Deepseek R1, model zdôvodnenia s otvoreným zdrojom vyvinutý spoločnosťou Chinese AI Lab Deepseek, je navrhnutý na vyhodnotenie a analýzu údajov, ako sú životopisy so štruktúrovaným prístupom. Zvládanie potenciálnych predpojatostí v životopisných údajoch však zostáva komplexnou výzvou pre modely AI, ako je Deepseek R1.
prístup k zaujatosti
1. Proces transparentného zdôvodnenia: Deepseek R1 je zaznamenaný pre svoj proces transparentného zdôvodnenia, kde metodicky rozdeľuje každú požiadavku a zvažuje dôkazy o jasných kritériách. Táto transparentnosť môže pomôcť identifikovať potenciálne zaujatosti tým, že zviditeľňuje a audiabilný proces rozhodovania [1].
2. Metodika výcviku: Deepseek R1 používa viacstupňový výcvikový plynovod, ktorý zahŕňa doladenie pod dohľadom, čo pomáha zlepšovať súdržnosť a čitateľnosť modelu. Tento proces však nemusí úplne riešiť zaujatosti, ak samotné školiace údaje obsahujú zaujatosti [2] [5].
3. Detekcia a zmiernenie zaujatosti: Zatiaľ čo Deepseek R1 demonštruje silné schopnosti zdôvodnenia, nezahŕňa prirodzené mechanizmy na detekciu a zmiernenie predpojatostí v údajoch, ktoré spracúvajú. Model sa spolieha na svoje školiace údaje a algoritmy, aby sa minimalizovalo zaujatosti, ale ak sú údaje skreslené, model môže odrážať tieto zaujatosti vo svojich výstupoch [4].
Výzvy so zaujatosťou
- Predpätie výcviku údajov: Ak údaje o výcviku obsahujú zaujatosti, môžu sa udržiavať vo výstupoch modelu. Spoliehanie sa Deepseek R1 na predškolské hmotnosti modelu znamená, že akékoľvek zaujatosti prítomné v údajoch o výcviku ovplyvnia jeho reakcie [4].
- Nedostatok auditov zaujatosti: Neexistuje jasný náznak toho, že Deepseek R1 prechádza systematickým auditom zaujatosti na zmiernenie týchto rizík. Takéto audity sú rozhodujúce pre zabezpečenie toho, aby modely AI nepretrvávali škodlivé stereotypy alebo diskrimináciu [4].
- Etické obavy: Etické obavy vznikajú pri používaní modelov AI, ako je Deepseek R1, pre úlohy, ako je hodnotenie životopisu, pretože môžu neúmyselne diskriminovať určité skupiny, ak nie sú riadne riešené zaujatosti [3].
Záver
Zatiaľ čo DeepSeek R1 ponúka transparentný a štruktúrovaný prístup k analýze údajov, vo svojej podstate nevyrieši problém zaujatosti v životopisných údajoch. Používatelia musia byť opatrní a zabezpečiť, aby bol akýkoľvek nástroj AI používaný na tieto účely dôkladne auditovaný na zaujatosti a spĺňa príslušné nariadenia o ochrane údajov. Výkonnosť modelu pri manipulácii s predpojatosťami je navyše obmedzená kvalitou a rozmanitosťou svojich údajov o tréningu.
Citácie:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glenkathey_check-out-howeepseeks-r1-ransparent-activity-ctivity-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-model-wow-and- --tow-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://undetectable.ai/blog/deepseek-review/
Https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/03/06/the-Hidden-sks-of-open-source-weepseek-w1s-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_deepseekr1_built_for_dummies/
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive