随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek 等大模型逐渐成为推动各行业数字化转型的重要工具。国资国企作为国民经济的重要支柱，在引入和应用 AI 技术时，既面临着前所未有的机遇，也伴随着潜在的技术风险。因此，深入探讨 DeepSeek 赋能下国资国企在 AI 技术应用中的技术风险与防控策略显得尤为重要。

一、DeepSeek 的赋能作用

DeepSeek 是一种基于深度学习的大规模语言模型，其强大的自然语言处理能力使其能够广泛应用于文本生成、数据分析、智能决策等多个领域。对于国资国企而言，DeepSeek 的引入可以显著提升工作效率，优化资源配置，并促进智能化管理。例如，在财务管理中，DeepSeek 可以快速分析海量财务数据，识别异常交易；在客户服务领域，DeepSeek 支撑的聊天机器人能够提供全天候自动化服务，提升用户体验。

然而，这种强大的技术能力同时也带来了新的挑战和风险，需要国资国企在实际应用中保持高度警惕。

二、技术风险分析

1. 数据安全与隐私保护

AI 模型如 DeepSeek 的训练依赖于大量数据，而这些数据可能涉及企业内部敏感信息或用户隐私。一旦数据泄露或被恶意利用，将对国资国企造成严重损失。此外，由于 DeepSeek 是开源模型，外部攻击者可能通过逆向工程获取模型参数，进一步威胁数据安全。

2. 算法偏见与决策偏差

DeepSeek 的输出结果会受到训练数据的影响，如果训练数据存在偏差，则可能导致模型输出的结果不公平甚至歧视性。例如，在招聘系统中使用 AI 进行简历筛选时，若训练数据中存在性别或地域偏好，可能会导致不公平的录用决策。

3. 技术依赖与自主可控性

国资国企在采用 DeepSeek 等第三方技术时，容易形成对国外技术的高度依赖。这种依赖不仅增加了技术封锁的风险，还可能削弱企业的自主创新能力和长期竞争力。

4. 模型鲁棒性不足

DeepSeek 在复杂场景下的表现可能存在局限性，特别是在面对未见过的数据或对抗样本时，模型容易出现错误预测或失效现象。这将直接影响国资国企业务的稳定性和可靠性。

三、防控策略建议

针对上述技术风险，国资国企可以从以下几个方面着手进行防控：

1. 强化数据安全管理

建立完善的数据分级分类管理制度，明确哪些数据可以用于 AI 模型训练，哪些数据必须严格保密。同时，采用加密技术和访问控制机制，确保数据在整个生命周期内的安全性。此外，还可以探索联邦学习等新型技术，实现数据的“可用不可见”，降低数据泄露风险。

2. 消除算法偏见

在使用 DeepSeek 之前，应对训练数据进行全面审查，剔除其中的偏见内容。在模型部署后，持续监控其输出结果，及时发现并纠正可能出现的不公平现象。必要时，可引入多源数据集，提高模型的泛化能力。

3. 推动国产化替代

为了减少对国外技术的依赖，国资国企应加大对国产 AI 技术的研发投入，逐步构建自主可控的技术体系。例如，与国内科研机构合作开发适合自身需求的定制化 AI 模型，或者参与建设国家级 AI 平台，增强技术自主权。

4. 提升模型鲁棒性

通过增加训练数据的多样性、优化模型架构以及引入对抗训练方法，提升 DeepSeek 在复杂场景下的适应能力。此外，还需制定应急预案，当模型发生故障时能够迅速切换到备用方案，保障业务连续性。

5. 建立健全监管机制

国资国企应结合自身特点，制定详细的 AI 应用规范和标准，明确责任主体和评估流程。同时，定期开展技术审计和技术演练，及时发现并修复潜在问题。

四、结语

DeepSeek 的引入为国资国企带来了巨大的发展潜力，但同时也伴随着不可忽视的技术风险。只有通过科学的风险管理和有效的防控措施，才能充分发挥 AI 技术的价值，助力国资国企实现高质量发展。未来，国资国企应在技术创新与风险防控之间找到平衡点，不断优化 AI 应用实践，为国家经济发展注入更多活力。