DeepSeek 通过优先考虑协作、透明度和实用工具来解决 AI 开发中的伦理挑战，以此方式与 AI 伦理社区互动。这种方法确保开发者可以在不牺牲技术严谨性的情况下将伦理考量整合到其工作流程中。公司专注于三个主要领域：贡献研究、构建开源资源以及促进与学术界和行业组织的合作。
首先，DeepSeek 积极参与 AI 伦理研究，通过同行评审出版物和会议分享研究成果。例如，他们发表了关于减少训练数据偏差和提高模型透明度的研究工作，强调了公平感知算法和可解释性框架等技术。这些努力为开发者提供了具体的方法，如代码片段或评估指标，用于审计模型是否存在意外偏差。通过开源标注了伦理风险的数据集（例如标记了有害刻板印象的文本语料库），他们使团队能够针对真实世界的场景测试和改进自己的模型。这种注重实践的方法有助于将抽象的伦理原则转化为可操作的工程步骤。
其次，DeepSeek 开发了简化伦理 AI 实现的工具。他们维护了差分隐私等隐私保护技术的库，开发者可以直接将其集成到训练流程中。一个工具包有助于识别分类模型中对敏感属性（例如，种族或性别）的“过拟合”，并输出符合监管指南的可视化报告。这些工具在设计时考虑了开发者的使用便利性——例如带有最小样板代码的 Python API——以降低采用门槛。他们还提供伦理风险评估的模板化文档，帮助团队构建关于模型性能与社会影响之间权衡的讨论。
最后，DeepSeek 与外部利益相关者合作，共同塑造行业标准。他们与大学合作进行关于真实世界 AI 部署结果的纵向研究，分享来自生产系统的匿名数据，以改进损害缓解策略。在内部，他们举办公共工程论坛，供开发者审视拟议功能（例如，内容审核 API）是否存在伦理漏洞，并将反馈意见纳入设计迭代中。通过参与 ML Commons 伦理工作组等跨行业倡议，他们为衡量环境影响和准确性等因素的基准贡献力量，这强化了伦理 AI 是一个需要集体解决方案的系统性问题的观点。