DeepSeek在负责任的AI开发中，主要关注三个核心原则：透明度、公平性和问责制。他们的策略强调构建可理解、无偏见、符合道德准则的系统，同时保持对开发人员的实用性。这通过技术保障、严格的测试以及与利益相关者的合作来解决实际挑战来实现。
首先，DeepSeek优先考虑模型行为和决策过程的透明度。例如，他们的工具包括培训数据来源、模型架构选择和性能限制的详细文档。开发人员可以访问诸如输出的置信度得分等指标，这有助于评估特定用例中的可靠性。在部署模型时，DeepSeek鼓励记录输入-输出对（具有隐私保护），以实现对错误或意外行为的回顾性分析。他们还提供可视化工具，以帮助开发人员解释模型如何权衡不同的输入特征，从而更容易诊断意外结果。
其次，偏差缓解贯穿整个开发生命周期。在数据预处理期间，DeepSeek使用诸如重新加权训练数据集中代表性不足的群体以及对抗性去偏见等技术来减少受保护属性（例如，性别或种族）与模型预测之间的相关性。在一个案例研究中，他们通过为稀有候选人资料添加合成数据并实施后期处理规则以平衡不同人群的批准率，从而提高了简历筛选模型的公平性。开发人员可以使用公平性感知评估框架来测试模型，该框架可以衡量部署前各个子组的错误率差异。
最后，DeepSeek建立了明确的问责机制。他们维护版本控制的模型注册表，以跟踪哪些团队成员批准了部署，以及使用的道德审查清单。对于医疗保健诊断等高风险应用，他们实施了人工参与循环保障，领域专家可以在其中验证关键输出。一个专用的监控系统会标记性能漂移或滥用模式，如果超出预定义的公平性或准确性阈值，则会自动回滚到较早的模型版本。开发人员需要完成负责任的AI培训模块，内容涵盖基于场景的伦理困境，确保技术团队了解如何平衡创新与社会影响。