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華爾街日報:韓國押注“主權(quán)AI”,卻發(fā)現(xiàn)本土大模型引用中國代碼

發(fā)布時間:2026-01-16 00:03:23來源: 19166238800

北京時間1月14日,韓國一心想要發(fā)展本土AI大模型,但是被寄予厚望的國產(chǎn)大模型卻被發(fā)現(xiàn)使用了中國公司的大模型代碼。這件事表明,韓國想要擺脫對美國或中國科技巨頭的依賴是何其困難。

去年6月,韓國政府發(fā)起了一場競賽,希望打造一個使用韓國技術(shù)開發(fā)的全新、獨立的AI模型。在美國和中國主導(dǎo)AI領(lǐng)域的全球格局下,開發(fā)這樣的本土工具對于確保韓國技術(shù)自主至關(guān)重要。

但事實證明,說起來容易,做起來難。在這項為期三年的競賽中,五家入圍決賽的公司里有三家被發(fā)現(xiàn)至少使用了部分來自外國AI模型的開源代碼,其中包括中國的模型。

這些公司和AI專家辯稱,刻意回避現(xiàn)有AI模型、試圖從零開始構(gòu)建一切并不明智。但反對者表示,任何對外國工具的使用都會帶來潛在的安全風(fēng)險,并削弱培育真正屬于本國的AI模型的希望。

哈佛大學(xué)電氣工程教授魏裕炎(Gu-Yeon Wei,音譯)表示,在推進(jìn)AI模型開發(fā)時,要求每一行代碼都完全自主編寫并不現(xiàn)實。他熟悉這項韓國競賽,但并未直接參與任何參賽公司。

“若放棄開源軟件,無異于將海量技術(shù)紅利置于一旁。”他表示。

眼下,全球各國越來越重視減少對外國技術(shù)的依賴,并提升自身在AI領(lǐng)域的能力。AI可能深刻影響這些國家的經(jīng)濟競爭力與國家安全。

韓國擁有眾多芯片巨頭、軟件公司,而且發(fā)展AI也獲得了政治支持,是所謂“主權(quán)AI”的最積極推動者之一。上述競賽旨在2027年前評選出兩款本土勝出模型,其性能能達(dá)到或超過OpenAI、谷歌等領(lǐng)先AI模型的95%。獲勝者將獲得政府提供的數(shù)據(jù)和人才招聘資金支持,并有權(quán)使用政府采購的、對AI計算至關(guān)重要的芯片。

中國代碼

近日,入圍決賽企業(yè)之一的Upstage引發(fā)了爭議。韓國本土競爭對手Sionic AI的CEO高錫賢(Ko Suk-hyun,音譯)稱,Upstage AI模型的部分模塊與中國智譜AI的開源模型存在相似之處。他聲稱,Upstage的部分代碼中甚至還留有智譜AI的版權(quán)標(biāo)記.

“一款被懷疑是根據(jù)中國模型微調(diào)的套殼模型,卻提交到由納稅人資金資助的項目中,這令人深感遺憾。”高錫賢在領(lǐng)英上表示。Sionic也曾參與韓國這一競賽,但未能進(jìn)入決賽名單。

智譜AI

智譜AI

對此,Upstage舉行了一場直播驗證會,公開了其開發(fā)日志以證明其模型是從零開始,采用自有方法進(jìn)行開發(fā)和訓(xùn)練的。但其用于運行模型的推理代碼確實使用了源自智譜AI的開源元素,這些元素在全球范圍內(nèi)被廣泛采用。高錫賢隨后就此道歉。

這場爭議也促使韓國對其他入圍決賽的模型進(jìn)行更嚴(yán)格的審視。 Naver公司AI模型的視覺與音頻編碼器被指與中國阿里巴巴及美國OpenAI的產(chǎn)品存在相似之處。視覺與音頻編碼器負(fù)責(zé)將圖像和聲音轉(zhuǎn)換為機器可理解的格式。

韓國SK電訊也遭到批評,原因是其用于運行AI模型的推理代碼被指與中國DeepSeek的代碼存在相似之處。

Naver承認(rèn)使用了外部編碼器,但解釋稱這是采用標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)的戰(zhàn)略決策,并強調(diào)決定模型如何學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的核心引擎完全由該公司自主開發(fā)。SK電訊也提出了類似觀點,著重說明其模型核心的獨立性。

SK電訊在韓國IT展會上的展臺

SK電訊在韓國IT展會上的展臺

該競賽的規(guī)則并未明確說明是否允許使用外國企業(yè)的開源代碼。自爭議出現(xiàn)以來,負(fù)責(zé)監(jiān)督此次競賽的韓國科學(xué)部尚未發(fā)布任何新的指導(dǎo)方針。韓國科學(xué)部長裴慶勛(Bae Kyung-hoon)對此番激烈討論表示歡迎。

“當(dāng)我看到攪動我國AI行業(yè)的技術(shù)辯論時,我實際上看到了韓國AI的光明未來。”裴慶勛本月早些時候在社交媒體上寫道。

韓國科學(xué)部拒絕就此置評,該部門計劃按原定安排在本周從五家決賽入圍企業(yè)中淘汰一家。

首爾國立大學(xué)AI研究所所長李在武(Jae W. Lee,音譯)稱,AI模型的開發(fā)是通過設(shè)定和微調(diào)內(nèi)部數(shù)值以獲得輸出,而在受到質(zhì)疑的入圍決賽模型中,這些核心任務(wù)似乎并未依賴外國工具。

“他們是從零開始訓(xùn)練的。”他表示。

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