現在、中国のAI「DeepSeek（ディープシーク）」が、OpenAIに匹敵するAIとして、注目を集めています。

この低コストで開発されたプラットフォームは、世界中で話題になり日本でも無料アプリダウンロードランキング1位を獲得するなど、かなり注目度の高いサービスとなっています。

本記事では、DeepSeek（ディープシーク）が注目を集める理由や、その安全性についてわかりやすく解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。

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|DeepSeekとは？

DeepSeekとは、中国発のAIサービスです。

2023年に中国・浙江省杭州市で設立されたDeepSeekは、2025年2月現在、様々な大規模言語モデル（LLM）を公開しています。

|DeepSeekが注目を集めている理由

DeepSeekが急速に注目を集めている一番大きな理由としては、コストパフォーマンスの良さです。

2024年11月にリリースされた『DeepSeek-R1』で、一気に話題になりました。

性能としては、ChatGPTで知られるOpenAIのLLMの『o1』に近いものとされており、さらに無料のオープンソースで公開されているという点から注目を集めています。

|DeepSeekの特徴

ここでは、DeepSeekの主な特徴についてご紹介します。

MoE（Mixture of Experts）

MoEは、計算資源を節約しながらも高いパフォーマンスを維持できる手法です。

必要な計算リソースを最小限に抑えつつ、高精度な推論を行うことができます。

一般的なニューラルネットワークでは全てのネットワーク層が一度に計算されますが、MoEでは、入力データに最も適した専門家だけを選んで処理を行います。

GRPO（Guided Reward Policy Optimization）

GRPOは、従来のPPO（Proximal Policy Optimization）を改良した手法で、計算リソースを効率的に使えるようにします。

PPOでは、AIが報酬を最大化するための方針（Policy）を学ぶ際に「状態価値モデル」というものを使いますが、GRPOではそのモデルをあらかじめ用意せず、実際にその場で比較して基準を決めます。

これにより、DeepSeekはPPOよりもメモリの使用量を減らしながら、同じかそれ以上の性能を維持できるようになっています。

知識蒸留（Knowledge Distillation）

知識蒸留は、高精度な大規模言語モデルから小型の言語モデルへと知識を転送する手法で、ゼロから新たなモデルを構築するよりも効率的にAIに学習させることができます。

DeepSeekでは、既存の大規模モデル（DeepSeek-R1）を基に、Qwen2.5やLlama3などのオープンソースモデルに知識を転送し、その後微調整を施すことで、より効率的で高性能なAIモデルを開発しています。

|DeepSeekの安全性は？

DeepSeekは、そのコストパフォーマンスの高さでAI業界の注目を集めていますが、安全性や情報漏洩リスクに対する懸念も高まっています。

主な懸念点

中国政府への情報漏洩：DeepSeekが収集したデータが、中国の法律や政府の要請に基づき、当局に提供される可能性が指摘されています。

個人情報保護：プライバシーポリシーによれば、ユーザーの個人情報やデバイス情報が収集され、中国国内のサーバーに保存されるとされています。

安全保障：政府機関や重要インフラ企業がDeepSeekを利用した場合、機密情報や国家の安全に関わる情報が漏洩するリスクが指摘されています。

|まとめ

DeepSeekは、中国発AIスタートアップ企業として、その高性能且つ低コストで世界中から注目を集めています。

一方で、利用に関して安全性や情報漏えいのリスクがゼロではないことも懸念されています。

現在は誰でも無料で使用できるので、興味のある方はぜひ一度試してみてくださいね！

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