随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者和学生开始使用如 DeepSeek 这类大语言模型来辅助写作、润色或分析学术论文。然而，一个普遍的担忧也随之而来：将论文内容“喂”给 AI 模型，是否会导致内容泄露？
DeepSeek 的数据隐私政策
根据 DeepSeek 官方公开的信息，其在用户使用过程中通常不会主动存储用户的输入内容，尤其是在未登录或使用公开 API 接口的情况下。但具体策略可能因产品版本（如网页版、API、企业定制版）而异。
如果你使用的是官方提供的免费在线服务，建议仔细阅读其《隐私协议》和《用户条款》，确认是否存在数据留存、训练用途或第三方共享等条款。
潜在风险分析
- 临时缓存：部分平台可能出于性能优化目的，短暂缓存用户输入内容。
- 日志记录：系统日志中可能包含请求内容片段，用于调试或安全审计。
- 模型训练：若平台声明会将用户数据用于模型迭代，则存在长期保留和再利用的风险。
安全使用建议
为最大程度保护你的学术成果，请考虑以下做法：
- 避免上传完整论文，可仅提供段落或摘要进行测试；
- 删除敏感信息（如作者姓名、机构、未发表数据）后再输入；
- 优先选择支持“隐私模式”或明确承诺不存储数据的平台；
- 对于高度机密内容，建议使用本地部署的开源模型（如 DeepSeek 开源版本）。
结论
目前没有确凿证据表明 DeepSeek 会主动泄露用户输入的论文内容，但隐私风险始终存在。关键在于了解你所使用的具体服务条款，并采取合理的防护措施。谨慎使用，方能兼顾效率与安全。