Китайська модель великої мови DeepSeek

Субота, 21 лютого 2026 року

Китайська модель великої мови програмування DeepSeek з'явилася як технічна заява та геополітична подія — нагадування про те, що перегони за машинний інтелект — це не лише про розумні алгоритми, а й про владу, довіру та управління інформацією.

DeepSeek, дослідницька лабораторія з Ханчжоу, що підтримується хедж-фондом High-Flyer, здобула світову популярність завдяки таким моделям, як DeepSeek-V3 та DeepSeek-R1, у поєднанні з широко використовуваним додатком чат-бота. DeepSeek-R1 відома завдяки «міркуванню» — спробі створити покрокову внутрішню роботу, яка покращує продуктивність у таких завданнях, як математика, програмування та структуроване вирішення проблем, частково навчена за допомогою методів навчання з підкріпленням, описаних у власній технічній статті команди.

Для читачів, які вперше зустрічаються з фразою «модель великої мови», вона означає статистичну систему, навчену на величезних обсягах тексту для прогнозування наступного слова — і, роблячи це, для генерування плавних відповідей, написання коду, узагальнення документів та імітації стилів письма. Незвичайним DeepSeek було не існування ще однієї моделі — Кремнієва долина та Китай виробляють їх у великій кількості — а припущення, що вона може досягти високої продуктивності за відносно низькою ціною, а потім розповсюдити модель достатньо широко, щоб інші могли запускати її на власній інфраструктурі. Саме це поєднання — можливості, доступність та так званий розподіл «відкритої ваги» — перетворює програмне забезпечення на стратегічний об'єкт.

Суперечки навколо DeepSeek випливають з цього факту.

По-перше, виникає питання даних — куди вони потрапляють, хто може до них отримати доступ і які закони застосовуються, коли вони надходять. У звітах про споживчий застосунок та веб-інтерфейс DeepSeek було підкреслено, що запити користувачів та пов’язані з ними дані можуть збиратися та зберігатися в Китаї, і що поведінка системи включає видиму політичну фільтрацію тем, чутливих до Пекіна. Для приватних осіб це може бути проблемою конфіденційності, а для компаній, журналістів та державних установ це стає питанням управління ризиками, оскільки користувачі неминуче вводять конфіденційний матеріал в інструменти, які здаються розмовними та нешкідливими.

По-друге, існує цензура — і, ширше, наративне узгодження. Усі провідні моделі формуються вподобаннями та обмеженнями їхніх розробників, але DeepSeek привернула особливу увагу тим, що уникає, перефразує або відмовляється від певних політично делікатних тем у спосіб, що відповідає червоним лініям китайської держави. Це важливо не лише для набору балів у культурній війні. Якщо модель використовується у великих масштабах — вбудована в офісне програмне забезпечення, пошукові системи, системи репетиторства та інструменти для зведення новин — то невеликі, систематичні упущення накопичуються у тиху форму впливу. Моделі не потрібно «переконувати» мати значення; їй просто потрібно вибрати, що згадується, що ні, і що подається як усталений факт.

По-третє, існує твердження про «безбілетне користування» інтелектуальною власністю, зокрема, звинувачення в тому, що DeepSeek навчався шляхом дистиляції вихідних даних з моделей на кордоні Сполучених Штатів. У лютому 2026 року агентство Reuters повідомило, що OpenAI повідомила законодавцям США, що спостерігала облікові записи, пов’язані зі співробітниками DeepSeek, які обходили обмеження доступу та програмно збирали вихідні дані для дистиляції — метод, який використовує відповіді сильнішої моделі для навчання нової. Якщо це правда, то це не просто комерційний спір. Це торкається суті поточної бізнес-моделі ШІ — доступ до власної системи, а не лише до опублікованих статей, є проблемою. Це також порушує моральний аргумент, який не зникне: коли найпотужніші системи світу доступні через інтерфейс, наскільки реалістично очікувати, що конкуренти ніколи не розглядатимуть їх як фактичні навчальні дані?

По-четверте, існує національна безпека — як у вузькому сенсі (технічний компрометація), так і в ширшому сенсі (залежність). У коментарях, орієнтованих на кібербезпеку, стверджується, що інтеграція DeepSeek в робочі процеси організації може призвести до розкриття конфіденційної інформації через збір даних, погану практику безпеки або приховані інтерфейси, — і що правове середовище Китаю збільшує ризик того, що державні органи можуть примусово отримати доступ. Навіть там, де оскаржуються конкретні твердження, політична дилема залишається незмінною: чим потужнішими та повсюднішими стають ці системи, тим більше вони нагадують критичну інфраструктуру. Демократичні країни повільно та дорого навчилися, що критична інфраструктура — це погане місце для неоднозначності.

По-п'яте, є питання експортного контролю та матеріальної реальності обчислень. Зростання популярності DeepSeek неодноразово інтерпретувалося крізь призму обмежень США на передові чіпи та зусиль Китаю щодо їх обходу. Агентство Reuters описало внутрішнє захоплення Китаю DeepSeek та міжнародну тривогу, яку можуть викликати його релізи, зокрема те, як запуск нової моделі стає політичним сигналом так само, як і оновленням продукту. В епоху, коли напівпровідники розглядаються як стратегічні ресурси, кожне твердження про «недороге навчання» або розумну ефективність сприймається як аргумент про те, чи працюють санкції.

Разом ці суперечки пояснюють, чому DeepSeek викликає такий напружений діалог.

Це не просто чат-бот. Це механізм розповсюдження світогляду — і, потенційно, набору юридичних та безпекових ризиків, які з ним пов’язані. І ви можете використовувати його щодня, на різних веб-сайтах або в додатках, навіть не підозрюючи про це. Він може весь час збирати вашу особисту інформацію. DeepSeek також кидає виклик переконанню, поширеному в Сполучених Штатах донедавна, що межа штучного інтелекту залишатиметься безпечно за стіною капітальних витрат та обмеженого обладнання.

Для користувачів та установ, які вирішують, що робити, розумною позицією є не паніка чи наївний ентузіазм, а належна перевірка — технічна, юридична та редакційна.

• Ставтеся до підказок як до публікованих — ніколи не розміщуйте секрети в жодній зовнішній моделі, якщо ви не контролюєте середовище розгортання. Навіть якщо ви довіряєте моделі, яку використовуєте, інша модель може навчатися на основі ваших підказок моделі, якій ви довіряєте, та збирати ваші дані.

• Перевірте наявність політичних та фактичних помилок у текстах вашої власної предметної області, згенерованих великими мовними моделями, особливо там, де пропуски можуть вводити в оману так само ефективно, як і вигадка.

• Розділіть «відкриту вагу» від «відкритого управління» — модель може бути завантаженою, але все одно мати обмеження, невизначеності щодо навчальних даних та нечітку підзвітність.

Глибший урок DeepSeek незручний, але все ж таки прояснює ситуацію. У двадцятому столітті пропаганда поширювалася через газети, радіо та телебачення. У двадцять першому вона може поширюватися через повсякденні інструменти, що складають електронні листи, відповідають на домашні завдання та підсумовують новини — і вона може робити це, не підвищуючи голосу.

Ось чому дебати щодо DeepSeek — це не просто дебати про інженерні здібності Китаю. Фактично, це дебати про те, чи готові демократії ставитися до машинного інтелекту як до частини інформаційного середовища, з якого ми всі черпаємо наші новини та знання, — а отже, як до чогось, що вимагає ретельної перевірки, стандартів і, де необхідно, стриманості.