作者｜林飞雪

编辑｜胡展嘉

运营｜陈佳慧

头图｜DeepSeek 官微

出品｜零态 LT（ID：LingTai_LT）

在中国 AI 领域的激烈角逐中，DeepSeek 凭借其令人震惊的性价比和卓越性能，迅速占领了市场，成为一颗新星。

相比 OpenAI 的 GPT-4 等庞大的大模型，DeepSeek 不仅训练成本低得令人咋舌，其性能也毫不逊色，甚至在多个关键任务中超越了这些行业巨头。

DeepSeek 的崛起并非偶然，根据天眼查信息显示，DeepSeek 成立于 2023 年，不到两年的时间，凭借优化的算法和高效的硬件资源利用，无论是处理速度、资源占用，还是算力输出，它都展现出了强大的潜力，火速成了横跨 " 民用 " 与 " 商用 " 领域当红炸子鸡。

然而，尽管 DeepSeek 在技术上已经取得了显著的突破，它仍然面临一些棘手的挑战，尤其是 " 幻觉 " 问题和隐私保护问题，这些问题或为其未来发展带来了不小的障碍。

幻觉

DeepSeek" 打败 "DeepSeek

想象一下，你可能经历过这种情况：在某个梦境中，明明明白自己正在梦游，却仍然深信自己置身于现实中。这种错乱的感知方式就是大脑的 " 幻觉 "。

DeepSeek 也一样，它的 " 幻觉 " 也在生成内容时会出现误差，虽然它看起来很真实，但一旦深入分析，就会发现这些内容与实际事实不符。比如说，你可能在日常生活中遇到过在睡梦中听到的奇怪声音，它们并不真实，却让你产生一种强烈的误以为真的 " 错觉 "。

这就像 DeepSeek 生成的内容，表面上非常合理、逻辑自洽，但实质上却和现实世界存在偏差。

DeepSeek 的 " 幻觉 "，可以说是 DeepSeek 打败了 DeepSeek。

▲图源：《DeepSeek 用户协议》

因为，一旦出现 " 幻觉 " 情况，对于需要高精度数据、严密逻辑的任务（比如医疗、法律分析等）来说，甚至会引发一场灾难。DeepSeek 的 " 幻觉 " 就像是人类难以规避的大脑错觉，其团队或也难以攻克并解决这一 " 棘手 " 却又 " 先天性 " 的问题。而若忽视这种 " 幻觉 "，用户付出的代价则将是不可预估的危险后果，尤其是在执行精确研判和周密决策的任务中，" 幻觉 " 带来的风险不可小觑。

DeepSeek 为什么会产生 " 幻觉 " 问题？大致源于以下几个方面：

一是，训练数据 " 污染 "。

DeepSeek 的训练数据包含大量从互联网上收集的文本等多模态数据。这些数据来源多样，有时难以保证其质量和准确性，导致其中混入了来自其他模型或不可靠数据源内容，这就使得 DeepSeek 在训练过程中，可能学习到这些错误的数据，从而在实际生成时表现出幻觉现象。

二是，模型架构的局限性。

DeepSeek 采用的架构依赖于 Next Token Prediction 机制。然而，这种基于概率的生成机制，在某些情况下无法处理复杂的上下文，特别是对于需要深层次推理和背景理解的任务，容易出现逻辑不一致或错误的结果。

三是，对环境与文化的理解不足。

目前，包括 DeepSeek 在内的 AI 大模型，虽然在数据处理和模式识别上大都表现突出，但它们缺乏对实际环境、社会文化以及常识的深入理解。

这就使得在进行推理时容易犯错，尤其是处理需要高层次情感理解、文化差异或伦理判断的任务时，模型的 " 知识 " 只是基于数据的模式识别，而不具备人类的常识与判断力。这些因素的共同作用，使得 DeepSeek 在某些场景下会触发 " 幻觉 " 问题，无法提供真实、准确的答案或生成内容。

尽管多数 AI 大语言模型都会存在一定的 " 幻觉 "，但由于 DeepSeek 的应用涉及到法律、医疗等更为专业、容错率极低的领域，因此，虽然 DeepSeek 风头无两，但其 " 幻觉 " 问题相对于其他大模型，表现更为突出，也越来越会困扰着诸多用户。

隐私

DeepSeek 的技术挑战

DeepSeek 的另一个问题，是如何做到隐私保护与技术创新之间的平衡。

尤其是在金融、医疗、教育以及自动驾驶等领域，一旦数据发生泄露，相关的隐私信息就难免像被黑客盗取一样。而一旦这些数据被 " 关键人 " 获得，或被在互联网社交平台上大肆传播，无论对个人还是企业，都将是致命一击。

而随着 DeepSeek 快马加鞭进入金融、医疗、教育以及自动驾驶等具有高度敏感的数据隐私保护需求的领域，其隐私和数据安全问题也随之成为各界关注的焦点。

▲图源：《DeepSeek 隐私政策》

DeepSeek 存在的隐私和数据安全隐患，除了数据收集与处理以及跨平台合作之外，主要还有以下几个因素：

其一，" 黑盒 " 的透明性缺失

DeepSeek 作为一个复杂的深度学习模型，其决策过程通常是 " 黑盒 " 性质的，这意味着我们无法完全了解模型如何生成结果或如何处理数据。由于无法追溯数据的处理路径和具体决策流程，这就增加了数据被误用或泄露的风险。特别是在用户隐私和敏感数据处理上，缺乏透明度使得数据隐私的保护变得困难。

