DeepSeek-R1 et OpenAI : Quand l’emprunt stylistique questionne l’éthique de l’IA

Une étude révèle que 74,2 % du style de DeepSeek-R1 correspond à celui d’OpenAI, soulevant des questions cruciales sur la transparence, la diversité et la propriété intellectuelle des modèles d’intelligence artificielle.

L’ombre de l’emprunt stylistique : Le lien entre DeepSeek-R1 et OpenAI

La récente étude menée par Copyleaks, une organisation renommée dans l’analyse de texte basée sur l’IA, a mis au grand jour une similitude stylistique frappante entre deux modèles d’Intelligence Artificielle couramment utilisés, « DeepSeek-R1 et OpenAI ». Cette découverte pourrait avoir des implications majeures.

Une similitude troublante

Selon cette recherche, 74,2% du style d’écriture de DeepSeek-R1 correspond à celui du modèle d’OpenAI. Une telle similitude soulève des questions non seulement sur le processus de formation de ces modèles, mais aussi sur des sujets plus sensibles tels que les droits de propriété intellectuelle, la diversité et la transparence.

Ceci pourrait indiquer que le développement de DeepSeek-R1 a reposé significativement sur celui d’OpenAI. Un tel chevauchement pourrait renforcer les biais présents dans les programmes d’IA actuels, limitant ainsi leur diversité et présentant des risques juridiques et éthiques.

Des implications qui vont au-delà de la technique

La révélation de cette similitude pourrait se révéler particulièrement gênante pour DeepSeek, dont les affirmations d’une méthode de formation révolutionnaire et économique gagneraient à être scrutées, si elles reposent en effet sur une utilisation non autorisée d’OpenAI. Cela pourrait effectivement jeter une ombre sur la crédibilité de DeepSeek, voire leur donner un avantage déloyal.

Une méthodologie rigoureuse pour une découverte majeure

Pour parvenir à cette conclusion, l’étude a utilisé une approche de « jury unanime ». Cette méthode a impliqué l’utilisation de trois classificateurs d’IA avancés, chacun formé sur des textes provenant de quatre modèles majeurs. Ces classificateurs ont ainsi pu identifier des caractéristiques stylistiques subtiles et ont été en mesure de fournir une précision exceptionnelle de 99,88% avec un taux de faux positifs de seulement 0,04%.

Cette avancée pourrait modifier fondamentalement notre approche du contenu généré par l’IA. En effet, « Cette capacité est cruciale pour plusieurs raisons, notamment l’amélioration de la transparence globale, la garantie de pratiques de formation éthiques de l’IA et, surtout, la protection des droits de propriété intellectuelle des technologies de l’IA », a déclaré Shai Nisan, responsable scientifique des données chez Copyleaks.

Cette percée dans la recherche sur l’IA ne manquera sans doute pas d’avoir des répercussions importantes sur la transparence, la légitimité et l’éthique de l’ensemble du domaine.