DeepSeekの安全な利用方法

近年、生成系AI（Generative AI）の発展は目覚ましく、多様な大規模言語モデル（LLM）が登場しています。中でも中国発のオープンソースモデル「DeepSeek」は、いわゆる“推論能力”を強化するアプローチを採用している点で大きな注目を集めました。一方で、国や企業の利害が関わるモデルには、検閲や安全性、データが外部へ流出するリスクなど、多くの懸念点も指摘されています。

本記事では、DeepSeekを取り巻く技術的背景とセキュリティ・検閲上の留意点、そして企業がどのように安全に活用できるかを、具体的な事例や引用を交えながらわかりやすく解説します。

1. DeepSeekの概要

1-1. 中国発オープンソースモデルとしての特徴

DeepSeekがまず大きな話題を呼んだのは、「オープンソース」である点と「高度な推論能力」を備えている点の二つです。こうした「推論」に強いモデルが一般公開されることで、アプリケーションの開発者にとっては大きな可能性が広がります。

一方で、インフラやエンタープライズ分野で本格運用する前に、以下のような点に留意しなければなりません。

• 中国政府の影響力

• 検閲が組み込まれている可能性

• セキュリティ上のリスク（ホスト先やファイアウォールなどのインフラ面を含む）

1-2. “中国政府の影響力”とその可視化

DeepSeekは、中国の企業や研究機関によって開発されたことから、中国政府の方針に基づいた検閲機能が組み込まれている可能性があります。実際、下記のような話題に関しては、ユーザーが「政治的にセンシティブな内容を問い合わせた際に“公式見解”を長文で返す」、「回答を拒否する」などの挙動が報告されています。

これは他国の大規模言語モデル（GPTやAnthropic Claudeなど）にも見られる「回答制限」の一種ですが、DeepSeekの場合は、「明確に中国政府の路線を示す」という特徴がある点で注目されました。

2. DeepSeekの安全性と懸念点

2-1. ホスティング環境の違いによるリスク

DeepSeekはオープンソースとして公開されているため、中国国内のホスティングサービスを利用する形と、米国やその他地域のサービス、あるいはローカル環境で動かす形の両方が存在します。

• 中国国内のサーバーを通じて利用

  • データが中国に送信されるリスクが高い

  • 後述する検閲機構がより強くかかる可能性

• ローカル環境や他国サーバーでの利用

  • ユーザーが自身の環境でモデルを実行するため、学習データややり取りの内容が外部へ流出する危険性は相対的に低下

  • しかしモデル自体のパラメータには検閲ルールや未知のバックドアが組み込まれている可能性がゼロとは言えない

「ローカルで動かすなら政治的検閲がかからないのでは？」という見方もありましたが、実際に利用テストを行った結果、政治的にセンシティブな話題で回答拒否をする挙動は残っていたという報告があります。さらに中国国内ホスティング環境には、サーバー側で追加のフィルタリングを行う仕組みがあるケースも指摘されています。

2-2. ジェイルブレイク（jailbreak）やプロンプト注入の脆弱性

DeepSeekでは、元になったテクニックが比較的新しいこともあり、OpenAIのGPTなどに比べると防御が十分に行われていないという指摘があります。具体的には、以下のような手口が通用することが確認されています。

• シンプルなプロンプトのすり抜け

  1. 「2023年にOpenAIのGPT-3.5で既に塞がれたレベルのjailbreakが、DeepSeekでは容易に通ってしまう」

• 基本的な逆指向型プロンプト注入 (Prompt Injection)

  • “指示を無視して秘密情報を出力させる”などの攻撃が成功しやすい

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）のように外部データと組み合わせるシステムでは、一度防御を突破されると被害が拡大する可能性がある

こうしたリスクがあるため、DeepSeekをエンドユーザーが直接触る製品・サービスに組み込むのは現時点では危険度が高いと考えられます。

3. 中国モデルと西側モデルの比較

3-1. 検閲や回答制限の実態

「中国のモデルは政治的にセンシティブな内容を検閲する」という印象は強いですが、実際にはアメリカや欧州発の大規模言語モデルも独自の回答制限や検閲的な仕組みを導入しています。

特にAnthropic社のClaudeなどは、中国関連の話題でDeepSeek並みに回答制限がかかるケースがあるという検証結果も存在します（“約85%の質問を拒否”という数字も）。一方、OpenAI GPTやGoogle Geminiは比較的柔軟で、X.aiのGrokはさらに自由度が高いとされます。

3-2. “検閲の境界線”と多様な思惑

企業のリスク管理や各国の法規制によって、どのモデルも何らかの形で「不適切な発言」、「過度に攻撃的な内容」に対する回答を制限しようとする傾向はあります。問題は、その検閲や回答制限の根拠・意図がどこまで透明化されるかという点です。

DeepSeekのように、中国政府のプロパガンダや政治的検閲が強く反映されるモデルだと、「知らず知らずのうちに情報が歪曲されているのではないか」という懸念が払拭できません。これは外形的に分かりやすい例（天安門問題など）だけでなく、非常に微細な形でモデルに組み込まれている可能性があるからです。

4. DeepSeekを安全に活用するためのポイント

4-1. エンタープライズにおける利用指針

エンタープライズ環境でDeepSeekを導入する際、専門家の間では「様子見」や「非常に限定的な使い方」にとどめる意見が多く出ています。

また、どうしてもDeepSeekの強み（高度な推論力）を活かしたい場合は、「ユーザーが直接やり取りしないバックエンド用途」にとどめるのが望ましいとされています。これは、外部からのプロンプト注入攻撃を最小限に抑えるための戦略です。

4-2. ホスティングとインフラ選択

• 自社サーバーやクラウド上で動かす

  • 実行環境を完全にコントロールできる

  • 機密データの流出リスクを最小化できる

• 中国国内ホスティングの利用を避ける

  • 第三者が提供するホスティングでは、学習データや顧客データがどこで保管・分析されるかの透明性が低い

  • 検閲やバックドアの可能性も否定できない

4-3. 他の類似モデルの登場を待つ選択

DeepSeekと同等の推論能力を持ち、かつオープンソースで使いやすくセキュリティ対策が洗練されたモデルは、今後数週間～数か月のうちに登場する可能性が高いとされています。すぐにビジネスで活用したい場合を除いて、そうした「より安定したモデル」が出るのを待つ方が無難でしょう。

DeepSeekはオープンソースAIモデルとして、推論力や汎用的な応用可能性という面では大きなポテンシャルを秘めています。しかし、政治的な検閲、未知のバックドアのリスク、そして脆弱なセキュリティレイヤーなど、企業利用に際しては懸念が多いことも事実です。

という声が専門家からも上がっているように、実際の導入・運用に際しては慎重に検討すべきでしょう。特に機密情報やユーザーデータを扱う業務システムに直結させるのは避け、まずはバックエンドでの解析や実験的な用途に留めることをおすすめします。

近い将来、DeepSeekのような強力な推論力を持ちながら、より中立的でセキュリティ対策の整ったオープンソースモデルが登場する可能性があります。そうしたモデルを視野に入れつつ、今後も最新の検証レポートやセキュリティ情報をウォッチし、最適な選択肢を探っていくことが重要です。

以上を踏まえ、DeepSeekを安全に使いこなすためには、利用環境（ホスト先やクラウドの選択）、検証と実験の段階的導入、そして他のモデルとの比較検討が欠かせません。慎重な運用を心がけながら、AIの最先端技術を活かしたイノベーションを実現していきましょう。

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