數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,，數(shù)據(jù)偏差,、標(biāo)注錯(cuò)誤等問(wèn)題普遍存在,，嚴(yán)重影響模型訓(xùn)練效果,。在圖像識(shí)別訓(xùn)練集中，若標(biāo)注存在偏差,，會(huì)導(dǎo)致模型識(shí)別準(zhǔn)確率大幅下降,。對(duì)于像DeepSeek這樣依賴大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定會(huì)直接影響其性能表現(xiàn),。隨著AI對(duì)數(shù)據(jù)的依賴程度不斷加深，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)日益增加,。如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下合理利用數(shù)據(jù),，成為AI發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)。企業(yè)和機(jī)構(gòu)在收集,、存儲(chǔ)和使用數(shù)據(jù)過(guò)程中,，一旦出現(xiàn)安全漏洞，就可能導(dǎo)致大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露事件,，損害用戶權(quán)益,，影響AI技術(shù)的公信力。

AI臟數(shù)據(jù)是指那些包含錯(cuò)誤,、缺失,、重復(fù)或者不一致信息的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)污染則是指在數(shù)據(jù)采集,、標(biāo)注或傳輸過(guò)程中,，有意或無(wú)意地引入了錯(cuò)誤數(shù)據(jù),，導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性受到破壞。在數(shù)據(jù)收集階段,，由于技術(shù)手段有限或人為疏忽,，可能會(huì)采集到不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié),，標(biāo)注人員的專業(yè)水平,、主觀判斷差異以及標(biāo)注流程的不規(guī)范，都可能導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤,，從而污染數(shù)據(jù),。一旦這些臟數(shù)據(jù)和被污染的數(shù)據(jù)進(jìn)入模型訓(xùn)練過(guò)程，就會(huì)誤導(dǎo)模型學(xué)習(xí),，使模型產(chǎn)生錯(cuò)誤的決策和預(yù)測(cè),。例如，在自動(dòng)駕駛AI模型的訓(xùn)練中,，如果使用了被污染的路況數(shù)據(jù),，可能會(huì)導(dǎo)致模型在實(shí)際行駛中做出錯(cuò)誤的判斷，引發(fā)嚴(yán)重的安全事故,。

大規(guī)模AI模型訓(xùn)練需要巨大的計(jì)算資源和高昂的成本,。訓(xùn)練一個(gè)大型語(yǔ)言模型可能需要耗費(fèi)大量的電力和計(jì)算芯片資源，且訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng),，這對(duì)于許多科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)來(lái)說(shuō)是巨大的負(fù)擔(dān),，限制了技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用。雖然DeepSeek在計(jì)算資源利用上有創(chuàng)新,，降低了訓(xùn)練成本和時(shí)間,，但整體AI行業(yè)對(duì)計(jì)算資源的高需求問(wèn)題依然存在。以訓(xùn)練GPT - 4為例,，其所需的計(jì)算資源成本高達(dá)數(shù)億美元,，且需要大量高端GPU芯片的持續(xù)運(yùn)行。在高端計(jì)算芯片受限的情況下,，中國(guó)AI企業(yè)包括DeepSeek仍面臨潛在的資源短缺風(fēng)險(xiǎn),。國(guó)際形勢(shì)變化可能導(dǎo)致芯片供應(yīng)受阻，使得企業(yè)在模型訓(xùn)練和迭代上遭遇困境,，限制了技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用拓展,。