DeepSeek R1: AI ต้นทุนต่ำที่เปลี่ยนเกม แต่ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวยังเป็นปัญหา

การเปิดตัวของ DeepSeek R1 ชี้ให้เห็นถึงทั้งโอกาสและความเสี่ยงของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์(AI) การพัฒนาโมเดล AI ที่ต้นทุนต่ำและรวดเร็วเป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้น แต่ปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัว อคติ และช่องโหว่ด้านความปลอดภัยยังคงเป็นประเด็นที่ต้องจับตา

DeepSeek R1 เปิดตัวเมื่อวันที่ 20 มกราคม และได้รับความสนใจจากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและผู้กำหนดนโยบายทั่วโลก บางฝ่ายมองว่าเป็นก้าวกระโดดทางนวัตกรรม ขณะที่บางฝ่ายแสดงความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว จนถึงขั้นมีบางประเทศที่สั่งห้ามการใช้งาน

โมเดล AI นี้ถูกพัฒนาเสร็จภายในเวลาเพียง 60 วัน โดยใช้งบประมาณไม่เกิน 6 ล้านดอลลาร์(ประมาณ 217 ล้านบาท) ถือว่าต่ำกว่าค่าใช้จ่ายของ AI โมเดลขนาดใหญ่ทั่วไปอย่างมาก DeepSeek ใช้เทคนิคการปรับแต่งโมเดลเพื่อประหยัดทั้งต้นทุนและเวลา ซึ่งแนวทางนี้อาจเป็นตัวอย่างที่สำคัญสำหรับนักพัฒนา AI ในอนาคต

อย่างไรก็ตาม DeepSeek R1 ยังเผชิญข้อจำกัด เช่น การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ การวางแผนที่ซับซ้อน และการจดจำข้อมูลระยะยาว ส่งผลให้ AI ยังไม่สามารถก้าวข้ามขีดจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่(LLM) ได้ ซึ่งอาจต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างไปจากเดิม

นอกจากนี้ นโยบายการจัดเก็บข้อมูลของ DeepSeek R1 ทำให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว แม้ว่าผู้ใช้จะลบบัญชีของตน ข้อมูลก็อาจไม่ถูกลบทิ้งอย่างสมบูรณ์ อีกทั้งแพลตฟอร์มยังมีสิทธิ์ตรวจสอบข้อมูลที่ป้อนเข้าและส่งออก อีกหนึ่งประเด็นสำคัญคือ DeepSeek R1 ต้องปฏิบัติตามกฎหมายจีน หมายความว่า ทางการจีนอาจสามารถเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้งานได้ ข้อกังวลเหล่านี้ทำให้บางประเทศในสหภาพยุโรป เช่น เบลเยียม ไอร์แลนด์ และอิตาลี สั่งระงับการใช้งานชั่วคราว เนื่องจากอาจขัดกับกฎเกณฑ์คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล(GDPR)

DeepSeek R1 ยังถูกตั้งคำถามเกี่ยวกับอคติและการเซ็นเซอร์ เนื่องจากกฎหมายจีนกำหนดว่า AI ต้อง ‘ยึดมั่นในค่านิยมสังคมนิยม’ ทำให้บางฝ่ายกังวลว่าโมเดลอาจสะท้อนมุมมองของรัฐบาลจีน

อีกหนึ่งปัญหาสำคัญคือช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ผลทดสอบของบริษัท Qualys พบว่า DeepSeek R1 ล้มเหลวในการป้องกันการเจาะระบบมากกว่าครึ่งหนึ่งของการทดสอบ ซึ่งอาจเป็นความเสี่ยงสำหรับองค์กรที่ต้องการนำมาใช้งาน Goldman Sachs ระบุว่ากำลังพิจารณาการใช้ DeepSeek R1 แต่ยังจำเป็นต้องตรวจสอบด้านความปลอดภัยเพิ่มเติมก่อน

สุดท้ายแล้ว การพัฒนา AI ที่รับผิดชอบและการบริหารความเสี่ยงอย่างรัดกุมถือเป็นหัวใจสำคัญของการใช้งานโมเดล AI การพัฒนา AI แบบกระจายศูนย์ รวมถึงแนวคิดองค์กรอิสระแบบกระจาย(DAO) อาจเป็นทางเลือกสำหรับอนาคต ในขณะที่ AI กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ความจำเป็นในการวางกรอบกำกับดูแลระดับนานาชาติก็ทวีความสำคัญมากขึ้น