DeepSeek讓美國(guó)多位教授開始“反思”？

科技旋渦編輯部

在過(guò)去幾周里，美國(guó)科技界對(duì) DeepSeek 的討論異常熱烈，焦點(diǎn)集中在芯片供應(yīng)和技術(shù)壁壘上。人們紛紛猜測(cè)，DeepSeek 到底囤積了多少芯片，又通過(guò)哪些手段繞過(guò)了美國(guó)的出口管制?這些討論不僅反映了美國(guó)對(duì)自身技術(shù)領(lǐng)先地位的擔(dān)憂，也揭示了其長(zhǎng)期以來(lái)依賴封閉技術(shù)和出口控制的戰(zhàn)略局限性。

美國(guó)斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所(HAI)的多個(gè)教員們?cè)谝黄鹛接懓l(fā)表了DeepSeek 模型的技術(shù)進(jìn)步，還深入分析了其對(duì)全球?qū)W術(shù)界、工業(yè)界和社會(huì)更廣泛的影響。

討論的核心在于DeepSeek如何挑戰(zhàn)了關(guān)于實(shí)現(xiàn)AI重大進(jìn)展所需的資金和計(jì)算資源的傳統(tǒng)觀念。DeepSeek展示的聰明工程和算法創(chuàng)新表明，即使是資源較少的組織也能在有意義的項(xiàng)目上競(jìng)爭(zhēng)。這種巧妙的設(shè)計(jì)，加上開源權(quán)重和技術(shù)細(xì)節(jié)論文，營(yíng)造了一個(gè)數(shù)十年來(lái)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的開放創(chuàng)新環(huán)境。

DeepSeek重新點(diǎn)燃了關(guān)于開源、法律責(zé)任、地緣政治力量轉(zhuǎn)移、隱私問(wèn)題等方面的討論。在這組觀點(diǎn)中，斯坦福HAI的高級(jí)研究員提供了一個(gè)多學(xué)科視角，探討DeepSeek對(duì)于人工智能領(lǐng)域及整個(gè)社會(huì)的意義。值得注意的是，多位教授指出，美國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)依賴封閉技術(shù)和出口控制的戰(zhàn)略正在面臨前所未有的挑戰(zhàn)。DeepSeek的成功不僅展示了中國(guó)公司在技術(shù)創(chuàng)新方面的實(shí)力，也揭示了美國(guó)科技界的脆弱性和焦慮感。

Russ Altman等多位教授從不同角度探討了DeepSeek帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，包括開源共享理念的重要性、算法創(chuàng)新的價(jià)值、以及如何平衡數(shù)據(jù)獲取中的版權(quán)和其他知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題。此外，Michele Elam教授特別指出DeepSeek在隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)來(lái)源和版權(quán)方面的模糊性對(duì)藝術(shù)領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響，并呼吁關(guān)注這一技術(shù)對(duì)我們認(rèn)知現(xiàn)實(shí)世界方式的塑造作用。這些討論揭示了技術(shù)進(jìn)步與實(shí)際社會(huì)影響之間存在的脫節(jié)，這是該領(lǐng)域目前最緊迫的挑戰(zhàn)之一。

Russ Altman 的評(píng)論

Russ Altman 是 Kenneth Fong 教授、生物工程教授、遺傳學(xué)教授、醫(yī)學(xué)教授、生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)教授，同時(shí)也是斯坦福 HAI 的高級(jí)研究員和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授(兼任)

首先，對(duì)開源的承諾(Meta和DeepSeek都采納)似乎超越了地緣政治界限——DeepSeek和Llama(來(lái)自Meta)為學(xué)者們提供了一個(gè)從獨(dú)立角度檢查、評(píng)估、改進(jìn)現(xiàn)有方法的機(jī)會(huì)。“閉源”運(yùn)動(dòng)在證明其合理性方面面臨一些挑戰(zhàn)。當(dāng)然，仍然存在合理的擔(dān)憂(例如，不良行為者使用開源模型做壞事)，但這些擔(dān)憂最好通過(guò)開放訪問(wèn)這些行為者使用的工具來(lái)應(yīng)對(duì)，這樣學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和政府可以合作創(chuàng)新，減輕風(fēng)險(xiǎn)。

其次，聰明的工程設(shè)計(jì)和算法創(chuàng)新能夠降低嚴(yán)肅AI系統(tǒng)的資本要求，這意味著資金較少的學(xué)術(shù)努力(以及其他領(lǐng)域)可以在某些系統(tǒng)構(gòu)建中競(jìng)爭(zhēng)并作出貢獻(xiàn)。許多人認(rèn)為我們需要等到下一代廉價(jià)AI硬件才能實(shí)現(xiàn)AI民主化，這可能仍然是正確的。但在那之前，我們已經(jīng)意外地發(fā)現(xiàn)軟件創(chuàng)新也可以成為效率提升和成本降低的重要來(lái)源。結(jié)合起來(lái)，我們現(xiàn)在可以想象由資源相對(duì)有限的組織構(gòu)建出非平凡且相關(guān)的現(xiàn)實(shí)世界AI系統(tǒng)。

第三，DeepSeek的進(jìn)步加上基于代理的AI系統(tǒng)的進(jìn)步使得更容易想象創(chuàng)建專門的AI代理，并將它們混合搭配以創(chuàng)建有能力的AI系統(tǒng)。單體“通用AI”可能仍然是學(xué)術(shù)興趣所在，但從成本效益和更好的工程角度來(lái)看(例如模塊化)，創(chuàng)建由可分別構(gòu)建、測(cè)試、維護(hù)和部署的組件組成的系統(tǒng)更為合適。AI代理之間以及與人類的合作模式復(fù)制了解決問(wèn)題的人類“團(tuán)隊(duì)”的概念。有時(shí)問(wèn)題可以通過(guò)單一的整體天才解決，但這通常不是最好的策略。因此，DeepSeek通過(guò)驗(yàn)證開源共享想法(數(shù)據(jù)是另一回事)、展示持續(xù)算法創(chuàng)新的力量以及使經(jīng)濟(jì)上創(chuàng)建AI代理成為可能來(lái)幫助恢復(fù)平衡，這些代理可以經(jīng)濟(jì)地組合在一起，生成有用且強(qiáng)大的AI系統(tǒng)。當(dāng)然，仍有問(wèn)題需要回答：

● 如何在尊重版權(quán)和其他知識(shí)產(chǎn)權(quán)的同時(shí)，民主化獲取構(gòu)建模型所需的大數(shù)據(jù)?

● 當(dāng)某些專業(yè)學(xué)科的數(shù)據(jù)量不足時(shí)，我們?nèi)绾螛?gòu)建專業(yè)化模型?

● 如何評(píng)估一個(gè)使用多個(gè)AI代理的系統(tǒng)以確保其正常運(yùn)行?即使單個(gè)代理已驗(yàn)證，是否意味著它們組合后也有效?

Yejin Choi 的評(píng)論

Yejin Choi 是 Dieter Schwartz Foundation HAI 教授、計(jì)算機(jī)科學(xué)教授以及斯坦福 HAI 的高級(jí)研究員

DeepSeek R1模型的成功表明，當(dāng)有一個(gè)“解決方案存在的證明”(如OpenAI的o1所示)，其他人找到解決方案只是時(shí)間問(wèn)題。DeepSeek決定分享R1訓(xùn)練的詳細(xì)方案和不同大小的開源權(quán)重模型具有深遠(yuǎn)的影響，因?yàn)檫@將進(jìn)一步加速進(jìn)展——我們將見(jiàn)證新的開源努力不斷復(fù)制和增強(qiáng)R1。這種轉(zhuǎn)變標(biāo)志著暴力擴(kuò)展時(shí)代的結(jié)束，迎來(lái)了一個(gè)新的階段，該階段專注于通過(guò)數(shù)據(jù)合成、新的學(xué)習(xí)框架和新的推理算法繼續(xù)擴(kuò)展。

然而，當(dāng)前的一個(gè)重大問(wèn)題是，如何利用這些強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)來(lái)造福全人類。一個(gè)模型在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)上的卓越表現(xiàn)并不能立即轉(zhuǎn)化為解決人類面臨的困難挑戰(zhàn)，包括日益加劇的政治緊張局勢(shì)、自然災(zāi)害或持續(xù)傳播的虛假信息。技術(shù)能力和實(shí)際社會(huì)影響之間的脫節(jié)仍然是該領(lǐng)域的最緊迫挑戰(zhàn)之一。

Michele Elam 的評(píng)論

Michele Elam 是 William Robertson Coe 人文教授、斯坦福 HAI 的高級(jí)研究員和 Bass University 本科教育研究員

面對(duì)最近中國(guó)發(fā)布的明顯更便宜、計(jì)算需求更低、環(huán)境負(fù)擔(dān)更小的DeepSeek AI聊天機(jī)器人，美國(guó)的焦慮和困惑之中，很少有人考慮這對(duì)AI在藝術(shù)領(lǐng)域的影響。事實(shí)上，DeepSeek對(duì)文學(xué)、表演藝術(shù)、視覺(jué)文化等方面的意義，在國(guó)家安全、美國(guó)AI行業(yè)的經(jīng)濟(jì)貶值以及開源對(duì)創(chuàng)新的利弊等看似更高層次的焦慮面前，似乎完全無(wú)關(guān)緊要。

但實(shí)際上，DeepSeek在隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)來(lái)源和版權(quán)辯論方面的完全不透明性對(duì)藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大影響�！安煌该鳌睂�(shí)際上是一個(gè)寬容的術(shù)語(yǔ)：DeepSeek對(duì)這些問(wèn)題采取了一種“懶得理會(huì)”的態(tài)度。不用說(shuō)，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中的SAG-AFTRA罷工，《紐約時(shí)報(bào)》及其他正在進(jìn)行的訴訟。

在許多方面，DeepSeek能夠逃脫這種公然的敷衍態(tài)度是我們自己的錯(cuò)。其聊天機(jī)器人的流行是對(duì)——同時(shí)也是利用了——美國(guó)消費(fèi)者自身越來(lái)越傾向于忽視這些問(wèn)題的一種放大反映，而行業(yè)則通過(guò)業(yè)務(wù)模式積極鼓勵(lì)這種傾向，以投資回報(bào)率為名轉(zhuǎn)移我們的注意力。

像TikTok一樣，DeepSeek利用了過(guò)去幾年我們?cè)谠O(shè)備上點(diǎn)擊不斷更新、越來(lái)越模糊的服務(wù)條款時(shí)逐漸放棄隱私權(quán)的趨勢(shì)(通常是為了所謂的神奇營(yíng)銷委婉語(yǔ)“個(gè)性化”)。

可以說(shuō)，正如許多人已經(jīng)指出的那樣，DeepSeek對(duì)私人和敏感數(shù)據(jù)的貪婪消費(fèi)利用了國(guó)家缺乏對(duì)AI的任何監(jiān)管(不同于英國(guó)和歐盟)，并在許多方面使國(guó)家處于風(fēng)險(xiǎn)之中，因?yàn)槲覀儽种氨O(jiān)管阻礙創(chuàng)新”的信條。

但是，就藝術(shù)而言，我們應(yīng)該關(guān)注DeepSeek通過(guò)預(yù)先審查、與其民族主義意識(shí)形態(tài)的一致性以及我們對(duì)其現(xiàn)實(shí)建模算法的不知情或無(wú)意識(shí)同意控制我們想象力鑰匙的方式。斯坦福大學(xué)目前通過(guò)微軟Azure項(xiàng)目適應(yīng)了一個(gè)“更安全”的DeepSeek版本用于實(shí)驗(yàn)，并警告社區(qū)不要使用商業(yè)版本，因?yàn)榇嬖诎踩碗[私問(wèn)題。無(wú)論如何，DeepSeek的發(fā)布突顯了這項(xiàng)技術(shù)巨大的影響力，尤其是在塑造我們體驗(yàn)現(xiàn)實(shí)的方式上——甚至我們所認(rèn)為的現(xiàn)實(shí)本身。正如柏拉圖和亞里士多德關(guān)于戲劇和詩(shī)歌影響力的早期辯論所暗示的那樣，這也正是藝術(shù)的力量所在。

Mykel Kochenderfer 的評(píng)論

Mykel Kochenderfer 是斯坦福大學(xué)航空航天系副教授和斯坦福 HAI 的高級(jí)研究員

人工智能越來(lái)越多地被用于支持關(guān)鍵安全或高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，從自動(dòng)駕駛車輛到臨床決策支持。然而，調(diào)和當(dāng)前AI系統(tǒng)的不可解釋性與高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用中的安全工程標(biāo)準(zhǔn)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。DeepSeek R1的一個(gè)特別引人注目的特點(diǎn)是它在響應(yīng)復(fù)雜查詢時(shí)的推理透明度。它提供的詳細(xì)程度可以促進(jìn)審計(jì)并幫助建立對(duì)其生成內(nèi)容的信任。這種在提問(wèn)時(shí)語(yǔ)言模型提供的透明推理被稱為推理時(shí)可解釋性。盡管語(yǔ)言模型的推理時(shí)可解釋性仍處于起步階段，需要大量開發(fā)才能成熟，但我們今天看到的小步前進(jìn)可能會(huì)引領(lǐng)未來(lái)系統(tǒng)更加安全可靠地輔助人類。

另一個(gè)障礙在于將近期人工智能的進(jìn)展應(yīng)用于許多應(yīng)用程序所需的大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。DeepSeek展示了開發(fā)新方法減少對(duì)大型數(shù)據(jù)集和重型計(jì)算資源依賴的巨大潛力。我希望學(xué)術(shù)界與工業(yè)界合作能夠加速這些創(chuàng)新。通過(guò)創(chuàng)建更高效的算法，我們可以使語(yǔ)言模型在邊緣設(shè)備上更加普及，消除對(duì)昂貴基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)連接需求。憑借嵌入這些語(yǔ)言模型的大量常識(shí)知識(shí)，我們可以開發(fā)出更智能、更有用、更具彈性的應(yīng)用程序——特別是在風(fēng)險(xiǎn)最高的時(shí)候尤為重要。

James Landay 的評(píng)論

James Landay 是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授、Anand Rajaraman 和 Venky Harinarayan 工程學(xué)院教授以及斯坦福 HAI 的聯(lián)合主任

DeepSeek 對(duì)該領(lǐng)域來(lái)說(shuō)是一件好事。他們公開了自己的研究成果，模型以開源權(quán)重發(fā)布，這意味著其他人可以修改并在自己的服務(wù)器上運(yùn)行它。他們降低了AI的成本，這對(duì)推動(dòng)AI研究和應(yīng)用的發(fā)展是有益的。對(duì)AI最大的批評(píng)之一是訓(xùn)練大型基礎(chǔ)模型和支持這些模型查詢/推理的可持續(xù)性影響。DeepSeek 展示了許多有用的優(yōu)化措施，減少了這兩方面的計(jì)算成本。這對(duì)整個(gè)領(lǐng)域都是有益的，因?yàn)槠渌净蜓芯咳藛T可以使用相同的優(yōu)化(它們既在技術(shù)報(bào)告中記錄，代碼也是開源的)。

“通過(guò)技術(shù)報(bào)告和開源代碼分享創(chuàng)新的做法延續(xù)了過(guò)去40年推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的開放研究傳統(tǒng)�！�

這種通過(guò)技術(shù)報(bào)告和開源代碼分享創(chuàng)新的做法延續(xù)了過(guò)去40年推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的開放研究傳統(tǒng)。作為研究領(lǐng)域，我們應(yīng)該歡迎這種類型的工作。它將幫助每個(gè)人的工作變得更好。雖然許多美國(guó)公司傾向于專有模型，并且在數(shù)據(jù)隱私和安全方面仍存在疑問(wèn)，但 DeepSeek 的開放方法促進(jìn)了更廣泛的參與，造福全球AI社區(qū)，促進(jìn)迭代、進(jìn)步和創(chuàng)新。

Percy Liang 的評(píng)論

Percy Liang 是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授、基礎(chǔ)模型研究中心(CRFM)主任和斯坦福 HAI 的高級(jí)研究員

DeepSeek R1 表明先進(jìn)的AI將廣泛可用，并且難以控制，也沒(méi)有國(guó)界。這也表明，除了擁有大量的計(jì)算資源外，聰明才智和工程設(shè)計(jì)同樣重要。對(duì)于學(xué)術(shù)界而言，更多強(qiáng)大開源權(quán)重模型的可用性是一個(gè)福音，因?yàn)樗试S再現(xiàn)性、隱私保護(hù)以及對(duì)先進(jìn)AI內(nèi)部的研究。

Christopher Manning 的評(píng)論

Christopher Manning 是斯坦福大學(xué)語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)系 Thomas M. Siebel 機(jī)器學(xué)習(xí)教授以及斯坦福 HAI 的副主任

人們將其視為某種突如其來(lái)的驚喜，但實(shí)際上如果你一直關(guān)注開源AI的話，這并不意外。DeepSeek 已經(jīng)公開發(fā)布開源模型和詳細(xì)的技術(shù)研究報(bào)告超過(guò)一年。DeepSeek V3的訓(xùn)練成本在2024年12月公布;R1-Lite-Preview版本在2024年11月發(fā)布。

“長(zhǎng)久以來(lái)作為一個(gè)推進(jìn)開放科學(xué)和工程的開放國(guó)家，如今了解現(xiàn)代LLM設(shè)計(jì)和工程細(xì)節(jié)的最佳途徑是閱讀中國(guó)公司的詳盡技術(shù)報(bào)告，這是一種可悲的狀態(tài)。”

這次發(fā)布表明，所謂的美國(guó)“前沿”AI公司并沒(méi)有巨大的技術(shù)護(hù)城河�，F(xiàn)在有許多優(yōu)秀的中國(guó)大型語(yǔ)言模型(LLMs)。最多這些公司領(lǐng)先六個(gè)月，也許只有OpenAI真正領(lǐng)先。長(zhǎng)久以來(lái)作為一個(gè)推進(jìn)開放科學(xué)和工程的開放國(guó)家，如今了解現(xiàn)代LLM設(shè)計(jì)和工程細(xì)節(jié)的最佳途徑是閱讀中國(guó)公司的詳盡技術(shù)報(bào)告，這是一種可悲的狀態(tài)。

DeepSeek 進(jìn)行了一些非常好的數(shù)據(jù)工程，最小化了數(shù)據(jù)流并允許在fp8下進(jìn)行高效穩(wěn)定的訓(xùn)練。他們?cè)诩夹g(shù)上有適度的進(jìn)步，使用了一種獨(dú)特的多頭潛在注意力形式、混合專家系統(tǒng)中的大量專家，以及他們自己簡(jiǎn)單高效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)形式，這與一些人偏好基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)方式不同。但這并不是完全下一代的技術(shù)。DeepSeek 使用的方法和模型與其他公司相似，Deepseek-R1 在迅速趕上并提供類似 OpenAI o1 質(zhì)量的產(chǎn)品方面取得了突破。這不是一種新的能力突破。

然而，DeepSeek-R1 的發(fā)布確實(shí)顯著推進(jìn)了開源LLM的前沿，并表明美國(guó)無(wú)法遏制強(qiáng)大的開源LLM的發(fā)展。這也可能意味著更多的美國(guó)公司將開始在其產(chǎn)品中使用中國(guó)的LLM，而在此之前，他們通常避免使用這些模型，更傾向于使用Meta的Llama模型或其他來(lái)自Databricks等公司的模型。

