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针对论坛上对 DeepSeek 的抨击言论，我们可以从逻辑和事实两个层面进行拆解分析，发现其存在以下关键问题：

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### **一、逻辑谬误分析**
#### 1. **「稻草人谬误」与「不当类比」**
- **原句**：_"蒸馏在我看来就是 LLM 爬虫"_
- **问题**：将“模型蒸馏”直接类比为“网络爬虫”是偷换概念。
- **反驳**：蒸馏（ Knowledge Distillation ）是机器学习中的常规技术，指通过大模型的输出训练小模型（如学生模型学习教师模型的概率分布）。其合法性取决于数据来源是否合规，而非技术本身非法。爬虫则是对数据源的直接抓取，二者性质不同。将技术手段与数据获取方式混为一谈，属于不当类比。

#### 2. **「诉诸可能」与「举证倒置」**
- **原句**：_"如果不是不好取证，光这一点就可以让 DeepSeek 吃官司"_
- **问题**：在无证据的情况下预设 DeepSeek 违法，并假设取证困难是唯一阻碍，属于“有罪推定”。
- **反驳**：OpenAI 的 TOS 侵权需证明两点：1 ） DeepSeek 直接使用 GPT 的输出数据； 2 ）数据使用违反协议。若缺乏实证（如代码、日志或数据泄露），指控仅为臆测。

#### 3. **「以偏概全」与「轶事证据」**
- **原句**：_"前几代的 DeepSeek 自称是 OAI 训练的 GPT ，没有蒸馏谁信？"_
- **问题**：以早期版本可能的误导性宣传，直接推断当前模型必然侵权，忽略技术迭代的可能性。
- **反驳**：即便早期版本存在争议表述，也无法证明当前模型的技术路径。开源社区的模型训练通常涉及数据清洗、合规审查（如使用 The Pile 、C4 等公开数据集），不能简单归因为“偷窃”。

#### 4. **「滑坡谬误」与「污名化开源」**
- **原句**：_"东西是偷来的，开源让大家都成共犯"_
- **问题**：假设开源=传播赃物，将技术共享等同于共谋犯罪。
- **反驳**：开源协议本身要求合规性（如 Apache-2.0 、MIT 等），开发者需自行确保数据与代码合法性。若模型真存在侵权，责任在训练方而非使用者，类比“使用盗版软件≠用户违法”。

#### 5. **「人身攻击」与「转移焦点」**
- **原句**：_"如果你满脑子就是赢...中国赶英超美 70 年"_
- **问题**：将技术讨论转向意识形态攻击，用“中国技术追赶”的刻板印象转移话题。
- **反驳**：技术合规性与国家叙事无直接关联，此举属于典型的“红鲱鱼谬误”（ Red Herring ）。

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### **二、事实性争议澄清**
#### 1. **蒸馏技术的合法性边界**
- 模型蒸馏本身是学术界的常用技术（如 DistilBERT 、TinyLlama ）。其是否违反 TOS 取决于训练数据的来源：
- 若使用**公开数据集**（如用户自愿上传的文本）或**合成数据**（如自我博弈生成内容），则通常合规。
- 若直接爬取**私有数据**（如 ChatGPT 的 API 输出）且违反服务条款，则可能侵权。
- **核心问题**：DeepSeek 是否使用了非法数据源？目前无公开证据支持这一指控。

#### 2. **开源社区的合规实践**
- 主流开源模型（如 Llama 、Falcon ）均强调数据合规性：
- Meta 的 Llama 系列明确使用公开文本，排除版权争议内容；
- BigScience 的 BLOOM 采用透明数据源记录（ ROOTS 语料库）；
- DeepSeek 若开源，理论上需遵循类似规范以规避法律风险。

#### 3. **OpenAI TOS 的实际约束力**
- OpenAI 禁止用户将其输出用于训练与自身竞争的模型（条款 3.3 ），但存在灰色地带：
- 用户生成内容（ UGC ）的权利归属不明确，部分法域认定用户拥有生成文本的版权；
- 若 DeepSeek 的数据完全来自用户自有内容或合规爬取，则可能不构成侵权。

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### **三、总结：观点需基于事实，警惕情绪化叙事**
1. **逻辑层面**：原评论充斥“不当类比”“有罪推定”“滑坡谬误”等逻辑漏洞，用情绪化语言替代理性论证。
2. **事实层面**：在无实证的情况下指控 DeepSeek“盗窃”，忽略技术细节与开源社区的合规努力。
3. **建议视角**：
- 对模型合规性的质疑应基于数据溯源、训练方法等实证分析；
- 开源文化本身鼓励透明性与协作，其价值不应被污名化；
- 技术竞争需回归客观讨论，避免泛政治化标签。

若进一步探讨，可结合 DeepSeek 公开的技术报告、数据声明及开源协议，对其合规性展开具体分析。


@LanhuaMa deepseek 表示不甚赞同

移民不是问题的解决，而是问题的显形。

@zjsxwc “情”，“爱慕”，“相思”，为什么是忠贞。

然后，软弱庸俗臭不可闻。

@NoString 一个因地制宜道尽所有。有所思考的选择，和追随潮流的选择一定有所不同。哪怕结果一样。这时受制的是个人见识了，我亦在此列。结贴，睡觉。

@sagaxu ioc ，aop 我也每日使用，并且一样是通过注解的形式去使用。你说的很好，框架来实现概念，那就应该想清楚这个实现的边界。spring 对此的把握如何？他对注解是否在滥用？对 di+自动装配带来的影响是否有过反思？

是的，每一种技术都会被很多人学习记录，但总是要权衡一个值得的界限，在我这 JAVA 比 spring 更值得学习，所以我不死磕，也一样在 JAVA 的方向上。

我大概说清楚了吧。

最后，我相信在 java 里他们会加入 di ，因为 di 是真的解决问题的一个理念。但 flask 到 django 你真的认可吗？思考与不思考后选择 django 都截然不同，更不用说，在实践中组装出适合自己业务的框架。轮子是一定要造的，把所有轮子叫轮子没错，但都叫重新发明了“spring”，“django”就是傲慢。

@xuld 我倒是不反对设计模式, 一个程序员哪怕没有看过设计模式, 经过很多业务的折磨, 最终也会写出那些业务模式总结出来的形状. 不如说, 设计模式是一种业务表达的结果, 照搬设计模式去套业务才是该反省的地方.

@sagaxu 其实在上一个回复里最后那句才是真的值得考虑的, 延展开来就是, 一个框架提出了很多的概念, 在这些自创的概念上来补充使用文档, 而这些概念甚至实现到底是在解决问题还是制造问题? 我个人的看法是在 spring 身上, 已经完全超出了解决问题的范畴, 对自动装载或注解的执着, 造成最终考验使用者的不是 java 或编程技巧, 而是在其之上的专门经验, 这可能也是它的任何一个点都会被 blogger 一遍一遍的重复记录.

@wxw752 yes, 做技术最重要的是舒心~
不过并不是为了统一认知, 这在计算机的巴别塔中, 始终不曾存在.