在中國AI領域的激烈角逐中，DeepSeek憑藉其令人震驚的性價比和卓越性能，迅速佔領了市場，成為一顆新星。

相比OpenAI的GPT-4等龐大的大模型，DeepSeek不僅訓練成本低得令人咋舌，其性能也毫不遜色，甚至在多個關鍵任務中超越了這些行業巨頭。

DeepSeek的崛起並非偶然，根據天眼查信息顯示，DeepSeek成立於2023年，不到兩年的時間，憑藉優化的演算法和高效的硬體資源利用，無論是處理速度、資源佔用，還是算力輸出，它都展現出了強大的潛力，火速成了橫跨“民用”與“商用”領域當紅炸子雞。

然而，儘管DeepSeek在技術上已經取得了顯著的突破，它仍然面臨一些棘手的挑戰，尤其是“幻覺”問題和隱私保護問題，這些問題或為其未來發展帶來了不小的障礙。

1、幻覺，DeepSeek“打敗”DeepSeek

想像一下，你可能經歷過這種情況：在某個夢境中，明明明白自己正在夢遊，卻仍然深信自己置身於現實中。這種錯亂的感知方式就是大腦的“幻覺”。

DeepSeek也一樣，它的“幻覺”也在生成內容時會出現誤差，雖然它看起來很真實，但一旦深入分析，就會發現這些內容與實際事實不符。比如說，你可能在日常生活中遇到過在睡夢中聽到的奇怪聲音，它們並不真實，卻讓你產生一種強烈的誤以為真的“錯覺”。

這就像DeepSeek生成的內容，表面上非常合理、邏輯自洽，但實質上卻和現實世界存在偏差。

DeepSeek的“幻覺”，可以說是DeepSeek打敗了DeepSeek。

▲圖源：《DeepSeek 用戶協定》

因為，一旦出現“幻覺”情況，對於需要高精度數據、嚴密邏輯的任務（比如醫療、法律分析等）來說，甚至會引發一場災難。DeepSeek的“幻覺”就像是人類難以規避的大腦錯覺，其團隊或也難以攻克並解決這一“棘手”卻又“先天性”的問題。而若忽視這種“幻覺”，使用者付出的代價則將是不可預估的危險後果，尤其是在執行精確研判和周密決策的任務中，“幻覺”帶來的風險不可小覷。

DeepSeek為什麼會產生“幻覺”問題？大致源於以下幾個方面：

一是，訓練數據“污染”。

DeepSeek的訓練數據包含大量從互聯網上收集的文本等多模態數據。這些數據來源多樣，有時難以保證其質量和準確性，導致其中混入了來自其他模型或不可靠數據源內容，這就使得DeepSeek在訓練過程中，可能學習到這些錯誤的數據，從而在實際生成時表現出幻覺現象。

二是，模型架構的局限性。

DeepSeek採用的架構依賴於Next Token Prediction機制。然而，這種基於概率的生成機制，在某些情況下無法處理複雜的上下文，特別是對於需要深層次推理和背景理解的任務，容易出現邏輯不一致或錯誤的結果。

三是，對環境與文化的理解不足。

目前，包括DeepSeek在內的AI大模型，雖然在數據處理和模式識別上大都表現突出，但它們缺乏對實際環境、社會文化以及常識的深入理解。

這就使得在進行推理時容易犯錯，尤其是處理需要高層次情感理解、文化差異或倫理判斷的任務時，模型的“知識”只是基於數據的模式識別，而不具備人類的常識與判斷力。這些因素的共同作用，使得DeepSeek在某些場景下會觸發“幻覺”問題，無法提供真實、準確的答案或生成內容。

儘管多數AI大語言模型都會存在一定的“幻覺”，但由於DeepSeek的應用涉及到法律、醫療等更為專業、容錯率極低的領域，因此，雖然DeepSeek風頭無兩，但其“幻覺”問題相對於其他大模型，表現更為突出，也越來越會困擾著諸多使用者。

2、隱私，DeepSeek的技術挑戰

DeepSeek的另一個問題，是如何做到隱私保護與技術創新之間的平衡。

尤其是在金融、醫療、教育以及自動駕駛等領域，一旦數據發生洩露，相關的隱私資訊就難免像被駭客盜取一樣。而一旦這些數據被“關鍵人”獲得，或被在互聯網社交平臺上大肆傳播，無論對個人還是企業，都將是致命一擊。

而隨著DeepSeek快馬加鞭進入金融、醫療、教育以及自動駕駛等具有高度敏感的數據隱私保護需求的領域，其隱私和數據安全問題也隨之成為各界關注的焦點。

▲圖源：《DeepSeek 隱私政策》

DeepSeek存在的隱私和數據安全隱患，除了數據收集與處理以及跨平臺合作之外，主要還有以下幾個因素：

其一，“黑盒”的透明性缺失

DeepSeek作為一個複雜的深度學習模型，其決策過程通常是“黑盒”性質的，這意味著我們無法完全瞭解模型如何生成結果或如何處理數據。由於無法追溯數據的處理路徑和具體決策流程，這就增加了數據被誤用或泄露的風險。特別是在用戶隱私和敏感數據處理上，缺乏透明度使得數據隱私的保護變得困難。