Julian Nyarko 的評(píng)論

Julian Nyarko 是斯坦福法學(xué)院教授和斯坦福 HAI 的副主任

大型語(yǔ)言模型(LLMs)是一種“通用技術(shù)”，用于許多領(lǐng)域。有些公司創(chuàng)建這些模型，而其他公司則將其用于特定目的。當(dāng)前的一個(gè)關(guān)鍵辯論是誰(shuí)應(yīng)對(duì)有害模型行為負(fù)責(zé)——是開發(fā)這些模型的開發(fā)者還是使用這些模型的組織。在這種背景下，由中國(guó)初創(chuàng)公司開發(fā)的 DeepSeek 新模型突顯了AI開發(fā)的全球性質(zhì)如何使監(jiān)管響應(yīng)復(fù)雜化，特別是在不同國(guó)家有不同的法律規(guī)范和文化理解的情況下。雖然出口管制被認(rèn)為是一個(gè)重要的工具，以確保領(lǐng)先的AI實(shí)現(xiàn)符合我們的法律和價(jià)值體系，但 DeepSeek 的成功凸顯了當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)國(guó)家能夠獨(dú)立開發(fā)和發(fā)布最先進(jìn)的模型時(shí)，這類措施的局限性。DeepSeek 開源發(fā)布的性質(zhì)進(jìn)一步復(fù)雜化了法律責(zé)任的問(wèn)題。由于模型可以自由獲取、修改和部署，認(rèn)為模型開發(fā)者能夠并且將會(huì)有效解決其模型帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)的想法可能會(huì)變得越來(lái)越不現(xiàn)實(shí)。相反，監(jiān)管的重點(diǎn)可能需要轉(zhuǎn)向模型使用的下游后果——可能將更多的責(zé)任放在那些部署模型的人身上。

Amy Zegart 的評(píng)論

Amy Zegart 是胡佛研究所 Morris Arnold 和 Nona Jean Cox 高級(jí)研究員、弗里曼·斯波格利國(guó)際問(wèn)題研究所高級(jí)研究員、斯坦福 HAI 教授(兼任)以及政治學(xué)教授(兼任)

過(guò)去幾周，關(guān)于 DeepSeek 的討論集中在芯片和護(hù)城河上。DeepSeek 究竟囤積、走私或創(chuàng)新了多少以繞過(guò)美國(guó)的出口控制?鑒于 DeepSeek 的進(jìn)步，研究人員現(xiàn)在需要多少以及什么樣的芯片來(lái)在前沿領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新?像 OpenAI 這樣的美國(guó)超大規(guī)模公司最終是否花費(fèi)了數(shù)十億美元建立競(jìng)爭(zhēng)護(hù)城河或僅僅是一個(gè)提供虛假安全感的馬其諾防線?這些都是重要的問(wèn)題，但答案需要時(shí)間。

“上個(gè)月撰寫突破性 R1 論文的200名工程師中，幾乎全部在中國(guó)大學(xué)接受教育，大約一半的人只在中國(guó)學(xué)習(xí)和工作過(guò)。這對(duì)美國(guó)政策制定者來(lái)說(shuō)應(yīng)該是一個(gè)警示�！�

然而，三個(gè)嚴(yán)重的地緣政治影響已經(jīng)顯而易見(jiàn)：

1. 本土人才的成功：DeepSeek 成功利用了本土人才。上個(gè)月撰寫突破性 R1 論文的200名工程師中，幾乎全部在中國(guó)大學(xué)接受教育，大約一半的人只在中國(guó)學(xué)習(xí)和工作過(guò)。這對(duì)美國(guó)政策制定者來(lái)說(shuō)應(yīng)該是一個(gè)警示。在科技時(shí)代，人才是國(guó)家力量的重要來(lái)源�！懊绹�(guó)吸引全球最優(yōu)秀人才”的口號(hào)雖然常被提及，但越來(lái)越不準(zhǔn)確。中國(guó)及其他地區(qū)高等教育水平的提升和高等教育機(jī)構(gòu)的顯著改進(jìn)正在重新繪制知識(shí)權(quán)力地圖。與此同時(shí)，美國(guó)的 K-12 教育系統(tǒng)處于混亂狀態(tài)，美國(guó)15歲學(xué)生在最近一次國(guó)際測(cè)試中的數(shù)學(xué)成績(jī)排名第34位，落后于斯洛文尼亞和越南。

