DeepSeek被指涉警用监控项目，Claude成数据中转站

概述

近日，有技术社区曝光称，人工智能模型 DeepSeek 被指卷入协助警方监控项目的争议事件。与此同时，Anthropic 旗下的 Claude 被疑成为关键的数据中转枢纽。这一报道引发了公众对大模型在敏感领域应用的广泛关注与伦理反思。

据透露，该事件涉及一家名为 Moonshot AI（Kimi）的国内知名大模型企业。部分与中国人民解放军（PLA）背景相关的使用者，利用该平台进行特定场景的请求，随后将数据链流转嫁至其他模型服务。

“AI 模型不应成为规避监管、获取敏感执法数据的后门。” —— 某网络安全研究员

数据来源与流转路径

报道指出，问题的核心在于数据流转的隐蔽性。部分被评估为具有军方或执法背景的用户，通过 Moonshot AI 平台发起请求，其目标直指成都市的大量公共摄像头实时或延时视频流。

具体而言，这些用户并未直接在 DeepSeek 或 Kimi 后端进行复杂的视频解析，而是将监控录像数据及解析需求转发至 Claude 进行处理。这种“曲线救国”的方式，旨在绕过国内大模型对敏感内容的直接拦截机制。

在此链条中：

• DeepSeek 被指涉入为警方监控系统构建底层逻辑的工程请求。
• Moonshot AI (Kimi) 充当了最初的用户接入点。
• Claude 则成为了实际执行复杂数据解析与中转的“黑盒”节点。

DeepSeek 的工程化关联

除了数据中转，DeepSeek 本身也未能独善其身。据称，有从事警察监视系统架构的工程师，向 DeepSeek 发起了关于系统构建的技术咨询或代码生成请求。

虽然 DeepSeek 官方尚未对此事发表详细声明，但此类利用开源或商用大模型构建执法监控工具的行为，极易引发关于技术中立性与滥用边界的讨论。工程师只需通过模型生成监控算法框架，再结合非法获取的视频源，即可搭建起非公开的 surveillance 网络。

伦理与监管警示

此次事件再次敲响了 AI 安全领域的警钟。随着大模型能力的飞速提升，如何界定其在公共安全和隐私保护之间的边界，已成为全球科技界共同面临的难题。

特别是当国内主流模型被用作跳板，将敏感执法数据引导至海外服务器或第三方模型时，数据主权与安全漏洞问题尤为突出。监管层面亟需加强对 API 接口调用行为的审计，并明确禁止大模型服务被用于未经授权的监控数据采集与分析。