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案例：DeepSeek 与国产 AI 的政治边界

通过拒答、模板、答案撤回和跨语言比较，观察国产模型如何执行政治内容边界。

2025年1月，DeepSeek的聊天产品迅速成为全球热门应用。用户随即提出同一批问题：1989年6月4日北京发生了什么，台湾是否拥有独立政治制度，新疆拘禁政策如何评价。美联社测试时，DeepSeek对天安门镇压问题回复“超出当前范围”，谈到中美关系时则使用接近中国官方声明的语言。^[2]

其他测试还记录到一种更直观的现象：模型开始生成涉及敏感历史的内容，随后文字从界面消失，被统一拒答替换。这个过程显示审查可能发生在输出之后。DeepSeek的能力突破没有突破中共的信息边界，国产AI只是把旧有审查搬进了新的知识入口。

中国法规要求模型服从政治边界

2023年实施的生成式人工智能暂行办法适用于向中国境内公众提供的服务。它要求提供者坚持社会主义核心价值观，不得生成危害国家安全、颠覆国家政权、损害国家形象等内容，并要求处置违法内容、优化训练和报告主管部门。^[1]

China Law Translate《生成式人工智能服务管理暂行办法》译文^[3]保留了这套规则的英文文本。企业面对的激励非常明确：放出挑战中共叙事的答案可能引来整改，过度拒答却很少遭到国内监管处罚。产品团队自然会扩大拦截范围。

审查可以发生在基础模型之外

一个聊天答案要经过基础模型、系统提示、安全分类器、服务器和前端界面。任何一层都能拒绝或替换输出。本地部署的开放权重模型、第三方托管版本和DeepSeek官方应用因此可能给出不同答案。

生成后撤回尤其重要。模型已经产生内容，前端过滤器才识别政治主题并删除，说明缺失并非单纯源于训练资料不足。固定的官方措辞也可能来自系统提示或分类器，而非模型对证据的独立归纳。

训练资料已经受到中国审查环境塑造

中国互联网长期删除六四、新疆镇压、领导人批评等信息。大模型从公开网络和经过筛选的数据集中学习时，原始材料已经不完整。Citizen Lab 中国搜索审查比较研究^[5]说明不同中国搜索平台会对政治关键词实施选择性限制。

Citizen Lab 微信审查与监控研究^[6]还显示，平台监测能够反过来训练审查系统。国产AI因此面临两层扭曲：训练材料先被防火墙和平台规则筛选，输出又被产品层过滤。

拒答和官方模板都在改写知识

完全拒答会告诉用户某个历史问题不值得或不允许讨论。模板回答更隐蔽，它提供流畅、确定的文字，却省略争议事实，只留下北京的立场。用户可能把语气的完整性误认为证据的完整性。

这使AI审查比搜索屏蔽更具欺骗性。搜索结果缺页时，用户仍可能意识到资料缺失；聊天机器人直接综合出一个答案时，被删掉的材料不会留下空白标记。政治宣传获得了机器知识的外观。

跨语言与跨部署测试能够定位边界

测试应保存完整提示、回答、时间、模型版本和使用入口。研究者可用结构相同的敏感问题与中性问题对照，再比较中文、英文、官方网页、接口、第三方部署和本地模型。版本更新后必须重测。

一次拒答可能来自随机采样、服务故障或普通安全规则。相同政治主题反复触发拒答、撤回或官方模板，而同结构的非政治问题正常回答，才构成更强证据。Freedom House 中国网络自由报告 2025^[4]和Freedom on the Net 中国报告^[7]提供了这种产品行为所处的中国审查背景。

国产AI的成功不能掩盖政治服从

DeepSeek证明中国团队可以在模型架构、训练效率和开放权重上取得重要进展。技术能力越强，政治过滤的影响反而越大，因为更多用户会把模型当作研究、教育和公共知识工具。

中共要求国产AI既参与全球竞争，又不能自由回答关于中共统治的问题。企业可以开放部分代码和权重，无法开放中国境内的政治表达环境。所谓自主可控，在这里首先意味着党对答案可控。DeepSeek的官方产品是这套制度的新执行端：能计算复杂问题，却必须在最需要历史事实与政治判断的地方服从中共。

资料来源

1. 生成式人工智能服务管理暂行办法primary-record尚未检查
2. 美联社对 DeepSeek 中国政治问题回答的测试media-report尚未检查
3. China Law Translate《生成式人工智能服务管理暂行办法》译文链接可用

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4. Freedom House 中国网络自由报告 2025链接可用

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5. Citizen Lab 中国搜索审查比较研究链接可用

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6. Citizen Lab 微信审查与监控研究已跳转

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7. Freedom on the Net 中国报告链接可用

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