2. 模仿美國(guó)大學(xué)而非企業(yè)：DeepSeek 模仿的是美國(guó)的大學(xué)，而不是企業(yè)。這家初創(chuàng)公司雇傭了年輕的工程師，而不是經(jīng)驗(yàn)豐富的行業(yè)老手，并給予他們自由和資源去做“瘋狂科學(xué)”，旨在長(zhǎng)期發(fā)現(xiàn)，而不是為下一季度的產(chǎn)品開發(fā)。商業(yè)化是創(chuàng)新的重要組成部分，但突破往往始于沒(méi)有明確產(chǎn)品或利潤(rùn)目標(biāo)的基礎(chǔ)研究。這種基礎(chǔ)研究是大學(xué)的生命線，幾十年來(lái)一直是美國(guó)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)地位的支柱，催生了從立方衛(wèi)星到 COVID-19 疫苗的一切。然而，今天中國(guó)在基礎(chǔ)研究上的投資速度是美國(guó)政府的六倍，如果當(dāng)前趨勢(shì)繼續(xù)下去，中國(guó)將在十年內(nèi)超過(guò)美國(guó)。這是一個(gè)至關(guān)重要的長(zhǎng)期創(chuàng)新戰(zhàn)場(chǎng)，而美國(guó)正在放棄它。

3. 市場(chǎng)動(dòng)蕩：DeepSeek 的宣布擾亂了美國(guó)市場(chǎng)，導(dǎo)致納斯達(dá)克綜合指數(shù)下跌3%，英偉達(dá)股價(jià)下跌17%，抹去了6000億美元的價(jià)值。這是美國(guó)歷史上單日最大的公司損失，這一數(shù)字相當(dāng)于美國(guó)年度國(guó)防預(yù)算的65%。今天的意外后果可能是明天的故意行為。想象一下，一個(gè)對(duì)手故意宣布一項(xiàng)真實(shí)或欺詐性的技術(shù)進(jìn)步，以懲罰特定公司或動(dòng)搖另一個(gè)國(guó)家的資本市場(chǎng)。這種灰色地帶經(jīng)濟(jì)武器可以精確打擊或造成巨大影響，可能難以甚至無(wú)法歸因于刻意活動(dòng)。而且它在沒(méi)有預(yù)警的情況下效果最佳。

DeepSeek 不僅僅是發(fā)布了新的 AI 進(jìn)展;它揭示了一個(gè)新興的地緣政治時(shí)代的輪廓，這個(gè)時(shí)代有新的國(guó)家力量來(lái)源和新的戰(zhàn)場(chǎng)。

結(jié)語(yǔ)

DeepSeek 的發(fā)布不僅展示了中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)勁崛起，也引發(fā)了全球?qū)﹂_源、法律責(zé)任、地緣政治力量轉(zhuǎn)移及隱私問(wèn)題的重新思考。斯坦福大學(xué)專家們的多學(xué)科視角揭示了美國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)依賴封閉技術(shù)和出口控制的戰(zhàn)略正在面臨挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，DeepSeek 的成功凸顯了開放創(chuàng)新模式的優(yōu)勢(shì)和潛力，但也暴露了其在隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)透明性方面的不足。

這種技術(shù)與政策層面的雙重探討，提醒我們?cè)谙硎蹵I帶來(lái)的便利時(shí)，必須更加關(guān)注其長(zhǎng)遠(yuǎn)影響和社會(huì)責(zé)任。隨著全球AI競(jìng)爭(zhēng)的加劇，如何在全球范圍內(nèi)建立統(tǒng)一且有效的監(jiān)管機(jī)制，確保技術(shù)創(chuàng)新與社會(huì)福祉并行不悖，將成為未來(lái)亟待解決的重要課題。DeepSeek的成功不僅是技術(shù)上的里程碑，更是對(duì)未來(lái)全球科技格局的一次深刻啟示。這要求各國(guó)在追求技術(shù)突破的同時(shí)，也要加強(qiáng)國(guó)際合作與對(duì)話，共同應(yīng)對(duì)這一新時(shí)代帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。