DeepSeek 支持在创新与问责之间取得平衡的人工智能监管，重点关注明确的技术标准和面向开发者的指导方针。该公司认识到，精心设计的规则可以在防止损害的同时不扼杀进步。他们的立场强调创建框架来解决具体风险——例如数据隐私泄露或带有偏见的决策——同时给予开发者实验的灵活性。例如，他们提倡对高风险应用（例如医疗诊断工具）实行强制性测试协议，但反对对在非关键环境中使用开源 AI 模型实行全面限制。
他们方法的一个关键部分是倡导与开发者工作流程相一致的透明度要求。DeepSeek 公开支持模型卡和数据表等文档标准，这些标准强制团队明确记录训练数据来源、准确性指标和失败模式。他们已经开源了自动化此过程部分内容的工具，例如他们的模型审计工具包，该工具包可以从训练日志生成合规性报告。然而，他们反对要求完全披露模型架构的规定，指出这可能会暴露安全漏洞。相反，他们建议根据 AI 系统的潜在影响制定分级披露规则——用于客户支持的聊天机器人将比自动驾驶汽车控制系统的要求更宽松。
对于开发者而言，DeepSeek 强调实用的合规策略。他们构建了 API 功能，例如模型训练期间的实时偏差检测和版本控制的数据集跟踪，这有助于团队满足新兴的欧盟人工智能法案要求。他们的工程博客提供了具体示例，例如修改推荐算法以记录人口统计学上的平等性指标，而无需重写整个流水线。虽然他们对模糊的“伦理 AI”指令持批评态度，但他们积极参与通过 MLCommons AI 安全工作组等组织制定技术标准，专注于模型鲁棒性等问题的可衡量基准。这种开发者工具与有针对性的政策参与相结合，反映了他们的观点，即有效的监管始于可实施的技术规范，而不是抽象原则。