DeepSeek R1, model s open-source uvažováním vyvinutý čínskou AI Lab Deepseek, je navržen tak, aby vyhodnotil a analyzoval data, jako jsou životopisy se strukturovaným přístupem. Zvládnutí potenciálních zkreslení v datech životopisu však zůstává složitou výzvou pro modely AI, jako je Deepseek R1.
Přístup k zachycení zaujatosti
1. Proces transparentního uvažování: Deepseek R1 je známý pro svůj transparentní uvažovací proces, kde metodicky rozkládá každý požadavek a zváží důkazy proti jasným kritériím. Tato transparentnost může pomoci identifikovat potenciální zkreslení tím, že zviditelný a auditovaný proces rozhodování [1].
2. Metodika školení: Deepseek R1 používá vícestupňový tréninkový plynovod, který zahrnuje pod dohledem jemného doladění, což pomáhá zlepšit koherenci a čitelnost modelu. Tento proces však nemusí plně řešit zkreslení, pokud samotné tréninkové údaje obsahují zkreslení [2] [5].
3.. Detekce a zmírnění zkreslení: Zatímco Deepseek R1 ukazuje silné schopnosti uvažování, nezahrnuje inherentně robustní mechanismy pro detekci a zmírňování zkreslení v datech, které zpracovává. Model se spoléhá na jeho tréninková data a algoritmy, aby se minimalizovaly zkreslení, ale pokud jsou data zkreslená, může model tyto zkreslení odrážet ve svých výstupech [4].
Výzvy se zaujatostí
- Zasitávání údajů o školení: Pokud údaje o školení obsahují zkreslení, mohou být udržovány ve výstupech modelu. Spoléhání se DeepSeek R1 na předem vyškolených hmotnostech modelu znamená, že jakákoli zkreslení přítomné ve školení ovlivní její odpovědi [4].
- Nedostatek auditů zkreslení: Neexistuje jasný náznak, že Deepseek R1 podstupuje systematické audity zaujatosti, aby tyto rizika zmírnily. Takové audity jsou zásadní pro zajištění toho, aby modely AI nezachovávaly škodlivé stereotypy ani diskriminaci [4].
- Etické obavy: Etické obavy vznikají při používání modelů AI, jako je Deepseek R1 pro úkoly, jako je hodnocení životopisu, protože mohou neúmyslně diskriminovat určité skupiny, pokud nebudou zkreslení řádně řešeny [3].
Závěr
Zatímco DeepSeek R1 nabízí transparentní a strukturovaný přístup k analýze dat, nevyřeší problém zkreslení v obnovovacích datech. Uživatelé musí být opatrní a zajistit, aby byl jakýkoli nástroj AI používaný pro takové účely důkladně auditován pro zkreslení a vyhovuje příslušným předpisům o ochraně údajů. Výkon modelu při manipulaci s předpojatostmi je navíc omezen kvalitou a rozmanitostí jeho údajů o školení.
Citace:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-Transparely-Activity-7290398540256727040-HQAW
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://undetectable.ai/blog/deepseek-review/
[4] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/03/06/the-hidden-risk-open-source-ai-wy-deepseek--transparency-isnt-enough/
[5] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1ibhpqw/how_was_deepseekerr1_built_for_dummies/
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive