的“横空出世”以及人工智能的深度发展，未来，能源大模型企业应用DeepSeek的场景将更为多元。不过，在接入运用和深度训练等系列活动中，企业可能面临一系列法律风险，应结合技术特性与监管要求进行综合考量。能源企业需在技术创新与法律合规间寻求平衡，通过跨领域合作，如法律、技术、行业专家，构建风险防控体系，以应对大模型应用带来的复杂挑战。

　　能源大模型是一种将大型语言模型和其他先进人工智能技术应用于能源行业的创新技术，在能源行业中具有广泛的应用场景，包括智能电网管理、能源消耗优化、新能源技术研发、碳排放管理和减排策略、能源市场分析、供应链优化等多个方面。在全球范围内，能源安全正面临前所未有的挑战，包括地缘政治冲突、经济增长疲软、气候变化等问题。传统的能源增长模式和管理手段已逐渐失效，而大模型技术为能源产业创新提供了无限可能，推动全球绿色转型。通过应用大模型技术，可以优化能源生产和消费、提高能效、促进可持续发展，应对全球气候变化挑战。

　　能源大模型的运用已逐步推广，众多能源央企也开始尝试能源大模型应用。据不完全统计，国家能源集团、中国核电、中广核、国家电网、国家电投、华电集团、华能集团、南方电网等多家能源央企，先后接入DeepSeek大模型。能源央企通过DeepSeek的深度整合，实现了从底层算力到上层业务的全面升级。随着应用深度和广度的不断提升，能源大模型接入DeepSeek应用场景，应当从以下几个法律关系层面做好风险防范。

　　首先，在数据安全与隐私保护方面，大模型训练涉及到各个行业的海量数据，若能源企业使用包含用户隐私或行业敏感数据，如电网运行数据、用户能耗信息、企业用能技术数据等进行训练，可能违反《中华人民共和国个人信息保护法》或《中华人民共和国数据安全法》，尤其是在数据跨境传输时需满足本地化存储和审查要求。具体而言，大模型平台存在“多租户数据交织存储”风险，可能因微调参数残留导致敏感信息通过模型输出而产生泄露情形。大模型平台的业务特性与风险场景呈现鲜明的个性化特征，因此需进一步警惕算力资源遭受攻击的风险。同时，围绕数据质量与来源合法性考察安全性，若训练数据包含未授权的开源代码、专利技术或受版权保护的行业研究报告，可能同时引发知识产权争议。

　　第二，知识产权与算法侵权风险同样伴随着能源大模型运用DeepSeek的过程。以模型训练中的版权争议为例，大模型可能吸收开源代码、论文或专利技术，若未明确授权，可能构成侵权。例如，能源领域的算法若借鉴了受保护的专利技术，可能面临侵权诉讼。权属完整性同样也是引发侵权责任的关键原因，生成式模型数据的内容权属与责任归属是一个问题的两个方面——模型输出的建议若涉及错误或侵权行为，责任主体将难以界定。虽然在实践中DeepSeek能够通过开源策略降低风险，但企业作为经营主体仍然需明确用户协议中的责任条款，加强内控合规，防范由于内控不严导致的外部追责。

　　第三，在开源模式下的合规风险方面，目前DeepSeek-R1采用完全开源模式，但如果能源企业基于其开发衍生模型，需遵守开源协议，避免闭源使用或未履行署名义务。DeepSeek的开源策略虽自由，仍需防范一些潜在的法律纠纷。一些国外案例显示，开源模型可能被用于军事或受制裁的能源项目，违反出口管制法规。同时，网络攻击者可能利用模型漏洞进行网络攻击，企业需加强合规审查。

　　第四，在合规伦理风险方面，模型运用的伦理风险可通过伦理审查合规性检测来预防。科技伦理审查，是指对科技研发、应用、推广等全过程进行的伦理性评价和监督，其主要目标是确保科技活动符合道德和伦理原则，保护人的权益，避免或减轻可能产生的负面影响。根据我国颁布的《科技伦理审查办法(试行)》《生成式人工智能服务管理暂行办法》，能源企业若提供基于大模型的公共服务，如能源需求预测等，需完成算法备案和安全评估，确保内容符合伦理规范。如果模型生成误导性能源政策建议或虚假报告，将可能引发公共信任危机。目前，DeepSeek通过“提示词注入检测”等技术控制输出，企业需建立内容过滤机制。

　　为应对前述法律风险，建议能源大模型企业在应用DeepSeek进行数据交互时，从如下几个方面防范具体法律风险。

　　一是建立数据治理体系。严格审核训练数据来源，实施数据脱敏和分类分级管理，强化安全架构。例如，采用分布式服务、动态熔断机制抵御DDoS攻击，定期进行渗透测试。

　　二是全方位做好数据安全与隐私保护。本地化层面，能源企业可采用私有化部署模式，确保核心业务数据不流出本地环境。例如，部分企业通过全栈国产化适配，实现从芯片到模型的自主可控，避免敏感数据外泄。能源大模型企业在数据采集应用方面，星空体育应当严格遵守协议预授权，协同委托客户方企业的训推一体机提供开箱即用的本地化解决方案，降低数据暴露风险。动态加密角度，在数据调用环节，可采用角色分级、场景化访问控制等细粒度权限管理和动态加密技术。

　　三是遵守法律强制性规定且明确法律协议。能源大模型企业应当遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》及行业监管要求，设立内控数据伦理审查机制，审查算法偏见、决策透明度等模型应用潜在风险，例如，央企在“AI+专项行动”中强调数据合规与场景高价值性结合。在与用户签订的委托或者合作协议中，界定生成内容权属，限制高风险用途。此外，在行业法律法规方面，能源大模型企业还需关注行业个性化方面的规定，遵守涉及能源行业的全生命周期管理、数据安全、环境保护、市场准入等多个方面的法律法规。星空体育如《中华人民共和国能源法》《中华人民共和国节约能源法》《重点用能单位节能管理办法》《节能减排统计监测及考核实施方案》等。

　　四是做好跨部门协同和提升标准制定参与度。推动行业协会或政府主导构建能源数据开放平台，在脱敏处理后共享风电功率曲线、电网负荷历史数据等行业通用数据集，促进跨企业协同创新。能源大模型企业应积极为相关行业标准和法律法规提供反馈途径。通过接口协同的方式，活化与行业资源互动机制。通过统一API和可视化界面，实现上下游企业间的数据互通。

　　总之，能源大模型企业在应用DeepSeek的过程中，需以数据治理为核心，围绕“安全、质量、共享、合规”四大支柱构建体系。未来，随着行业数据开放程度的提升和联盟学习等技术的发展，能源数据治理体系将更趋动态化与智能化，进一步释放大模型在能源革命中的潜力。

　　(作者系上海律师协会环境资源与能源业务委员会副主任、中国能源研究会碳中和委员会会员)