DeepSeek大语言模型在高校落地的伦理风险治理与多维应用价值评估研究

Abstract

随着生成式人工智能技术的快速发展，大语言模型在高校教学、科研与管理等领域的应用日益广泛。作为国产大模型代表，DeepSeek在落地高校过程中展现出良好的技术适配性与场景应用潜力，但同时也伴随着数据安全、隐私保护、内容偏见与学术诚信等伦理风险。本文通过系统分析DeepSeek的技术架构与高校部署现状，构建了以技术防护、制度规范与智能监测为核心的伦理风险治理机制，有效应对多重风险挑战。同时，构建以教学成效、学生参与和教学创新为核心的多维教学评价模型，并提出科研创新效能评估体系，涵盖成果产出、协作效率与创新启发等关键指标。研究成果可为高校在人工智能技术部署、使用与管理中提供科学依据与决策参考，推动大语言模型技术在高校实现规范、安全与可持续应用。