分析：DeepSeek热潮中电信企业面临的法律挑战与合规转型

呼唤治理框架与现实变革的同频共振。

文 | 特约专家、电信业法律观察家 伍霞

数字化浪潮突进，Deepseek狂飙而来，大模型技术突破令人惊叹，行业应用随之蓬勃兴起。一时间，创新、变革、机遇、活力成为主题词。

然而，DeepSeek作为强大的AI技术工具，无法直接产生行业应用效果，要在垂直领域发挥最大效用，毋庸置疑需与实际业务场景深度融合。

电信业作为数字经济的"主动脉"，具备强大的网络基础设施、丰富的算力和数据资源、广泛的产业链合作基础、专业的技术服务经验，在借助DeepSeek领先优势催生行业应用丰硕成果中，拥有独特优势，发展迎来历史性机遇。从市场与资本的反馈来看，三家基础电信企业接入 DeepSeek 后，股价连续走高，多家机构预测，这将显著提升运营商算力需求，带动云计算与智算业务快速发展，从而增强新兴业务盈利能力。

必须关注的是，AI技术变革呈现出鲜明的"双刃剑"特征，立法和监管秉持包容但审慎的态度，在促进技术创新和保护公共利益中努力找寻平衡。对电信企业而言，享受技术与产业变革红利的同时，必须同步做好风险解构与合规转型。

DeepSeek运行依赖高质量数据，各行业数据格式、质量参差不齐，需对数据采集、清洗、标注、整合，构建行业专属数据集，让DeepSeek能够 “理解”，才能实现应用落地。而在现行《数据安全法》《个人信息保护法》等规制下，企业数据采集处理全链条，均承担较高的合规义务。一旦涉及模型出海问题，数据跨境流动的监管冲突将使得合规遵从更加错综复杂。

行业应用的大量涌现，对于网络稳定性提出更高要求。比如，工业互联网中，DeepSeek 需与物联网技术结合，通过传感器收集设备实时数据，经网络传输至云端，利用AI分析后回传，这背后依赖于可靠的网络和强大的计算能力。电信运营企业需按照《网络安全法》等法律要求，制度建设、机制构建、技术保障多管齐下，打造精品网络，防止网络攻击、数据泄露等安全事件发生。毕竟，基础设施先进性，首先体现为安全与合规基线是否能够守牢、把稳。

对照现行法律体系有关算法透明度要求，算法黑箱和不可解释性风险也将难以完全避免。运营商基于DeepSeek拓展行业领域时，可能面临责任界定难题，比如医疗诊断辅助、金融重大决策等高风险场景中，若无法对算法决策给出合理说明，一旦出现错误决策导致严重后果，可能因责任无法厘清陷入困局。

此外，训练语料和生成内容可能引发的知识产权风险、网络切片技术可能引发反垄断视域的“差别对待”问题，用户画像精准营销等常见应用场景可能存在的“算法歧视”情形，以及市场主体间商标、专利、不正当竞争等传统课题在新场景中的新解法......都在呼唤治理框架与现实变革的同频共振。

立法层面，人工智能领域需要高位阶、整体性立法，系统搭建法律治理体系。监管层面，在划定红线底线的基础上，或可广泛借助行业自治机制，提升执法效率效果。企业层面，尤其是将数字信息技术服务作为主责主业的电信企业，正站在"连接"到"智能"跃迁的临界点，加快合规数字化转型，建立"法律-技术-合规"协同演进机制，将法律规则转化为机器可读的代码，借助AI技术推动合规体系智能运行，加快从“防御性合规”向“价值型合规”转变，实现合规效能与商业价值的正循环，既有天然优势，又势在必行。

伍霞

通信业资深法律人士，关注数字经济、通信行业发展变化，力图用法律视角洞察产业动态。

编辑：亮亮

指导：辛文