作者｜林飛雪編輯｜胡展嘉運(yùn)營｜陳佳慧頭圖｜DeepSeek官微出品｜零態(tài)LT（ID：LingTai_LT）

在中國AI領(lǐng)域的激烈角逐中，DeepSeek憑借其令人震驚的性價(jià)比和卓越性能，迅速占領(lǐng)了市場(chǎng)，成為一顆新星。

相比OpenAI的GPT-4等龐大的大模型，DeepSeek不僅訓(xùn)練成本低得令人咋舌，其性能也毫不遜色，甚至在多個(gè)關(guān)鍵任務(wù)中超越了這些行業(yè)巨頭。

DeepSeek的崛起并非偶然，根據(jù)天眼查信息顯示，DeepSeek成立于2023年，不到兩年的時(shí)間，憑借優(yōu)化的算法和高效的硬件資源利用，無論是處理速度、資源占用，還是算力輸出，它都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力，火速成了橫跨“民用”與“商用”領(lǐng)域當(dāng)紅炸子雞。

然而，盡管DeepSeek在技術(shù)上已經(jīng)取得了顯著的突破，它仍然面臨一些棘手的挑戰(zhàn)，尤其是“幻覺”問題和隱私保護(hù)問題，這些問題或?yàn)槠湮磥戆l(fā)展帶來了不小的障礙。

幻覺DeepSeek“打敗”DeepSeek

想象一下，你可能經(jīng)歷過這種情況：在某個(gè)夢(mèng)境中，明明明白自己正在夢(mèng)游，卻仍然深信自己置身于現(xiàn)實(shí)中。這種錯(cuò)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(nèi)容時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤差，雖然它看起來很真實(shí)，但一旦深入分析，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這些內(nèi)容與實(shí)際事實(shí)不符。比如說，你可能在日常生活中遇到過在睡夢(mèng)中聽到的奇怪聲音，它們并不真實(shí)，卻讓你產(chǎn)生一種強(qiáng)烈的誤以為真的“錯(cuò)覺”。

這就像DeepSeek生成的內(nèi)容，表面上非常合理、邏輯自洽，但實(shí)質(zhì)上卻和現(xiàn)實(shí)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(xié)議》

因?yàn)�，一旦出現(xiàn)“幻覺”情況，對(duì)于需要高精度數(shù)據(jù)、嚴(yán)密邏輯的任務(wù)（比如醫(yī)療、法律分析等）來說，甚至?xí)�引發(fā)一場(chǎng)災(zāi)難。DeepSeek的“幻覺”就像是人類難以規(guī)避的大腦錯(cuò)覺，其團(tuán)隊(duì)或也難以攻克并解決這一“棘手”卻又“先天性”的問題。而若忽視這種“幻覺”，用戶付出的代價(jià)則將是不可預(yù)估的危險(xiǎn)后果，尤其是在執(zhí)行精確研判和周密決策的任務(wù)中，“幻覺”帶來的風(fēng)險(xiǎn)不可小覷。

DeepSeek為什么會(huì)產(chǎn)生“幻覺”問題？大致源于以下幾個(gè)方面：

一是，訓(xùn)練數(shù)據(jù)“污染”。

DeepSeek的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含大量從互聯(lián)網(wǎng)上收集的文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來源多樣，有時(shí)難以保證其質(zhì)量和準(zhǔn)確性，導(dǎo)致其中混入了來自其他模型或不可靠數(shù)據(jù)源內(nèi)容，這就使得DeepSeek在訓(xùn)練過程中，可能學(xué)習(xí)到這些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，從而在實(shí)際生成時(shí)表現(xiàn)出幻覺現(xiàn)象。

二是，模型架構(gòu)的局限性。

DeepSeek采用的架構(gòu)依賴于Next Token Prediction機(jī)制。然而，這種基于概率的生成機(jī)制，在某些情況下無法處理復(fù)雜的上下文，特別是對(duì)于需要深層次推理和背景理解的任務(wù)，容易出現(xiàn)邏輯不一致或錯(cuò)誤的結(jié)果。

三是，對(duì)環(huán)境與文化的理解不足。

目前，包括DeepSeek在內(nèi)的AI大模型，雖然在數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別上大都表現(xiàn)突出，但它們?nèi)狈��?duì)實(shí)際環(huán)境、社會(huì)文化以及常識(shí)的深入理解。

