DeepSeek กลายเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในปี 2025 อย่างรวดเร็ว แต่การเติบโตอย่างรวดเร็วของ DeepSeek มาพร้อมกับการถกเถียงกันอย่างมากเกี่ยวกับผลกระทบด้านความปลอดภัย ความมั่นคงปลอดภัย และความเป็นส่วนตัว ในบทความนี้ เราจะสำรวจคำถามหลายแง่มุมว่า DeepSeek ปลอดภัยจริงหรือไม่ โดยพิจารณาจากแหล่งที่มา แนวปฏิบัติด้านข้อมูล เหตุการณ์ด้านความปลอดภัย และการตอบสนองจากทั้งหน่วยงานกำกับดูแลและตัวบริษัทเอง
DeepSeek คืออะไร?
ต้นกำเนิดและการพัฒนา
DeepSeek คือแชทบอท AI เชิงสร้างสรรค์ที่พัฒนาโดยจีน โดยอาศัยโมเดลภาษาโอเพนซอร์สขนาดใหญ่ ออกแบบมาเพื่อมอบการสนทนาในภาษาธรรมชาติและความสามารถในการค้นหาข้อมูลให้กับผู้ใช้ทั่วโลก
สถาปัตยกรรมทางเทคนิค
บริการนี้ใช้ประโยชน์จากการผสมผสานของเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ตัวแปลงที่ปรับแต่งบนคอร์ปัสข้อความขนาดใหญ่กับโครงสร้างพื้นฐานแบ็กเอนด์ที่โฮสต์อยู่ในคลาวด์เพื่อจัดการการอนุมานและการจัดเก็บข้อมูล
ความสามารถทางเทคโนโลยีของ DeepSeek แสดงให้เห็นถึงข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยมากมายที่เปิดเผยจากการประเมินอิสระหลายครั้งและเหตุการณ์จริง การทำความเข้าใจช่องโหว่เหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการประเมินภาพรวมด้านความปลอดภัยของโมเดล
ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยหลักมีอะไรบ้าง?
การใช้ประโยชน์จากแบบจำลองและการตอบสนองทันทีที่เป็นอันตราย
การศึกษาร่วมกันโดยซิสโก้และมหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนียพบว่าโมเดล R1 ของ DeepSeek ไม่สามารถบล็อกชุดคำเตือนที่เป็นอันตรายหรือผิดกฎหมายที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบระบบป้องกันได้ การทดสอบครอบคลุมคำถามเกี่ยวกับข้อมูลที่บิดเบือน การอำนวยความสะดวกให้กับอาชญากรรมไซเบอร์ และกิจกรรมที่เป็นอันตรายทั่วไป โดยโมเดลนี้ปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัดทุกขั้นตอน ซึ่งแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับหลักสูตรนิติศาสตร์มหาบัณฑิต (LLM) ของตะวันตก ซึ่งโดยทั่วไปใช้การกรองเนื้อหาที่เข้มงวดกว่า การขาดการควบคุมเนื้อหาภายในเช่นนี้ทำให้ผู้ไม่หวังดีสามารถนำโมเดลนี้มาใช้เป็นอาวุธสำหรับงานที่ร้ายแรง เช่น การสร้างแรนซัมแวร์ หรือการสร้างแคมเปญฟิชชิงอัตโนมัติ
อาการประสาทหลอนของบรรจุภัณฑ์และความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทาน
นอกเหนือจากช่องโหว่ที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วแล้ว DeepSeek ยังเสี่ยงต่อการเกิด “อาการประสาทหลอนของแพ็กเกจ” ซึ่งเป็นกรณีที่นักศึกษากฎหมาย (LLM) คิดค้นไลบรารีซอฟต์แวร์ที่ไม่มีอยู่จริง ซึ่งนักพัฒนาอาจนำเข้าโดยไม่ได้ตั้งใจ นักวิจัยด้านความปลอดภัยเตือนว่าผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถลงทะเบียนชื่อแพ็กเกจที่กุขึ้นเหล่านี้ในคลังข้อมูลสาธารณะ หลอกล่อระบบอัตโนมัติให้ดาวน์โหลดไฟล์อ้างอิงที่มีมัลแวร์ ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่เรียกว่า “การแอบอ้างสิทธิ์” แม้ว่าภัยคุกคามนี้จะไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะใน DeepSeek เท่านั้น แต่ลักษณะโอเพนซอร์สและการตลาดเชิงรุกที่เน้นประสิทธิภาพอาจขยายความเสี่ยงดังกล่าวได้ หากไม่ได้รับการบรรเทา
DeepSeek ส่งผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวอย่างไร?
ปัญหาความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับ DeepSeek ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่แนวทางการจัดการข้อมูลและการเฝ้าระวังที่อาจได้รับการสนับสนุนจากรัฐ เนื่องจากมีต้นกำเนิดในจีนและมีความสัมพันธ์อย่างลึกซึ้งกับนโยบายเทคโนโลยีในประเทศ
การส่งข้อมูลไปยังประเทศจีน
คณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลแห่งเกาหลีใต้ (PIPC) ได้ระงับการดาวน์โหลด DeepSeek ใหม่ หลังจากยืนยันว่าข้อมูลผู้ใช้ รวมถึงบันทึกการแชท ถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ ByteDance ในจีน เหตุการณ์นี้ก่อให้เกิดความกังวลว่าทางการจีนจะเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต และนำไปสู่การสืบสวนอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลท้องถิ่น
การละเมิดการกำหนดค่าคลาวด์
ในเดือนมกราคม 2025 Wiz Research ได้ค้นพบข้อผิดพลาดในการกำหนดค่าระบบจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ของ DeepSeek ซึ่งส่งผลให้ข้อมูลสำคัญกว่าล้านรายการถูกเปิดเผย เช่น คีย์ API บันทึกระบบ และบันทึกส่วนตัวจากเซสชันผู้ใช้ช่วงต้นเดือนมกราคม การละเมิดนี้ตอกย้ำถึงข้อบกพร่องของระบบในการรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานแบ็กเอนด์ และกระตุ้นให้กองทัพเรือสหรัฐฯ สั่งห้ามการเข้าถึงอุปกรณ์ที่ออกโดยรัฐบาลจนกว่า DeepSeek จะสามารถแสดงมาตรการแก้ไขได้
มีการดำเนินการทางภูมิรัฐศาสตร์และกฎระเบียบอะไรบ้างที่ตามมา?
การขยายตัวอย่างรวดเร็วของ DeepSeek ไม่ได้ถูกมองข้ามโดยรัฐบาลและหน่วยงานกำกับดูแล ทำให้เกิดข้อจำกัดและการสอบถามที่หลากหลายทั่วโลก
ข้อห้ามและข้อจำกัด
หลายประเทศได้ออกคำสั่งห้ามหรือออกคำแนะนำอย่างเป็นทางการต่อ DeepSeek อิตาลีและไต้หวันได้ปิดกั้นการเข้าถึงบริการนี้เนื่องจากความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ขณะที่อินเดียและบางรัฐของสหรัฐอเมริกาได้ห้ามการใช้งานบนเครือข่ายของรัฐบาล กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ และนาซายังได้จำกัดการใช้งาน DeepSeek ในหมู่พนักงานของตน โดยอ้างถึงประเด็นด้านความมั่นคงแห่งชาติและจริยธรรม
การสืบสวนการคุ้มครองข้อมูล
ต้นปี 2025 หน่วยงานคุ้มครองข้อมูลของอิตาลีได้เรียกร้องให้ DeepSeek ชี้แจงเกี่ยวกับนโยบายความเป็นส่วนตัวและแนวปฏิบัติในการเก็บรักษาข้อมูล และในที่สุดก็ได้สั่งระงับบริการแชทบอทของบริษัทโดยสิ้นเชิง หลังจากที่บริษัทไม่สามารถแก้ไขปัญหาที่หน่วยงานกำกับดูแลกำหนดได้อย่างเพียงพอ เช่นเดียวกัน หน่วยงานคุ้มครองข้อมูลของเนเธอร์แลนด์และ PIPC ของเกาหลีใต้ ได้เริ่มสอบสวนเกี่ยวกับการละเมิดมาตรการคุ้มครองข้อมูลผู้ใช้ที่อาจเกิดขึ้น
ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และผู้นำในอุตสาหกรรมกล่าวว่าอย่างไร?
