DeepSeek が開発した高性能LLM「DeepSeek」の学習手法が、OpenAIのAPI規約に違反する可能性があるとして、大きな議論を呼んでいます。DeepSeek は、OpenAI のモデルの出力結果を学習データとして使った「蒸留」手法を採用しており、この手法が著作権侵害となる可能性が指摘されています。
DeepSeekが開発したLLM「DeepSeek」が大きな騒ぎになってきました。その背景には、DeepSeekが開発の際に使ったより性能の高いLLMを利用して、問題と回答をその推論過程まで含めた出力結果を学習データとして使うことでより効率よくAIに学習させる「蒸留（ディスティレーション）」という手法があります。1月20日に公開された「DeepSeek R1」はOpenAI「o1」に匹敵する性能とされ、さらに圧倒的な低コストで開発されたとアピールされたこともあり、アメリカのAI分野での優位性が揺らいだとの危惧が広がりました。そういうなか、6日に、スタンフォード大学とワシントン大学は「s1-32B」という軽量かつ安価に学習させた蒸留を使って開発した高性能LLMモデルを発表しました。わずか、1000問の学習データと約6ドル（約910円）の計算コストで、2024年9月リリースのOpenAI「o1-Preview」を超える性能を生み出したと主張しています。1月28日の米FOXニュースで、トランプ政権AI担当のデビッド・サックス氏は、DeepSeekが「OpenAIのAIモデルから知識を“抽出”したという“実質的な証拠”がある」と述べました。その具体的な内容について説明はなかったものの、DeepSeekの学習手法が急激に注目を集めました。DeepSeekはAPIを通じてChatGPTに多数の質問をぶつけ、出力結果をデータ学習の素材に使用したとされており、この工程を「蒸留」と呼びます。OpenAIはそのような蒸留行為を利用規約で禁じています。1月29日のフィナンシャルタイムズの報道では、DeepSeekがOpenAIのAPIを通じて大量のデータを収集し、AIモデルのトレーニングに利用した可能性があるとして、OpenAIとマイクロソフトが共同で調査を進めているとしています。 「 著作権侵害 が成立するためには「類似性」と「依拠性」が必要ですが、まず、そもそも教師モデルの中身（パラメータ）が著作権によっては保護されない可能性が高いです。次に「教師モデル」と蒸留によって作成された「生徒モデル」の中身（パラメータ）は全く異なるものですので、「類似性」を満たしません。さらに、「蒸留」というのは、教師モデルの中身に直接アクセスする手法ではないため、「依拠性」も満たさない可能性が高いと思われます」（柿沼氏）。柿沼氏は、日本の著作権法を前提としているが、アメリカ法でもあまり変わらないと考えられています。.
DeepSeekが開発したLLM「DeepSeek」が大きな騒ぎになってきました。その背景には、DeepSeekが開発の際に使ったより性能の高いLLMを利用して、問題と回答をその推論過程まで含めた出力結果を学習データとして使うことでより効率よくAIに学習させる「蒸留（ディスティレーション）」という手法があります。1月20日に公開された「DeepSeek R1」はOpenAI「o1」に匹敵する性能とされ、さらに圧倒的な低コストで開発されたとアピールされたこともあり、アメリカのAI分野での優位性が揺らいだとの危惧が広がりました。そういうなか、6日に、スタンフォード大学とワシントン大学は「s1-32B」という軽量かつ安価に学習させた蒸留を使って開発した高性能LLMモデルを発表しました。わずか、1000問の学習データと約6ドル（約910円）の計算コストで、2024年9月リリースのOpenAI「o1-Preview」を超える性能を生み出したと主張しています。1月28日の米FOXニュースで、トランプ政権AI担当のデビッド・サックス氏は、DeepSeekが「OpenAIのAIモデルから知識を“抽出”したという“実質的な証拠”がある」と述べました。その具体的な内容について説明はなかったものの、DeepSeekの学習手法が急激に注目を集めました。DeepSeekはAPIを通じてChatGPTに多数の質問をぶつけ、出力結果をデータ学習の素材に使用したとされており、この工程を「蒸留」と呼びます。OpenAIはそのような蒸留行為を利用規約で禁じています。1月29日のフィナンシャルタイムズの報道では、DeepSeekがOpenAIのAPIを通じて大量のデータを収集し、AIモデルのトレーニングに利用した可能性があるとして、OpenAIとマイクロソフトが共同で調査を進めているとしています。 「著作権侵害が成立するためには「類似性」と「依拠性」が必要ですが、まず、そもそも教師モデルの中身（パラメータ）が著作権によっては保護されない可能性が高いです。次に「教師モデル」と蒸留によって作成された「生徒モデル」の中身（パラメータ）は全く異なるものですので、「類似性」を満たしません。さらに、「蒸留」というのは、教師モデルの中身に直接アクセスする手法ではないため、「依拠性」も満たさない可能性が高いと思われます」（柿沼氏）。柿沼氏は、日本の著作権法を前提としているが、アメリカ法でもあまり変わらないと考えられています。
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