DeepSeek 在人工智能研究中遵循的伦理准则侧重于透明度、问责制和社会影响。 这些原则指导他们如何设计、开发和部署人工智能系统，同时解决潜在风险。 他们的方法强调采取实际步骤，确保负责任的创新，使技术工作与更广泛的伦理考量保持一致。
一个核心优先事项是确保人工智能系统的透明度。 DeepSeek 强调清晰地记录模型行为、数据来源和决策过程。 例如，他们提供详细的技术报告，概述其模型的训练方法、潜在局限性和评估指标。 使用其工具的开发人员可以访问具有内置可解释性功能的 API，例如错误分析仪表板或特征重要性评分，以帮助用户理解模型输出。 这减少了“黑盒”问题，并使开发人员能够诊断问题或偏差。 此外，DeepSeek 维护开放的沟通渠道，用于报告意外行为，从而促进与用户社区的协作问题解决。
另一个关键重点是减少偏见和促进公平。 DeepSeek 实施严格的测试协议，以识别和解决训练数据和模型输出中的偏见。 例如，他们使用对抗性测试框架来模拟模型可能失败或表现出歧视模式的边缘情况。 在开发过程中，团队会审核数据集是否存在表示差距（例如，特定人群的样本不足），并应用重新平衡或合成数据生成等技术来提高公平性。 他们还为开发人员提供工具，以根据用例要求自定义公平性阈值，例如调整招聘或贷款审批系统等敏感应用的置信区间。 这种精细的控制有助于使人工智能行为与特定领域的伦理标准保持一致。
最后，DeepSeek 通过限制有害应用和最大限度地减少环境影响来优先考虑社会福祉。 他们执行严格的用例政策，禁止将其技术用于监视、虚假信息或其他高风险场景。 在内部，项目在发布之前会经过跨职能团队的伦理审查，以评估潜在的滥用。 在环境方面，他们优化训练工作流程以降低能源消耗——例如，通过使用稀疏训练技术或修剪低效的模型架构。 利用其平台的开发人员可以访问训练作业的碳足迹指标，从而鼓励节能设计选择。 这些措施反映了一种平衡的创新方法，确保人工智能的进步与长期的人类和生态利益保持一致。