智能暗战：韩国AI竞赛爆冷 三款顶尖模型陷代码相似性争议
智能暗战：韩国AI竞赛爆冷 三款顶尖模型陷代码相似性争议
ongwu 科技观察 | 2024年4月
引言：一场本应高光的技术盛宴
2024年初春，韩国科技界迎来了一场备受瞩目的AI盛事——由韩国科学技术信息通信部（MSIT）联合多家国家级研究机构主办的“国家人工智能挑战赛”（National AI Challenge）。这场赛事旨在遴选出代表韩国最高水平的本土大语言模型（LLM），为未来国家AI战略提供技术支撑。参赛的五款模型均来自韩国顶尖高校与企业联合团队，包括首尔大学、KAIST、LG AI研究院等重量级参与者。
然而，这场本应彰显韩国AI自主创新能力的竞赛，却在决赛结果公布后迅速演变为一场技术伦理与知识产权的风暴中心。五款入围模型中，竟有三款被独立研究人员指出存在与中国开源项目高度相似的代码结构、训练流程甚至注释风格。这一“爆冷”事件不仅动摇了公众对韩国AI研发透明度的信任，更引发了全球AI社区对“技术民族主义”与“开源滥用”边界的深刻反思。
事件回溯：从荣耀到质疑
赛事于2023年10月启动，历时五个月，吸引了超过200个团队报名。最终，五款模型进入决赛评审环节，评审标准涵盖模型性能、创新性、可解释性、伦理合规及代码原创性五大维度。2024年2月，评审委员会宣布由KAIST与Naver联合开发的“KorGPT-3”、LG AI研究院的“Lumiere”以及首尔大学主导的“SeoulLM”分列前三甲，获得总计120亿韩元（约合900万美元）的研发资助。
然而，就在颁奖仪式结束48小时内，GitHub上一位匿名开发者发布了一份长达87页的技术分析报告，题为《韩国三大AI模型的“影子代码”：系统性相似性分析》。报告通过代码比对工具（如Codequiry与Simian）对三款获奖模型的公开代码仓库进行深度扫描，发现其与多个中国开源项目存在惊人相似性：
- KorGPT-3 的 tokenizer 实现与阿里巴巴通义千问（Qwen）的 tokenizer 在分词逻辑、特殊符号处理及异常处理机制上相似度高达92%；
- Lumiere 的模型架构配置文件（config.json）与字节跳动“豆包”大模型（Doubao）的早期版本几乎完全一致，包括隐藏层维度、注意力头数等关键参数；
- SeoulLM 的训练脚本中嵌入了大量中文注释，且部分函数命名方式（如
load_zh_dataset()）明显不符合韩语开发习惯。
更令人质疑的是，这些相似性并非孤立存在，而是贯穿于数据预处理、模型初始化、损失函数设计等多个核心模块。报告指出：“这种系统性复制行为，已超出合理借鉴范畴，涉嫌违反开源许可证（如Apache 2.0）的署名要求。”
技术溯源：开源生态的双刃剑
要理解此次争议的深层动因，必须回溯至全球AI研发的“开源依赖”现状。自2018年Google发布BERT以来，开源模型已成为AI创新的基石。中国科技企业在这一浪潮中表现活跃：华为的“盘古”、百度的“文心”、阿里的“通义”、腾讯的“混元”等模型均选择部分或全部开源，以构建生态、吸引开发者。
韩国AI团队普遍面临“后发劣势”——在算力、数据、人才储备上难以与中美头部企业抗衡。因此，借鉴成熟开源项目成为快速追赶的“捷径”。MSIT在赛事规则中明确允许“基于开源模型的改进”，但强调“必须显著创新并明确标注来源”。
然而，问题在于“显著创新”的界定模糊。以KorGPT-3为例，其团队声称“在Qwen基础上增加了韩语方言理解模块”，但技术文档显示，该模块仅替换了部分训练数据，未对模型架构或训练策略进行实质性修改。这种“换皮式创新”在韩国AI圈并非孤例。2023年，韩国科学技术院（KAIST）就曾因未充分披露其图像识别模型对百度PaddlePaddle框架的依赖而陷入争议。
