DeepSeek 通过关注三个核心领域来解决 AI 开发中的伦理问题：偏差缓解、透明度和数据隐私。 这些优先事项通过技术实践、文档标准和治理框架集成到开发生命周期中。 例如，在模型训练期间，该团队使用公平性指标等工具来识别和减少数据集中的偏差。 如果模型在不同人口群体中表现出倾斜的性能，则应用重新采样或对抗性去偏等技术来纠正不平衡。 这种积极主动的方法可确保模型在部署之前符合伦理准则。
透明度是另一个关键重点。 DeepSeek 强调清晰记录模型的功能、局限性和决策过程。 开发人员创建详细的模型卡，解释训练数据来源、评估结果和潜在的故障模式。 例如，文本生成模型可能包含有关其在特定上下文中产生幻觉事实的倾向的免责声明。 此外，SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具用于为模型输出提供可解释的解释。 这有助于用户理解模型为何做出特定的预测，从而培养信任并能够就其使用做出明智的决定。
数据隐私和治理通过严格的协议来执行。 DeepSeek 在训练和推理期间匿名化用户数据，采用差分隐私或联邦学习等技术来最大限度地减少敏感信息的暴露。 访问控制和审计日志可确保只有授权人员才能处理关键数据。 为了确保问责制，内部伦理审查委员会评估高风险项目，在技术目标与社会影响之间取得平衡。 例如，在发布面部识别工具之前，该委员会可能会评估其在不同肤色中的准确性，如果检测到差异，建议进行额外的测试。 这些措施创建了一个结构化的框架，以解决伦理挑战，同时保持实际的开发工作流程。