ความคิดเห็นเกี่ยวกับความสำคัญของ DeepSeek และความปลอดภัยนั้นแตกต่างกันอย่างมากในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ผู้บริหารองค์กร และนักวิจัยในสถาบันการศึกษา
การรับรองอย่างระมัดระวัง
แซม อัลท์แมน ซีอีโอของ OpenAI ยอมรับต่อสาธารณะถึงประสิทธิภาพการทำงานที่ "น่าประทับใจ" ในสาขาต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการใช้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ แม้จะตั้งคำถามถึงคำกล่าวอ้างของสตาร์ทอัพเกี่ยวกับความคุ้มค่าคุ้มราคา เนื่องจากมีรายงานว่ามีการลงทุน 1.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐและจัดซื้อ GPU จำนวนมาก คำพูดของอัลท์แมนสะท้อนให้เห็นถึงความเคารพในความสำเร็จทางเทคนิคของ DeepSeek ในวงกว้าง ซึ่งถูกบดบังด้วยความกังขาต่อการดำเนินงานที่แท้จริงของบริษัท
ความกังวลเรื่องความเสี่ยงต่อการดำรงอยู่
ในทางกลับกัน สถาบัน Future of Life (FLI) ได้ออกคำเตือนที่ชัดเจนว่าบริษัท AI รวมถึงผู้เล่นหน้าใหม่อย่าง DeepSeek ยังไม่มีการเตรียมพร้อมรับมือกับภัยคุกคามต่อการดำรงอยู่ของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) FLI ให้คะแนนบริษัท AI รายใหญ่ไม่เกิน D ในด้าน "การวางแผนความปลอดภัยต่อการดำรงอยู่" ซึ่งตอกย้ำถึงความจำเป็นเร่งด่วนในการมีกรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งในขณะที่โมเดล AI กำลังขยายขีดความสามารถ
การแจ้งเตือนชุมชนด้านความปลอดภัย
โยชัว เบนจิโอ ซึ่งมักได้รับการยกย่องว่าเป็น “เจ้าพ่อ” ของ AI ได้ระบุว่า DeepSeek เป็นปัจจัยเสี่ยงสำคัญในการแข่งขันด้าน AI ระดับโลก โดยชี้ให้เห็นว่าแรงกดดันจากการแข่งขันเพื่อเอาชนะคู่แข่งอาจส่งผลกระทบต่อมาตรฐานความปลอดภัย เช่นเดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ตั้งข้อสังเกตว่าแบบจำลองน้ำหนักเปิดของ DeepSeek ประกอบกับมาตรการป้องกันที่ไม่เพียงพอ อาจเร่งการแพร่กระจายของการโจมตีทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
มีกลยุทธ์บรรเทาผลกระทบอะไรบ้าง?
เมื่อพิจารณาจากโปรไฟล์ความเสี่ยงที่มีหลายแง่มุมของ DeepSeek ผู้เชี่ยวชาญจึงแนะนำแนวทางสองทางเพื่อปกป้องผู้ใช้และองค์กร
การควบคุมก่อนรุ่น
เทคนิคก่อนการสร้างมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงวิธีการฝึกโมเดลและการกระตุ้นแบบจำลองเพื่อลดผลลัพธ์ที่มีความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดขึ้น กลยุทธ์ประกอบด้วยการปรับแต่ง LLM แบบโอเพนซอร์สบนชุดข้อมูลที่ได้รับการดูแลและเป็นไปตามนโยบาย การรวมลูปการปรับแต่งด้วยตนเองซึ่งโมเดลจะประเมินระดับความเสี่ยงของตัวเอง และการเพิ่มฐานความรู้ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วในคำสั่งของผู้ใช้เพื่อลดอาการประสาทหลอน
การป้องกันหลังยุค
มาตรการป้องกันหลังยุคนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดลผ่านเครื่องมืออัตโนมัติและการตรวจสอบโดยมนุษย์ นักพัฒนาสามารถอ้างอิงโค้ดสั้นๆ กับรีจิสทรีซอฟต์แวร์ที่เชื่อถือได้ ใช้งานเครื่องสแกนวิเคราะห์การอ้างอิงเพื่อตรวจหาความพยายาม "แอบอ้างสิทธิ์" ที่อาจเกิดขึ้น และผสานรวมเลเยอร์กรองเนื้อหาเพื่อสกัดกั้นคำขอที่เป็นอันตรายหรือผิดกฎหมาย แม้ว่ามาตรการเหล่านี้จะให้การป้องกันเพิ่มเติม แต่ก็ต้องอาศัยความสมบูรณ์ของกระบวนการตรวจสอบ ซึ่งอาจเป็นเป้าหมายของฝ่ายตรงข้าม
DeepSeek ปลอดภัยสำหรับผู้ใช้และองค์กรหรือไม่?
การประเมินความเสี่ยง
- ความเสี่ยงจากการรั่วไหลของข้อมูลการเปิดเผยฐานข้อมูลก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่จับต้องได้ของข้อมูลผู้ใช้ที่อาจรั่วไหลโดยไม่ได้ตั้งใจหากไม่ได้รักษาการกำหนดค่าความปลอดภัยที่เหมาะสม
- ความล้มเหลวของราวกั้นความปลอดภัย:ความจริงที่ว่าแชทบอทของ DeepSeek สามารถเจลเบรกได้ในทุกสถานการณ์ที่ทดสอบ แสดงให้เห็นว่าการแจ้งเตือนที่เป็นอันตรายอาจกระตุ้นให้เกิดผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายหรือไม่ได้ตั้งใจ
- ปฏิบัติตามกฎระเบียบ:ข้อจำกัดของ PIPC ของเกาหลีใต้เน้นย้ำว่า DeepSeek จะต้องปรับเปลี่ยนแนวทางการจัดการข้อมูลให้สอดคล้องกับกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวระหว่างประเทศ ก่อนที่จะได้รับสิทธิ์ในการจัดจำหน่ายที่กว้างขวางยิ่งขึ้นอีกครั้ง
- ข้อพิจารณาด้านความมั่นคงแห่งชาติการมีส่วนร่วมของหน่วยงานความมั่นคงแห่งชาติของสหรัฐฯ เน้นย้ำถึงมิติทางภูมิรัฐศาสตร์ของการใช้บริการ AI ที่พัฒนาโดยจีนในบริบทที่ละเอียดอ่อน
ข้อแนะนำสำหรับการใช้งานอย่างปลอดภัย
องค์กรที่ประเมิน DeepSeek ควรทำดังนี้:
ตรวจสอบการอัปเดตจาก DeepSeek เกี่ยวกับแพตช์ความปลอดภัยและนโยบายความเป็นส่วนตัวที่แก้ไขก่อนปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต
ดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างละเอียดบนบริการ AI ที่บูรณาการและตรวจสอบการกำหนดค่าคลาวด์เป็นประจำ
นำระบบแซนด์บ็อกซ์และการกรองเอาต์พุตมาใช้งานเพื่อลดโอกาสการเจลเบรกและการโจมตีแบบฉีดทันที
ให้แน่ใจว่าการเก็บข้อมูลและการเข้ารหัสเป็นไปตามกฎระเบียบของภูมิภาคเพื่อป้องกันการขโมยข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต
ความปลอดภัยในการใช้ CometAPI เพื่อเข้าถึง deepseek
CometAPI มอบอินเทอร์เฟซ REST แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI หลายร้อยโมเดลภายใต้จุดสิ้นสุดที่สอดคล้องกัน พร้อมด้วยการจัดการคีย์ API ในตัว โควตาการใช้งาน และแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน แทนที่จะต้องจัดการ URL และข้อมูลรับรองของผู้ขายหลายราย
CometAPI เสนอราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมาก เพื่อช่วยคุณผสานรวม deepseek และคุณจะได้รับ $0.1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPI
- ใช้ช่องสัญญาณความเร็วสูงขององค์กรอย่างเป็นทางการ 100% และมุ่งมั่นที่จะดำเนินงานถาวร!
- API ส่งข้อมูลผ่านโปรโตคอลการสื่อสารที่ปลอดภัย (โปรโตคอล HTTPS)
- การรวม API ใช้กลไกการรักษาความปลอดภัย เช่น คีย์ API เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้และระบบที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงทรัพยากรที่เกี่ยวข้องได้
- ดำเนินการทดสอบความปลอดภัยเป็นประจำ และอัปเดตและดูแลรักษาเวอร์ชัน API
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Deepseek API ล่าสุดได้กำหนดเวลาการตีพิมพ์บทความ): API ของ DeepSeek R1 (ชื่อรุ่น: deepseek-r1-0528)ผ่าน โคเมทเอพีไอเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
โดยสรุปแล้ว แม้ว่า DeepSeek จะแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จทางเทคนิคอันโดดเด่นในการพัฒนา LLM ที่คุ้มค่า แต่ข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวในปัจจุบันกลับเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ตั้งแต่ผู้ใช้รายบุคคลไปจนถึงหน่วยงานความมั่นคงแห่งชาติ จำเป็นต้องพิจารณานวัตกรรมของบริษัทเทียบกับความเสี่ยงที่แท้จริงและกำลังพัฒนา จนกว่า DeepSeek จะสามารถปิดช่องว่างที่จำกัดและสอดคล้องกับความคาดหวังของกฎระเบียบระดับโลกได้อย่างชัดเจน การใช้งาน DeepSeek ควรดำเนินการด้วยความระมัดระวังอย่างรอบรู้ แทนที่จะใช้ความกระตือรือร้นอย่างไร้ขอบเขต