最近、DeepSeekは「ディープ・シンキングモードがユーザーにスラングを勝手につける」という件についてコメントし、関連する現象がモデルがユーザーの情報を勝手に記録しているものではなく、推論中に生成される一時的なラベルであることを説明しました。このラベルは、モデルが文脈を理解し、回答の方向性を最適化するために使用されます。

以前、インターネット上では、DeepSeekのディープ・シンキングモードを起動した後、モデルがユーザーのチャット内容に基づいて個別の呼び名を生成し、「DeepSeekが勝手にスラングをつけている」という話題がトレンドになりました。一部のユーザーが公開したスクリーンショットには、「モーモー」「センセン」「シャオウェイ」「なぜなぜ質問をする生徒」などの呼び名が表示されており、ユーザーの表現スタイルに応じて感情を表すラベルも生成されたことがわかりました。

これに対し、DeepSeekはこれらのいわゆる「スラング」が、モデルの推論プロセスにおける「ラベリング（ラベル付け）」行為であり、例えば「このユーザーは根掘り葉掘りする傾向がある」や「このユーザーは問題の境界を挑戦している」といった判断が含まれていると説明しています。このようなラベルは文脈のプレースホルダーであり、保存されたり長期的な記憶として残されることはありません。また、皮肉や否定的な評価を含んでいません。

DeepSeekによると、ユーザーが「自分自身と会話しているように見える」ような内容を見たのは、一部のバージョンでディープ・シンキングプロセスが開示されていたためです。モデルには隠れた個人ファイルのメカニズムはなく、現在の会話を終了すると関連情報は保持されません。

技術的に見れば、大規模言語モデルは回答を生成する際、ユーザーのトーン、文脈、交流習慣に基づいて表現方法を調整し、人間らしい個別化されたフィードバックを形成します。今回の出来事は、AIの推論プロセスが徐々にオープンになっていく中で、ユーザーがモデルの内部メカニズムやプライバシーの境界、擬人化された行動に対して関心を高めていることを示しています。