在数字化转型进程中，生成式人工智能虽大幅提高了档案的开发利用效率，但由此引发的数据隐私泄露、滥用及伪造信息泛滥等问题日益凸显，成为亟须解决的主要难题。学术界围绕生成式人工智能所引发的法律问题展开了深入探究，法律属性判定、潜在风险评估及监管体系创建等是研究的重点。本研究以Deep Seek为研究对象，深入探究其在档案开发中的应用情况，全面剖析相关数据的安全风险，并从不同方面提出改进对策：一方面，要完善数据分级分类管理机制；另一方面，要健全全生命周期安全监管体制，构建多方协同的档案安全治理体系，从而为生成式人工智能在档案领域的规范应用提供理论依据和操作参照。

一、DeepSeek赋能档案开发的潜力分析

DeepSeek技术优势催生档案智能化发展新契机

DeepSeek是中国生成式人工智能领域的代表性成果，其强大的语言理解和信息处理能力促进了人工智能的创新和发展。与传统生成式人工智能相比，该系统通过大规模数据训练形成的分布式知识结构具有更强的自适应性，可根据特定任务需求动态整合相关知识模块并生成结果，具备类人化的逻辑推理和创造性思维能力。这一特性使其在语义解析、数据检索、知识推理等方面具有显著优势，为各行各业的智能化转型提供了重要的支撑。在档案管理领域，提高海量档案资源的智能利用和开发效能一直是学界和业界重点研究的课题。传统档案管理受限于人力资源和技术条件，在编目、检索与利用方面的精细化、个性化不足。Deep Seek融合了神经网络模型与知识图谱技术，打破了非结构化档案文本数据处理的技术瓶颈，能够对档案资源进行深入的语义理解和关联分析，进而有效地挖掘档案潜在的知识价值。依托Deep Seek开发的智能问答系统和精准检索工具，可为用户提供高效的人机交互式档案查询服务，极大地提高档案开发利用的效率，优化用户使用体验，为档案事业的发展增添新的活力。

DeepSeek驱动档案管理模式变革

党的二十大报告指出,要顺应信息化、数字化、智能化的发展趋势，构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎。DeepSeek针对档案管理的全流程进行优化，尤其在数据采集、结构化处理及存储等关键环节具有明显技术优势。传统的档案管理模式依靠人工操作，效率低下且容易出现误判现象，而Deep Seek凭借智能化手段，可对文本、图像和视频等多种模态的数据实行自动化采集、准确分类及语义标注，提升了档案管理的精细度和准确性。同时，Deep Seek为档案资源的更新利用提供了新思路，在服务对象多样、需求繁杂的情况下，各级档案机构要突破传统服务模式的限制，塑造更为精确、高效、方便的档案信息服务体系。此外，Deep Seek是智慧档案馆建设的关键支撑工具，依托智能化检索平台，可为用户提供个性化、交互式的档案查询服务，通过用户画像分析和行为轨迹追踪持续优化检索算法，提升用户体验。运用知识图谱推理技术，Deep Seek可以实现跨库、跨领域资源的关联挖掘，为档案大数据的价值开发提供理论根据和实践路径。

DeepSeek促进档案资源全生命周期管理与开发

数字时代，档案资源数量大、来源广、类型杂，对档案全生命周期管理提出了更高要求。可将Deep Seek融入档案全生命周期管理，在档案形成阶段，利用智能信息提取与分类技术，对各种形式的档案实行自动采集、元数据提取、智能分类与质量检测，形成标准的档案管理对象。在此基础上，Deep Seek还能针对档案内容和属性信息进行智能化标引与关联，创建档案知识库，实现不同来源档案的汇聚整合。Deep Seek在档案管理领域有着广阔的应用前景，将语义解析与逻辑推理相结合，可做到档案的精确归类、价值评判及动态优化；运用智能算法来挑选关键文档，规划保护方案，或对频繁查阅的文件执行冗余备份，能够提高服务的稳定性。此外，Deep Seek是推动档案开发利用的关键工具，依托深度学习技术，Deep Seek在多方面剖析档案内容后，能自动提取关键要素并创建关联网络，通过知识图谱将非结构化数据转变为结构化知识体系，进而提高用户获取档案信息的效率和品质。

二、DeepSeek应用于档案开发的安全风险识别

档案数据输入阶段面临违规获取风险

DeepSeek在档案资源开发中的应用风险主要集中于数据收集环节。大量档案数据的录入存在巨大的安全隐患。一方面，该模型要对大量的数据集进行训练才能得到一个相对准确的模型，但并非所有档案资料都适合作为训练集样本。如果档案中记录的资料涉及国家机密或公司内部商业机密等，将其直接纳入训练集，会产生极大的信息安全泄露隐患。另一方面，Deep Seek模型采用无监督学习方法，对输入数据的筛选能力相对有限，难以在数据源头采取有效的安全防护与管控措施。如果可信度较低的第三方数据进入训练语料库，使Deep Seek在“偏差”数据的推动下完成学习，将对档案开发的最终质量产生不良影响。Deep Seek虽然坚持技术中立原则，但仍存在被非法获取档案信息的风险，这体现了档案数据输入环节中潜藏的合规性隐患和违规采集的问题。