此次事件暴露的，正是韩国AI生态对开源技术的“路径依赖”与“创新惰性”。当技术民族主义情绪高涨，部分团队可能将“快速出成果”置于“原创性”之上，甚至有意模糊代码来源，以规避审查。
行业反应：从沉默到声讨
事件发酵后，韩国AI社区陷入分裂。部分学者呼吁冷静调查，认为“代码相似不等于抄袭”，需结合上下文判断。首尔大学计算机系教授金敏哲表示：“开源精神鼓励复用，关键在于是否遵守许可协议并做出实质性贡献。”
但更多声音指向严厉批评。韩国人工智能学会（KSAI）发表声明，要求MSIT成立独立调查委员会，并暂停对涉事模型的资助。GitHub韩国社区发起联署，要求涉事团队公开完整代码历史记录。国际AI伦理组织Partnership on AI也发声，强调“透明度是负责任AI的基石”。
值得注意的是，中国开源社区的反应相对克制。Qwen团队在官方博客中表示：“我们欢迎全球开发者使用我们的模型，但希望看到真正的创新，而非简单复制。”这种态度反映出中国科技企业对开源生态的成熟认知——开源不仅是技术输出，更是生态共建。
深层反思：技术民族主义的陷阱
此次争议的本质，是“技术民族主义”与“全球协作”之间的张力。近年来，各国纷纷将AI视为战略竞争的核心领域。韩国《AI国家发展战略》明确提出“2030年成为全球AI五强”的目标，政府投入巨资扶持本土模型。然而，当“自主可控”被异化为“闭门造车”或“伪装原创”，反而可能损害长期创新能力。
真正的“技术主权”不应建立在代码抄袭之上，而应源于对底层原理的深刻理解与持续迭代能力。以美国为例，尽管GPT系列模型也借鉴了开源成果（如Transformer架构），但其团队通过大规模工程优化、独特数据策略与持续架构创新，构建了难以复制的护城河。
韩国若想实现AI突围，必须走出“模仿—包装—申报”的短视循环，转向“基础研究—工程实现—生态构建”的长周期投入。这需要政策制定者重新审视资助机制：是否过度强调“短期成果”？是否缺乏对代码审计的硬性要求？是否应建立类似欧盟《AI法案》的透明度标准？
未来展望：重建信任的路径
面对危机，韩国政府已采取行动。MSIT宣布将修订AI研发资助条例，要求所有受资助项目提交“代码原创性声明”并接受第三方审计。同时，韩国标准协会（KSA）正牵头制定《AI模型开发伦理指南》，明确开源使用规范与署名标准。
技术层面，韩国企业也开始探索差异化路径。三星电子近期发布的“Gauss”模型强调“隐私优先”与“边缘计算优化”，试图避开与中美巨头的直接竞争。SK Telecom则聚焦韩语多模态理解，利用本土语言文化优势构建壁垒。
长远来看，此次争议或许能成为韩国AI发展的“转折点”。正如一位匿名评审专家所言：“我们需要的不是最快的模型，而是最诚实的创新。”在全球AI竞赛日益激烈的背景下，唯有坚守技术伦理、拥抱开放协作，才能真正赢得尊重与未来。
结语：代码无国界，创新有底线
“智能暗战”的背后，是技术、伦理与民族情绪的复杂交织。韩国AI竞赛的爆冷，不仅是一次代码相似性争议，更是一面镜子，映照出全球AI发展中普遍存在的焦虑与困境。
在算力与数据日益集中的时代，开源仍是推动技术民主化的重要力量。但开源不等于无责，借鉴不等于复制。每一个开发者都应铭记：代码可以复用，但创新必须原创；技术可以追赶，但底线不可逾越。
对于韩国而言，真正的“AI崛起”不在于赢得一场竞赛，而在于建立一套可持续、可信赖的创新体系。唯有如此，才能在智能时代的暗战中，走出属于自己的光明之路。
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