黃征輝/前海軍上校、艦長
年假期間，最熱門的話題之一就是 DeepSeek。它的出現，象徵著美國長期領先的 AI 技術正面臨挑戰，甚至可能被超越。這一結果震驚科技界，因為 DeepSeek 採用更便宜的硬體、更簡約的訓練流程，卻展現出與美國斥巨資打造的 AI 系統（如 OpenAI）相近的能力。
DeepSeek 與 OpenAI 的核心差異
我們可以用日常生活中的一個簡單案例來說明 DeepSeek 與 OpenAI 的不同之處。
想像你是一位餐廳老闆，正在推出新的菜單。一群廚師（AI 模型）負責烹飪受歡迎的美食（執行任務），而你需要選擇一種評估美食「受喜好程度」的方法（演算法），並從而制定食譜與售價（最佳策略）。
針對這個任務，OpenAI 與 DeepSeek 主要有兩大差異：：
一、演算法（Algorithm）
1. OpenAI：個別評估
透過問卷調查每一位顧客，甚至老闆逐桌訪問，當面收集顧客意見，再決定哪些菜色最受歡迎。
2. DEEPSEEK：群體比較
不針對個別顧客進行調查，而是直接比較最終「營收」數據。例如，若A菜單的收入高於B菜單，就得出A菜單更受歡迎的結論。
相較之下，OpenAI 的方法雖然更精細，但流程繁瑣，成本較高；而 DeepSeek 則更簡單高效。哪種方式更容易執行？又哪種能更快找出最賺錢的菜單？
二、開放性（Openness）
1. OpenAI：閉源（Closed-Source）
餐廳的主廚與研發團隊在內部開發新菜單，並進行測試與調整。顧客的點餐記錄、回饋，以及銷售數據都是內部機密，外界無法得知決策過程。
2. DeepSeek：開源（Open-source ）
讓顧客參與菜單研發，並開放食譜供其他餐廳學習與改進。甚至允許顧客自行試做新菜，並提供改進建議。
如果你是餐廳老闆，你會選擇哪種模式？這兩種方法各有優勢，但若只考慮「技術進步與改良的速度」，哪種方式更快？
DeepSeek 是抄襲嗎？
有專家質疑，DeepSeek 是否透過「蒸餾（Distillation）」技術來學習 OpenAI 的成果，甚至涉嫌抄襲？本文同樣用餐廳的比喻來簡單說明：
OpenAI 率先開設餐廳，並獲得成功。
DeepSeek 在規劃自家餐廳時，老闆每天都到 OpenAI 的餐廳試吃，觀察顧客反應，據此開發自己的菜單。
這種做法確實是「站在巨人的肩膀上」來超越前人，而不是從零開始。不過，這是十分不道德的行為，還是業界的常態？事實上，在科技領域，技術借鑒與改進是普遍現象，而「後發先至」的策略也是常見的競爭手法。
DeepSeek 的崛起：挑戰與機遇
DeepSeek 的崛起無疑是 AI 領域的一大突破，對全球科技發展影響深遠。對於 AI 技術相對落後、資源有限的台灣而言，這不應被視為威脅，而應以開放與積極的態度看待，欣然接納並尋求參與發展的機會。畢竟，AI 科技的進步，最終將造福全人類。
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