、演算コストを抑えています。
3. 軽量モデルとクラウド活用
小型で高効率なAIモデルを開発し、分散型クラウドインフラを活用。これにより、数十億円規模の開発費を抑え、約560万ドル（約8億円）で実現しました。
ディープシークの盗用疑惑と蒸留技術の課題
ディープシークの成功には疑問の声も上がっています。最近、米国政府のアドバイザーが「ディープシークは米国のAI技術を盗用した可能性がある」と警鐘を鳴らしました。
盗用疑惑の背景
「ディスティレーション（蒸留）」という技術を使えば、大規模AIの知識を転用し、少ないデータや計算資源で新しいAIモデルを開発できます。これにより、ディープシークは米国の競合よりもはるかに少ないコストで同等の性能を実現できたとされています。
しかし、OpenAIや米国政府は「ディープシークが不適切に蒸留技術を利用し、既存のAIの学習成果を転用した可能性がある」との見解を示しています。
防ぐのが難しいAIの知識転用
AIの世界では、他のモデルから学ぶことは一般的です。ただ、完全に合法かどうかの線引きは難しく、企業ごとの利用規約によって異なります。
専門家によると、「ディープシークが行ったことは、自動車メーカーがライバル社の車を買ってエンジンの仕組みを研究するようなもの」だと言われています。
米国の政府機関は規制の強化を検討していますが、すべてのAI企業がオープンソースの技術を活用しているため、明確なルールを作るのは難しいと考えられています。
まとめ
- 蒸留技術は、大規模AIの知識を小型AIに転移させ、効率的に学習できる技術
- ディープシークはオープンソース技術や軽量AIの開発を活用し、低コストで高性能なAIを実現
- 盗用疑惑が浮上し、米国政府やOpenAIが懸念を示す
- AI技術の転用の規制が難しく、今後の対策が求められている
AI技術の発展には、倫理とルールの整備が必要です。たとえば、AIが誤った情報を拡散したり、個人データを不適切に使用したりすると、社会的な問題につながります。私たちも、日常で利用しているアプリやサービスが「どのような仕組みで動いているのか？」を考えることが重要です。
もし興味があれば、PythonやWordPressなどのオープンソース技術に触れて、実際にプログラミングやシステム開発を試してみるのも良いでしょう。