DeepSeek 通过技术严谨性、治理框架和透明流程相结合的方式，确保其 AI 系统的责任归属。其目标是创建可靠、可审计且符合道德标准的系统。 这通过实施清晰的文档、强大的测试协议和可追溯性机制来实现，这些机制使开发人员和审计人员能够了解决策是如何做出的，并在出现问题时进行解决。
首先，DeepSeek 强调可追溯性，通过维护详细的数据源日志、模型训练过程和决策输出。 例如，模型的每个版本都经过版本控制，其元数据包括训练数据统计信息、超参数和评估指标。 这使得重构特定模型行为的出现方式成为可能。 此外，该系统还为关键数据集和模型工件合并了校验和和密码哈希，以确保数据完整性。 如果检测到问题（例如有偏差的输出），开发人员可以将其追溯到特定的训练阶段或数据子集，从而可以进行有针对性的修复，而不是猜测。
其次，通过结构化的审查流程和外部审计来加强治理。 在部署之前，模型会经过各种场景的严格测试，以识别意外行为。 例如，可以使用衡量跨人口群体表现的基准来测试自然语言处理模型的公平性。 DeepSeek 还采用“红队”，内部和外部专家会故意试图暴露缺陷，例如生成有害内容或对抗性攻击。 这些测试的结果会进行记录并迭代解决。 允许第三方审计员访问系统设计文档和评估结果，以验证是否符合安全和道德准则。
最后，透明化是优先考虑的事项。 使用 DeepSeek 工具的开发人员会收到全面的文档，其中解释了模型的功能、局限性和潜在风险。 例如，用于图像识别的 API 可能包括有关在弱光条件下降低准确性的警告。 还为用户提供了报告问题的途径，例如反馈循环，其中标记、调查并用于改进未来迭代的问题输出。 这种技术保障、治理和开放式沟通相结合的方式，确保了从设计到部署以及之后的整个系统生命周期中都构建了责任归属。