DeepSeek 通过结合结构化指南、主动技术措施以及与利益相关者的持续协作来解决 AI 应用中的道德困境。公司优先在开发生命周期的早期识别潜在的道德风险，并将道德考量整合到设计、测试和部署阶段。例如，在构建会影响用户决策的 AI 系统（例如招聘工具或贷款审批模型）时，DeepSeek 会实施公平性检查，以检测和减轻训练数据和算法输出中的偏见。这包括使用统计方法分析不同人口群体的差异，并调整数据采样或模型逻辑以减少意外歧视。
为处理隐私问题，DeepSeek 采用数据匿名化和差分隐私等技术。例如，在使用患者数据的医疗保健应用中，公司确保数据集去除个人身份信息，并向聚合结果中添加数学噪声以防止重新识别。开发人员还需要遵守严格的访问控制，限制谁可以查看或修改敏感数据。此外，在移动键盘预测等场景中，DeepSeek 使用联邦学习，模型在设备上训练，而无需将原始用户数据传输到中央服务器。这在实用性和隐私保护之间取得了平衡。
通过文档和利益相关者参与来加强透明度和问责制。DeepSeek 保留了详细的模型行为记录、训练数据来源和决策过程，这些记录可应审计员或监管机构的要求共享。例如，在信用评分系统中，公司清晰解释了收入或付款历史等因素如何影响分数，使用户能够理解并对决定提出异议。还鼓励开发人员参与道德审查，由跨职能团队（包括法律专家和伦理学家）评估项目是否符合道德标准。这种迭代过程确保道德考量与技术进步同步发展，从而增强对 AI 系统的信任。