最穩陣的做法,是把 DeepSeek V4 當成任何外部 AI 供應商來用。
如果你將密碼、API key、保密合約、客戶名單或別人的個人資料貼入去,問題未必在於有人「偷」;而是你已經主動把資料送到一個可處理用戶內容的外部系統 。
實用規則好簡單:凡是你不會放心交給外部供應商的資料,就不要貼入或上載到 DeepSeek V4。
DeepSeek 的私隱政策涵蓋它在提供服務時處理的個人資料 。另一份來源所列的政策版本,則提到使用服務時可能收集的具體類別,包括 :
日常使用最需要小心的是第二類:你寫的 prompt、貼上的文字、上載的附件和對話紀錄,往往比註冊資料更敏感。尤其是工作內容、客戶資料、內部系統資訊或第三方個人資料,一貼上去就不再只留在你自己的環境內。
既然 prompts、上載檔案、feedback 及聊天紀錄可能屬於服務可收集的用戶輸入 ,以下資料應避免直接放入 DeepSeek V4:
這不是說 DeepSeek 一定會濫用這些資料;而是資料一經送出,就不再只是你公司、你電腦或你帳戶內的東西。
DeepSeek 使用條款指出,用戶要為提交到服務的所有 Inputs 及相應 Outputs 負責。條款亦指,用戶提交 Inputs 時,即表示自己擁有提交該內容所需的權利、牌照及許可 。
這點對工作場景特別重要。把客戶資料、內部 ticket、公司文件、私人程式碼或第三方個人資料複製到 AI 工具,只是為了改寫、總結或 debug,也可能牽涉私隱、合規、合約或公司內部政策問題。
DeepSeek 在模型機制及訓練方法文件中表示,用戶可以查詢服務基本資料、選擇不把自己的資料用於模型訓練,以及刪除歷史資料 。
不過,有這些機制不等於你眼前使用的介面、帳戶或產品已經全部設定妥當。處理任何中度敏感資料之前,建議逐項檢查:
簡單講:不要只因為文件寫有 opt-out 或刪除功能就完全放心,最好在你實際使用的產品入面親自確認。
核心原則是「最少資料」:只交出完成任務所必需的內容。
將姓名、電郵、電話、地址、內部編號、公司名改成代號,例如 客戶 A、公司 B、[電郵]。如果模型不需要真實身份,就不要給真實身份。
如果你只想改一句條款、檢查一段文字或找一個程式錯誤,抽出相關片段即可。不要因為方便,就把整份合約、整個專案或完整客戶紀錄上載。
上載前建立一份副本,刪走批註、修訂紀錄、metadata、內部路徑、隱藏工作表或不必要資料。不要直接用原始文件做測試。
如果沒有明確需要,不要把個人實驗、公司資料和敏感內容混在同一個帳戶或同一段對話。用假資料做測試,出錯時影響會細得多。
如果你貼過密碼、token、API key 或基建 secret,應盡快更改、撤銷或 rotate。刪除聊天紀錄在可用時或有幫助,但 DeepSeek 表示可刪除歷史資料這一點,不應取代憑證外洩後的實際補救行動 。
視乎資料類型,處理方式不同:
按現有來源,未有足夠根據斷言 DeepSeek V4 會「偷」你的資料。但有清楚理由要小心:DeepSeek 可處理與其服務相關的個人資料 ,而政策版本亦列出 prompts、上載檔案、feedback、聊天紀錄等用戶輸入可能會被收集 。
所以,最穩陣的使用方式不是恐慌,而是把它當作外部 AI 服務管理。凡屬秘密、個人、受監管、公司內部,或一旦外洩就難以收回的資料,都不要直接貼入 DeepSeek V4。