這就使得在進(jìn)行推理時(shí)容易犯錯(cuò)，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(wù)時(shí)，模型的“知識(shí)”只是基于數(shù)據(jù)的模式識(shí)別，而不具備人類的常識(shí)與判斷力。這些因素的共同作用，使得DeepSeek在某些場(chǎng)景下會(huì)觸發(fā)“幻覺”問題，無法提供真實(shí)、準(zhǔn)確的答案或生成內(nèi)容。

盡管多數(shù)AI大語言模型都會(huì)存在一定的“幻覺”，但由于DeepSeek的應(yīng)用涉及到法律、醫(yī)療等更為專業(yè)、容錯(cuò)率極低的領(lǐng)域，因此，雖然DeepSeek風(fēng)頭無兩，但其“幻覺”問題相對(duì)于其他大模型，表現(xiàn)更為突出，也越來越會(huì)困擾著諸多用戶。

隱私DeepSeek的技術(shù)挑戰(zhàn)

DeepSeek的另一個(gè)問題，是如何做到隱私保護(hù)與技術(shù)創(chuàng)新之間的平衡。

尤其是在金融、醫(yī)療、教育以及自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，一旦數(shù)據(jù)發(fā)生泄露，相關(guān)的隱私信息就難免像被黑客盜取一樣。而一旦這些數(shù)據(jù)被“關(guān)鍵人”獲得，或被在互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)上大肆傳播，無論對(duì)個(gè)人還是企業(yè)，都將是致命一擊。

而隨著DeepSeek快馬加鞭進(jìn)入金融、醫(yī)療、教育以及自動(dòng)駕駛等具有高度敏感的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需求的領(lǐng)域，其隱私和數(shù)據(jù)安全問題也隨之成為各界關(guān)注的焦點(diǎn)。

▲圖源：《DeepSeek 隱私政策》

DeepSeek存在的隱私和數(shù)據(jù)安全隱患，除了數(shù)據(jù)收集與處理以及跨平臺(tái)合作之外，主要還有以下幾個(gè)因素：

其一，“黑盒”的透明性缺失

DeepSeek作為一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，其決策過程通常是“黑盒”性質(zhì)的，這意味著我們無法完全了解模型如何生成結(jié)果或如何處理數(shù)據(jù)。由于無法追溯數(shù)據(jù)的處理路徑和具體決策流程，這就增加了數(shù)據(jù)被誤用或泄露的風(fēng)險(xiǎn)。特別是在用戶隱私和敏感數(shù)據(jù)處理上，缺乏透明度使得數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)變得困難。

其二，模型過度依賴大量未經(jīng)驗(yàn)證的外部輸入

根據(jù)天眼查等媒體綜合信息，搜素發(fā)現(xiàn)，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(xùn)練數(shù)據(jù)，這些輸入來自各種來源，其中某些數(shù)據(jù)可能未經(jīng)過嚴(yán)格驗(yàn)證。

在沒有充分過濾和清洗的情況下，模型在生成內(nèi)容時(shí)則可能無意中披露某些敏感信息。例如，在生成任務(wù)中，模型可能會(huì)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中記住一些用戶隱私或敏感數(shù)據(jù)，這些信息則會(huì)通過模型輸出給其他用戶，導(dǎo)致隱私泄露。

其三，不充分的加密與訪問控制盡管DeepSeek在諸多場(chǎng)景下強(qiáng)化了加密保護(hù)機(jī)制，但在某些應(yīng)用和數(shù)據(jù)交互環(huán)節(jié)，特別是在API接口調(diào)用和數(shù)據(jù)傳輸過程中，加密措施受技術(shù)局限而不夠強(qiáng)大或訪問控制不夠嚴(yán)格。這就使得模型和用戶數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性變得脆弱，一旦被黑客或未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問、盜取或篡改，產(chǎn)生的后果同樣不堪設(shè)想。

此外，缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)控與數(shù)據(jù)泄露預(yù)警機(jī)制

DeepSeek在部署和運(yùn)行過程中，缺乏足夠的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)泄露的預(yù)警機(jī)制，這更可能導(dǎo)致系統(tǒng)在遭遇攻擊或異常時(shí)，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取措施。例如，如果遭遇黑客攻擊，則可能會(huì)通過系統(tǒng)漏洞在未被察覺的情況下盜取大量數(shù)據(jù)，而一旦數(shù)據(jù)泄露，則往往難以及時(shí)修復(fù)、回溯，更難以為用戶“挽回”數(shù)據(jù)隱私泄露地帶來的種種損失。