档案数据加工阶段存在滥用与泄露隐患

在将档案数据导入DeepSeek模型之前，需要预先完成数据清洗、标注、增强等工作，此过程存在数据滥用和泄露风险。从理论上讲，为保证数据安全，要先去除原始档案中的隐私信息，做好敏感数据的脱敏处理，从而形成训练样本集。但在实际操作过程中，由于缺乏统一规范的数据脱敏标准，且数据处理过程繁杂、涉及多个部门，因此档案数据在流转过程中遭遇非法存储或者过度利用的风险明显增加。特别是在多主体交互场景下，跨部门、跨区域档案数据面临违规使用与无意识泄密的风险。同时，Deep Seek模型的优化需要进行大规模训练，传统的集中式存储架构难以有效应对海量数据的冲击。虽然分布式存储技术在一定程度上可以解决部分问题，但也带来了新的安全风险。在分散存储模式下，若未建立统一管理与实时监控机制，极易面临黑客攻击或者内部人员非法访问等潜在威胁，进而引发严重的数据泄露风险。

档案数据输出阶段亟须防范虚假生成风险

DeepSeek的关键优势在于能按照用户需求定制档案信息产品，但其“自作主张”的本领暗藏传播虚假消息的风险。从技术视角来讲，DeepSeek是一种靠训练材料模仿学习的模型，其生成的档案资讯大多是对已有文字材料的重新组织或拼合，未经过客观论证。在实际使用过程中，如果输入的档案资料存在错误或者偏差，将难以输出正确结果，极易损害档案系统的公信力。伴随算法技术的不断革新，DeepSeek生成的虚假数据在形态与内容上的仿真度逐步提高，普通用户很难辨别数据的真伪，虚假信息的负面影响和治理难度逐渐加大。虽然各类Deep Seek工具在技术路径上有所区别，但都是通过互联网平台来传播内容。一旦利用Deep Seek工具生成虚假档案，相关信息便会通过网络快速扩散，引起更大范围的社会影响。

三、构建DeepSeek驱动的档案开发安全治理框架

完善档案分类分级制度与差异化保护策略

面对DeepSeek等生成式人工智能带来的诸多安全挑战，亟须建立与之相适应的档案治理体系。完善档案分级分类制度、实施差异化的管控与保护措施,是档案开发安全治理的逻辑起点。当前，我国已建立了涵盖一般数据、重要数据和核心数据的数据分级保护制度。结合档案工作实际，可参照这一框架对档案数据实施分级分类管理。具体而言，应充分考虑档案数据的敏感程度、保密属性、共享范围等因素，厘清不同类别档案在Deep Seek驱动的开发过程中面临的主要风险，做到“对症下药”，因档施策。例如，对于涉及国家秘密的核心档案数据，应严格限制其进入Deep Seek训练语料库，确保国家安全。对于理论上可以公开，但一旦被不当利用，就会危害公共利益的敏感档案数据，应在进行必要的脱敏处理后方可纳入训练集，并通过访问控制、流程审批等手段加强过程管控。而对于已经合法公开的普通档案，则可在确保数据来源可信的前提下适度开放，最大限度汇聚社会力量参与档案开发。与此同时，还应针对不同类别档案制定配套的安全防护策略，从人员管理、技术保障、应急预案等方面构筑纵深防御体系，最大限度降低数据泄露、非法篡改的风险。

健全DeepSeek模型全生命周期的安全管理机制

从系统论视角审视，DeepSeek模型与档案数据在开发过程中相互交织、彼此影响。因此，档案开发安全治理应立足全局、统筹兼顾。应树立全生命周期理念，在DeepSeek模型选型、开发、测试、应用、评估的各个环节嵌入安全管理机制。首先，在模型选型阶段，应全面评估候选模型的性能，优选成熟度高、口碑好的开源模型，这既有利于降低技术风险，又能在一定程度上规避知识产权纠纷。其次，在模型开发阶段，应强化人工参与和伦理审查，加强对训练语料的质量把控，并对生成内容实施全流程可追溯管理，确保其合法合规、恪守伦理道德。再次，在模型测试和应用阶段，应进行严格的安全评估与风险审计，全面排查隐私泄露、偏见歧视等潜在隐患，并及时采取必要的纠偏和人工干预措施。最后，在模型评估和持续改进阶段，应持续跟踪并动态分析模型运行数据，对照预设的安全目标对模型进行再训练和调优，不断提升其鲁棒性和安全性。

建立多元主体协同的档案开发安全治理体系

DeepSeek的研发和应用构成了一个开放的生态系统，涉及算法提供商、数据源、服务商、最终用户等多元利益相关者。因此，档案开发安全的实现需要多方携手共建、齐抓共管。这就需要突破传统档案部门主导的思维定式，积极构建政府、企业、社会多元主体协同参与的新型治理体系。首先，政府应发挥统筹谋划和制度供给的作用，加快构建适应人工智能发展的法律法规和标准规范，为档案数据安全合规应用划定基本边界；加大档案数据资源战略性布局优化力度，加强档案大数据平台建设，促进跨地区、跨部门的数据汇聚共享；加强人工智能伦理治理，强化行业自律，营造风清气正的产业生态。其次，档案部门作为业务主管单位，应主动适应新技术、新应用带来的模式革新，创新管理理念和服务方式；健全数据安全管理制度，严把数据入口、管控数据流向，规范Deep Seek模型应用；加强与科技企业的战略合作，借助市场化机制充实技术力量、集聚创新资源；提升队伍数字化素养，打造懂技术、善管理的复合型人才队伍。再次，社会各界应以开放包容的心态拥抱人工智能，积极参与档案开发利用的实践；发挥行业协会、学术机构的专业优势，加强人工智能安全领域的理论研究、标准制定和人才培养；技术企业应勇于承担社会责任，加大研发投入，攻克核心技术，为安全可控的档案开发应用提供坚实支撑。

文源：山西档案 2025（08）