其二，模型過度依賴大量未經驗證的外部輸入

根據天眼查等媒體綜合資訊，搜素發現，DeepSeek作為大語言模型，其不可避免地需要依賴大量的外部輸入和訓練數據，這些輸入來自各種來源，其中某些數據可能未經過嚴格驗證。

在沒有充分過濾和清洗的情況下，模型在生成內容時則可能無意中披露某些敏感資訊。例如，在生成任務中，模型可能會從訓練數據中記住一些用戶隱私或敏感數據，這些資訊則會通過模型輸出給其他使用者，導致隱私洩露。

其三，不充分的加密與訪問控制

儘管DeepSeek在諸多場景下強化了加密保護機制，但在某些應用和數據交互環節，特別是在API介面調用和數據傳輸過程中，加密措施受技術局限而不夠強大或訪問控制不夠嚴格。這就使得模型和用戶數據在傳輸過程中的安全性變得脆弱，一旦被駭客或未經授權的用戶訪問、盜取或篡改，產生的後果同樣不堪設想。

此外，缺乏實時監控與數據洩露預警機制

DeepSeek在部署和運行過程中，缺乏足夠的實時監控和數據洩露的預警機制，這更可能導致系統在遭遇攻擊或異常時，無法及時發現並採取措施。例如，如果遭遇駭客攻擊，則可能會通過系統漏洞在未被察覺的情況下盜取大量數據，而一旦數據洩露，則往往難以及時修復、回溯，更難以為使用者“挽回”數據隱私洩露地帶來的種種損失。

最後，則是隱私數據的外源性泄露風險

在與其他第三方服務進行“嫁接”時，儘管DeepSeek本身可能具有較強的安全措施，但外部服務和介面的安全性不高時，則會導致數據洩露的潛在風險。例如，模型可能通過介面或與外部服務的交互無意中泄露數據，尤其是在缺乏嚴格安全審查的情況下。

這些因素的共同作用，使得DeepSeek面臨著技術本身難以解決的隱私和數據安全隱患。因此，在金融、法律、教育、自動駕駛甚至醫療領域應用時，應引起高度重視，防患於未然。

3、DeepSeek的“幽靈特徵”

說DeepSeek像人類社會中三教九流般中的“幽靈”，主要是因為它在帶來效率提升的同時，也不可避免地帶來了負面影響。這種“幽靈”特徵，有時像某些神秘力量，能夠在特定領域快速提高工作效率和處理能力，但也在另一些地方潛伏著，帶來誤導、失控甚至隱患。

以下是幾個關鍵原因：

一是，缺乏真正的理解與判斷能力

DeepSeek雖然能在很多任務上處理大量數據、生成內容，但它並不像人類一樣具備真正的理解和判斷能力。它並不理解自己生成的內容，只是基於輸入的模式生成並輸出。因此，它的“幻覺”問題（例如錯誤的推理、與事實不符的內容）可能引發誤導，影響工作和學習中對正確知識的依賴。

二是，無法完全避免錯誤的推理與邏輯缺陷

就像人類社會中的某些“江湖人士”，常常言之不準確、缺乏深度，DeepSeek雖然在大量數據上獲得了優勢，但它也會因演算法設計的局限性，生成一些表面看似合理、實則錯誤的推理與建議。特別是在複雜、需要精準判斷的任務中，這種錯誤可能導致決策失誤，帶來不可預知的負面後果。

三是，信息過載與依賴性

DeepSeek通過高效的信息處理能力，極大提高了信息獲取和分析速度，但這種速度也有可能使人們對其產生依賴，甚至過度依賴。天眼查等媒體綜合信息顯示，人們可能逐漸放棄自主思考和批判性分析，導致知識淺嘗輒止，缺乏深度。這種依賴性可能在工作和學習中產生“智力懶惰”，影響長遠的創新與思考能力。

四是，專業領域應用的高能與局限

DeepSeek在金融、法律、教育、自動駕駛、醫療等專業領域的應用上展現出強大的處理能力，它能夠迅速分析大量數據，提供決策支援，甚至在某些情況下能提升處理效率和準確性，然而，它也存在局限，特別是在這些領域的複雜性和高度規範性要求下，AI的推理能力仍遠不及人類專家。

五是，不確定性與道德困境

根據天眼查媒體綜合信息顯示，DeepSeek能高效處理海量數據，但它的決策過程常常缺乏透明度，產生的不確定性可能引發道德與倫理困境。

人們可能依賴AI作出決策，但若這些決策背後沒有明確的倫理框架和審查機制，就可能導致不符合社會價值觀的結果。例如，AI在選擇是否解僱員工或處理客戶資訊時，可能缺乏對道德後果的考量。綜上所述，DeepSeek一如“三教九流”中的“幽靈”，雖然它能在某些領域為我們“加buff”，但在缺乏人類判斷力和道德考量的情況下，它的“幽靈”特徵也可能為人們帶來嚴重的負面影響。

總的來說，DeepSeek雖然在諸多層面上帶來了突破性的技術進展，但同樣需要與其他大語言模型一樣，高度重視風險控制。如何平衡技術創新與風險控制，如何提升系統的可解釋性與穩定性，將是DeepSeek能否長足發展的關鍵。

作者｜林飛雪

編輯｜胡展嘉

運營｜陳佳慧

頭圖｜DeepSeek官微

顯示｜零態LT（ID：LingTai_LT）