最后，則是隱私數(shù)據(jù)的外源性泄露風(fēng)險(xiǎn)

在與其他第三方服務(wù)進(jìn)行“嫁接”時(shí)，盡管DeepSeek本身可能具有較強(qiáng)的安全措施，但外部服務(wù)和接口的安全性不高時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露的潛在風(fēng)險(xiǎn)。例如，模型可能通過接口或與外部服務(wù)的交互無意中泄露數(shù)據(jù)，尤其是在缺乏嚴(yán)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(shù)本身難以解決的隱私和數(shù)據(jù)安全隱患。因此，在金融、法律、教育、自動(dòng)駕駛甚至醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，應(yīng)引起高度重視，防患于未然。

DeepSeek的“幽靈特征”

說DeepSeek像人類社會(huì)中三教九流般中的“幽靈”，主要是因?yàn)樗�在帶來效率提升的同時(shí)，也不可避免地帶來了負(fù)面影響。這種“幽靈”特征，有時(shí)像某些神秘力量，能夠在特定領(lǐng)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(dǎo)、失控甚至隱患。

以下是幾個(gè)關(guān)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(wù)上處理大量數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容，但它并不像人類一樣具備真正的理解和判斷能力。它并不理解自己生成的內(nèi)容，只是基于輸入的模式生成并輸出。因此，它的“幻覺”問題（例如錯(cuò)誤的推理、與事實(shí)不符的內(nèi)容）可能引發(fā)誤導(dǎo)，影響工作和學(xué)習(xí)中對(duì)正確知識(shí)的依賴。

二是，無法完全避免錯(cuò)誤的推理與邏輯缺陷

就像人類社會(huì)中的某些“江湖人士”，常常言之不準(zhǔn)確、缺乏深度，DeepSeek雖然在大量數(shù)據(jù)上獲得了優(yōu)勢(shì)，但它也會(huì)因算法設(shè)計(jì)的局限性，生成一些表面看似合理、實(shí)則錯(cuò)誤的推理與建議。特別是在復(fù)雜、需要精準(zhǔn)判斷的任務(wù)中，這種錯(cuò)誤可能導(dǎo)致決策失誤，帶來不可預(yù)知的負(fù)面后果。

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(duì)其產(chǎn)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(dǎo)致知識(shí)淺嘗輒止，缺乏深度。這種依賴性可能在工作和學(xué)習(xí)中產(chǎn)生“智力懶惰”，影響長遠(yuǎn)的創(chuàng)新與思考能力。

四是，專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的高能與局限

DeepSeek在金融、法律、教育、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療等專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用上展現(xiàn)出強(qiáng)大的處理能力，它能夠迅速分析大量數(shù)據(jù)，提供決策支持，甚至在某些情況下能提升處理效率和準(zhǔn)確性，然而，它也存在局限，特別是在這些領(lǐng)域的復(fù)雜性和高度規(guī)范性要求下，AI的推理能力仍遠(yuǎn)不及人類專家。

五是，不確定性與道德困境

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

人們可能依賴AI作出決策，但若這些決策背后沒有明確的倫理框架和審查機(jī)制，就可能導(dǎo)致不符合社會(huì)價(jià)值觀的結(jié)果。例如，AI在選擇是否解雇員工或處理客戶信息時(shí)，可能缺乏對(duì)道德后果的考量。綜上所述，DeepSeek一如“三教九流”中的“幽靈”，雖然它能在某些領(lǐng)域?yàn)槲覀?ldquo;加buff”，但在缺乏人類判斷力和道德考量的情況下，它的“幽靈”特征也可能為人們帶來嚴(yán)重的負(fù)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(shù)進(jìn)展，但同樣需要與其他大語言模型一樣，高度重視風(fēng)險(xiǎn)控制。如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)控制，如何提升系統(tǒng)的可解釋性與穩(wěn)定性，將是DeepSeek能否長足發(fā)展的關(guān)鍵。

       原文標(biāo)題 : DeepSeek的B面：幻覺、隱私與“幽靈特征”