Alex Wong Cian Yih 樓主 Deltaman099 : 我理解你的觀點，我認爲這是一個有趣的觀點。但讓我問你：如果你在運營OpenAI，並且花費了數十億美元使用大量計算資源和人類反饋來訓練模型，結果卻看到競爭對手利用你的模型輸出以僅爲你成本的1/20的價格構建自己的產品——你會怎麼想？你認爲這仍然會激勵你投資於 groundbreaking 創新嗎？知道你的努力如此容易被他人利用？我真心想聽聽如果角色調換你會如何應對這樣的情況。

Alex Wong Cian Yih 樓主 lousyimpressario : 我理解你的觀點，但從公共知識中汲取靈感和直接利用競爭對手的專有輸出來訓練競爭模型之間存在根本的區別。
OpenAI的API政策明確規定，其輸出不能用作訓練數據來開發競爭的人工智能模型。這在其《服務條款》中明確說明，DeepSeek明顯無視了這一規定。OpenAI的API生成的回應不僅僅是從互聯網上搜集的原始數據，它們已經經過充分加工、清潔和結構化，通過人類反饋和廣泛的模型訓練精心篩選出高質量的輸出。
這意味着DeepSeek無需像OpenAI那樣經歷收集原始互聯網數據、進行人工註釋、進行帶人類反饋的強化學習（RLHF）和篩選低質量回應等嚴格且昂貴的數據處理步驟。相反，他們只是拿取OpenAI的高質量API輸出，並將其饋送回自己的模型，有效地跳過了人工智能訓練中最昂貴和勞動密集的部分。
這就是爲什麼被問及其來源時，DeepSeek的模型被看到聲稱是由OpenAI訓練的——明顯表明它直接吸收了OpenAI的API回應而沒有進行實質性轉換。
是的，知識蒸餾和模型優化在行業中很常見，許多人工智能公司確實利用競爭洞察來改善他們的模型。然而，其他公司至少在使用之前會處理、優化和調整數據，確保他們的輸出不是直接拷貝。DeepSeek所做的是拿取OpenAI加工後的知識原樣重複利用，而沒有增加真正的價值或獨創性。
這不僅僅是一個道德問題，這是對OpenAI的《服務條款》的直接違反，也是對其專有研究的不公平利用。如果這種做法變得正常化，將破壞任何公司投資於真正人工智能創新的動機，因爲任何競爭對手都可以簡單地拿取最終產品並免費重複利用。OpenAI和其他嚴肅的人工智能開發者會有很少的理由繼續推動該領域的發展，如果他們的輸出可以如此輕易地被競爭對手重新利用。
因此，這不僅僅是關於'靈感'或'競爭' - 這是一起未經授權利用另一家公司知識產權的明顯案例，爲人工智能發展的未來設立了危險的先例。

Alex Wong Cian Yih 樓主 lousyimpressario : 我明白你的意思，但我認爲你的論點忽略了一些關鍵區別。創新確實是建立在先前知識之上，但從公共數據中汲取和直接利用競爭對手的專有輸出之間有着重大區別。
你的廚師類比並不適用，因爲OpenAI的API響應不僅僅是「口味也就是品嚐」，它們更像是耗費數十億美元完善的祕密配方。DeepSeek不僅僅是從OpenAI那裏獲得靈感；他們被指控直接在OpenAI的專有輸出上進行訓練，而這明確違反了OpenAI的條款和條件。
你還假設這不會影響人工智能投資，但這是一種過於樂觀的觀點。如果主要人工智能開發者無法保護他們的研究成果，他們將沒有動力繼續突破界限。當競爭對手可以直接提取最終結果並跳過最困難的步驟時，爲什麼要花費數十億？
公平競爭應該是關於真正的創新，而不是繞過競爭對手最艱難和昂貴的研發工作。這才是真正的問題所在。

Alex Wong Cian Yih 樓主 Deltaman099 : 我覺得有趣的是，當我們討論行業板塊問題時，你立刻就提到「只能訴諸法庭」的問題。我不是OpenAI，也不是OpenAI的投資者—那麼法律訴訟爲何會是我的關注？我們在這裏討論的不是提起訴訟的問題；而是關於道德、公平競爭，以及對整個人工智能創新的影響。
討論道德關切並不只有通過法律訴訟這一途徑。在訴訟發生之前，不公平的做法可能會影響人工智能行業和競爭格局。真正的問題不是DeepSeek是否優化了他們的模型架構，而是在獲取訓練數據時是否遵守了OpenAI的服務條款。
如果一個模型的表現再好，其基礎是建立在違反另一公司政策的基礎上也毫無意義。創新應該是公平的，真正的突破應該來自原創工作—而不是未經許可重新利用競爭對手的專有數據。
如果我們甚至不能理性地討論這些問題，那麼按照你的邏輯，我們不應該質疑任何行業的潛在違規行爲，除非提起法院訴訟。這不是道德討論的方式。

Alex Wong Cian Yih 樓主 Deltaman099 : 鑑於DeepSeek已將其模型在MIT許可下開源，OpenAI從理論上講可以應用知識蒸餾技術來改進自己的模型，利用DeepSeek的輸出。MIT許可允許商業和無限制使用，這意味着OpenAI可以合法地從DeepSeek的模型中提取見解，以增強其中文能力。
考慮到DeepSeek在中文理解、語法和語義方面的顯著進展，利用其輸出可以顯著增強OpenAI在這一領域的模型。這是開源促進交叉學習的一個實際例子——就像DeepSeek可能是建立在現有人工智能進步基礎上一樣，OpenAI現在也有同樣的機會做出回報。
隨着DeepSeek的模型對所有人可用，它成爲更廣泛人工智能生態系統的一部分，允許改進在多個方向流動。當模型公開共享時，這就是技術進步的方式。

Alex Wong Cian Yih 樓主 bullbearnme : 感謝您的反饋。我在數據中心工作已有五年以上經驗。如果您有興趣驗證我的背景，請隨時查看我的Linkedin個人資料。

Alex Wong Cian Yih 樓主 bullbearnme : 感謝您分享這些市場預測。雖然這些預測突顯了量子計算概念在雲數據中心潛在增長，但它們是基於一些假設。量子計算概念仍然面臨重大技術障礙，特別是在規模化和大規模部署的錯誤校正方面。此外，其主要應用領域是在特定領域，如藥物開發、地震預測、蛋白質摺疊和新材料研究，這些領域大多數中小企業通常不需要。許多量子初創企業可能也會在這些預測變爲現實之前難以自持。

Alex Wong Cian Yih 樓主 Agent Smith 404 : 我認爲存在誤會。我的文章並沒有否認XRP的潛力，而是強調了在動盪時期管理風險和鎖定利潤的重要性。儘管XRP最近的上漲令人印象深刻，但根據當前的市場動態，在市值上超過比特幣和以太幣是一項巨大的挑戰。我尊重你的熱情，但我把重點放在現實的期望和負責任的投資上。