Deepseek R1, model odprtokodnega sklepanja, ki ga je razvil kitajski AI Lab Deepseek, je zasnovan za oceno in analizo podatkov, kot so življenjepisi s strukturiranim pristopom. Vendar pa ravnanje s potencialnimi pristranskostmi v podatkih o nadaljevanju ostaja kompleksen izziv za modele AI, kot je Deepseek R1.
Pristop k ravnanju
1. Prostor za pregledovanje: Deepseek R1 je zapisan po postopku preglednega sklepanja, kjer metodično razgradi vsako zahtevo in pretehta dokaze glede na jasna merila. Ta preglednost lahko pomaga prepoznati potencialne pristranskosti, tako da postopek odločanja postane viden in reviden [1].
2. Metodologija usposabljanja: Deepseek R1 uporablja večstopenjski cevovod, ki vključuje nadzorovano natančno nastavitev, kar pomaga izboljšati skladnost in berljivost modela. Vendar ta postopek morda ne bo v celoti obravnaval pristranskosti, če sami podatki o usposabljanju vsebujejo pristranskosti [2] [5].
3. Zaznavanje pristranskosti in ublažitev: Medtem ko Deepseek R1 prikazuje močne zmogljivosti sklepanja, sam po sebi ne vključuje robustnih mehanizmov za odkrivanje in ublažitev pristranskosti v podatkih, ki jih obdeluje. Model se za zmanjšanje pristranskosti opira na svoje podatke o usposabljanju in algoritmi, če pa so podatki pristranski, lahko model odraža te pristranskosti v njegovih izhodih [4].
Izzivi s pristranskostjo
- Pristranskost podatkov o usposabljanju: Če podatki o usposabljanju vsebujejo pristranskosti, jih je mogoče ohraniti v izhodih modela. Zanašanje Deepseek R1 na predhodno usposobljene modelne uteži pomeni, da bodo morebitne pristranskosti, ki so prisotne v podatkih o usposabljanju, vplivale na njegove odzive [4].
- Pomanjkanje revizij pristranskosti: ni jasnih znakov, da je Deepseek R1 podvržen sistematičnim reviziji pristranskosti, da bi ublažil ta tveganja. Takšne revizije so ključne za zagotavljanje, da modeli AI ne bodo ohranili škodljivih stereotipov ali diskriminacije [4].
- Etični pomisleki: Etični pomisleki nastanejo pri uporabi modelov AI, kot je Deepseek R1, za naloge, kot je ocenjevanje nadaljevanja, saj lahko nekatere skupine nehote diskriminirajo, če pristranskosti niso pravilno obravnavane [3].
Sklep
Medtem ko Deepseek R1 ponuja pregleden in strukturiran pristop k analiziranju podatkov, sam po sebi ne rešuje problema pristranskosti v podatkih o življenjepisu. Uporabniki morajo biti previdni in zagotoviti, da je vsako orodje AI, ki se uporablja za takšne namene, temeljito revidirano za pristranskosti in ustreza ustreznim predpisom o varstvu podatkov. Poleg tega je uspešnost modela pri obvladovanju pristranskosti omejena s kakovostjo in raznolikostjo njegovih podatkov o usposabljanju.
Navedbe:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparenty-aktivnost-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1
[3] https://undetectable.ai/blog/deepseek-review/
[4] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/03/06/the-hidden-risks-of-of-open-source-ai-why-why-wy-wy-r1s-transparency-isnt-eugh
[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