DeepSeek 通过使其开发实践与既定框架保持一致、实施严格的技术保障措施以及促进与监管机构的合作，确保符合国际 AI 标准。这个过程始于将欧盟 AI 法案、OECD AI 原则以及 ISO/IEC 指南等关键标准的要求映射到可操作的工程实践中。例如，为了满足透明度要求，DeepSeek 会记录模型架构、训练数据来源和决策逻辑，以确保可追溯性。这种方法有助于开发人员在设计阶段早期集成合规性，而不是将其视为事后弥补的工作。
技术措施是 DeepSeek 合规策略的核心。该平台集成了差分隐私和联邦学习等工具来保护用户数据，与 GDPR 及类似法规保持一致。例如，在处理敏感数据时，DeepSeek 使用 TensorFlow Privacy 等库在训练期间添加噪声，最大限度地降低重新识别的风险。此外，通过自动化测试框架评估模型在不同人口群体中的输出来解决偏见缓解问题。开发人员可以使用人口均等或机会均等等公平性指标来审计模型，并将结果记录下来供外部审计使用。这些技术保障措施被内置到持续集成流程中，从而在更新期间能够进行实时合规性检查。
与监管机构和行业团体的协作确保 DeepSeek 紧跟不断发展的标准。团队参与人工智能合作伙伴关系（Partnership on AI）等工作组，为政策讨论做出贡献，并根据新兴指南调整系统。例如，当欧盟提议更严格的 AI 责任规则时，DeepSeek 更新了其错误日志，以包含详细的决策路径，从而简化了问责流程。每年进行第三方审计，审计结果会发布在透明度报告中，其中概述了合规差距和补救计划。通过结合积极主动的工程实践、标准化工具和利益相关者参与，DeepSeek 为开发人员提供了一个框架，使其能够构建满足全球监管要求且不牺牲可扩展性的 AI 系统。