DeepResearch 和许多数据驱动工具一样，可能因其信息来源和处理方式而表现出偏见。这些偏见通常源于其所依赖的数据集、用于优先显示内容的算法以及其设计的固有局限性。例如，如果 DeepResearch 主要汇集学术期刊的数据，它可能会偏爱经过同行评审的研究，而不是灰色文献（例如，预印本、技术报告或行业出版物）。由于同行评审过程通常滞后于前沿研究，这可能导致新兴领域或代表性不足的观点出现覆盖不足的情况。同样，如果该工具优先考虑英语来源或来自特定地理区域的来源，它可能会忽略有价值的非英语研究或来自资金不足机构的研究。
偏见的另一个来源是算法优先排序。如果 DeepResearch 使用引用次数或影响因子来对结果进行排名，它可能会巩固学术界现有的等级制度，使得知名研究人员或机构获得不成比例的可见度。例如，搜索“机器学习”可能会比更新、更小众的应用更突出地显示几十年前的基础论文，即使后者与开发人员的特定项目更相关。此外，如果该工具依赖于用户交互数据（例如，点击率），它可能会产生反馈循环，使热门主题主导结果，而边缘化搜索较少但关键的领域。这种类型的偏见在推荐系统中很常见，可能会限制对非常规研究的意外发现。
最后，数据处理中的技术限制可能会引入意外偏见。例如，如果 DeepResearch 使用在特定语料库上训练的自然语言处理 (NLP) 模型，它可能难以解释这些领域之外的研究。在生物医学文本上微调的模型可能会误解机器人学或气候科学中的术语，从而导致分类不准确或遗漏关联。同样，如果该工具的搜索算法强调关键词频率而忽略上下文，它可能会优先显示使用流行词汇的论文，而不是内容更具实质性但关键词密度较低的论文。开发人员应该了解这些局限性，并考虑使用其他工具或数据集交叉验证结果，以减轻工作中的偏见。