其二，模型过度依赖大量未经验证的外部输入

根据天眼查等媒体综合信息，搜素发现，DeepSeek 作为大语言模型，其不可避免地需要依赖大量的外部输入和训练数据，这些输入来自各种来源，其中某些数据可能未经过严格验证。

在没有充分过滤和清洗的情况下，模型在生成内容时则可能无意中披露某些敏感信息。例如，在生成任务中，模型可能会从训练数据中记住一些用户隐私或敏感数据，这些信息则会通过模型输出给其他用户，导致隐私泄露。

其三，不充分的加密与访问控制

尽管 DeepSeek 在诸多场景下强化了加密保护机制，但在某些应用和数据交互环节，特别是在 API 接口调用和数据传输过程中，加密措施受技术局限而不够强大或访问控制不够严格。这就使得模型和用户数据在传输过程中的安全性变得脆弱，一旦被黑客或未经授权的用户访问、盗取或篡改，产生的后果同样不堪设想。

此外，缺乏实时监控与数据泄露预警机制

DeepSeek 在部署和运行过程中，缺乏足够的实时监控和数据泄露的预警机制，这更可能导致系统在遭遇攻击或异常时，无法及时发现并采取措施。例如，如果遭遇黑客攻击，则可能会通过系统漏洞在未被察觉的情况下盗取大量数据，而一旦数据泄露，则往往难以及时修复、回溯，更难以为用户 " 挽回 " 数据隐私泄露地带来的种种损失。

最后，则是隐私数据的外源性泄露风险

在与其他第三方服务进行 " 嫁接 " 时，尽管 DeepSeek 本身可能具有较强的安全措施，但外部服务和接口的安全性不高时，则会导致数据泄露的潜在风险。例如，模型可能通过接口或与外部服务的交互无意中泄露数据，尤其是在缺乏严格安全审查的情况下。

这些因素的共同作用，使得 DeepSeek 面临着技术本身难以解决的隐私和数据安全隐患。因此，在金融、法律、教育、自动驾驶甚至医疗领域应用时，应引起高度重视，防患于未然。

DeepSeek 的 " 幽灵特征 "

说 DeepSeek 像人类社会中三教九流般中的 " 幽灵 "，主要是因为它在带来效率提升的同时，也不可避免地带来了负面影响。这种 " 幽灵 " 特征，有时像某些神秘力量，能够在特定领域快速提高工作效率和处理能力，但也在另一些地方潜伏着，带来误导、失控甚至隐患。

以下是几个关键原因：

一是，缺乏真正的理解与判断能力

DeepSeek 虽然能在很多任务上处理大量数据、生成内容，但它并不像人类一样具备真正的理解和判断能力。它并不理解自己生成的内容，只是基于输入的模式生成并输出。因此，它的 " 幻觉 " 问题（例如错误的推理、与事实不符的内容）可能引发误导，影响工作和学习中对正确知识的依赖。

二是，无法完全避免错误的推理与逻辑缺陷

就像人类社会中的某些 " 江湖人士 "，常常言之不准确、缺乏深度，DeepSeek 虽然在大量数据上获得了优势，但它也会因算法设计的局限性，生成一些表面看似合理、实则错误的推理与建议。特别是在复杂、需要精准判断的任务中，这种错误可能导致决策失误，带来不可预知的负面后果。

三是，信息过载与依赖性

DeepSeek 通过高效的信息处理能力，极大提高了信息获取和分析速度，但这种速度也有可能使人们对其产生依赖，甚至过度依赖。天眼查等媒体综合信息显示，人们可能逐渐放弃自主思考和批判性分析，导致知识浅尝辄止，缺乏深度。这种依赖性可能在工作和学习中产生 " 智力懒惰 "，影响长远的创新与思考能力。

四是，专业领域应用的高能与局限

DeepSeek 在金融、法律、教育、自动驾驶、医疗等专业领域的应用上展现出强大的处理能力，它能够迅速分析大量数据，提供决策支持，甚至在某些情况下能提升处理效率和准确性，然而，它也存在局限，特别是在这些领域的复杂性和高度规范性要求下，AI 的推理能力仍远不及人类专家。

五是，不确定性与道德困境

根据天眼查媒体综合信息显示，DeepSeek 能高效处理海量数据，但它的决策过程常常缺乏透明度，产生的不确定性可能引发道德与伦理困境。

人们可能依赖 AI 作出决策，但若这些决策背后没有明确的伦理框架和审查机制，就可能导致不符合社会价值观的结果。例如，AI 在选择是否解雇员工或处理客户信息时，可能缺乏对道德后果的考量。综上所述，DeepSeek 一如 " 三教九流 " 中的 " 幽灵 "，虽然它能在某些领域为我们 " 加 buff"，但在缺乏人类判断力和道德考量的情况下，它的 " 幽灵 " 特征也可能为人们带来严重的负面影响。

总的来说，DeepSeek 虽然在诸多层面上带来了突破性的技术进展，但同样需要与其他大语言模型一样，高度重视风险控制。如何平衡技术创新与风险控制，如何提升系统的可解释性与稳定性，将是 DeepSeek 能否长足发展的关键。

如对稿件有异议请联系 linfeng@lingtaikeji.com

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