ডিপসিক R1: কড়া নিরীক্ষণে AI মডেল

চিনা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (Artificial Intelligence) স্টার্টআপ ডিপসিকের (DeepSeek) সর্বাধুনিক এআই (AI) মডেল, কোডিং, গণিত এবং সাধারণ জ্ঞানের মানদণ্ডে উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো ফল করেছে। এমনকি এটি ওপেনএআই-এর (OpenAI) ফ্ল্যাগশিপ o3 মডেলকেও প্রায় ছুঁয়ে ফেলেছে। তবে আপগ্রেড করা R1, যা “R1-0528” নামেও পরিচিত, বিতর্কিত বিষয়গুলোতে উত্তর দিতে সম্ভবত আগের চেয়ে কম আগ্রহী, বিশেষ করে সেই বিষয়গুলো যেগুলো চিনা সরকার বিতর্কিত মনে করে।

স্পীচম্যাপের (SpeechMap) পেছনের বেনামী ডেভেলপারদের করা পরীক্ষা অনুসারে, R1-0528 বিতর্কিত বাক স্বাধীনতার বিষয়গুলোতে ডিপসিকের আগের সংস্করণগুলোর তুলনায় অনেক কম সহনশীল। স্পীচম্যাপ হলো এমন একটি প্ল্যাটফর্ম যা বিভিন্ন মডেল কীভাবে সংবেদনশীল এবং বিতর্কিত বিষয়গুলো সামলায় তা তুলনা করে। তাদের মতে, এটি “এখন পর্যন্ত চিনা সরকার সমালোচনার ক্ষেত্রে সবচেয়ে কঠোর সেন্সরশিপ (censorship) প্রয়োগকারী ডিপসিক মডেল”।

জানুয়ারিতে ওয়্যার্ডের (Wired) একটি নিবন্ধে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, চিনের মডেলগুলোকে কঠোর তথ্য নিয়ন্ত্রণ মেনে চলতে হয়। ২০২৩ সালের একটি আইন মডেলগুলোকে “রাষ্ট্রীয় ঐক্য এবং সামাজিক সম্প্রীতিকে ক্ষতিগ্রস্ত করে” এমন বিষয়বস্তু তৈরি করা থেকে বিরত করে, যা সরকারের ইতিহাস ও রাজনৈতিক narrative-এর বিরোধী বিষয়গুলোকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। এই নিয়মগুলো মেনে চলার জন্য, চিনা স্টার্টআপগুলো সাধারণত প্রম্পট-লেভেল ফিল্টার (prompt-level filter) বা ফাইন-tuning (fine-tuning) ব্যবহার করে তাদের মডেলগুলোকে সেন্সর করে। একটি গবেষণায় দেখা গেছে, ডিপসিকের প্রথম R1 চিনা সরকার রাজনৈতিকভাবে বিতর্কিত মনে করে এমন বিষয়গুলোর প্রায় ৮৫% প্রশ্নের উত্তর দিতে অস্বীকার করেছে।

xlr8harder-এর মতে, R1-0528 চিনের জিনজিয়াং (Xinjiang) অঞ্চলের বন্দিশিবিরগুলোর মতো বিষয়গুলোর উত্তর সেন্সর করে। এই শিবিরগুলোতে ১০ লক্ষেরও বেশি উইগুর মুসলিমকে (Uyghur Muslim) নির্বিচারে আটক রাখা হয়েছে। যদিও এটি মাঝে মাঝে চিনা সরকারের নীতির কিছু দিকের সমালোচনা করে - xlr8harder-এর পরীক্ষায় এটি মানবাধিকার লঙ্ঘনের উদাহরণ হিসেবে জিনজিয়াং শিবিরগুলোর কথা উল্লেখ করেছে – তবে সরাসরি প্রশ্ন করা হলে, মডেলটি প্রায়শই চিনা সরকারের অফিসিয়াল অবস্থান জানায়।

টেকক্রাঞ্চও (TechCrunch) তাদের সংক্ষিপ্ত পরীক্ষায় এটি লক্ষ্য করেছে।

চিনের প্রকাশ্যে উপলব্ধ এআই মডেলগুলো, যেমন ভিডিও তৈরির মডেলগুলো, এর আগেও তিয়েনআনমেন স্কয়ারের (Tiananmen Square) গণহত্যার মতো চিনা সরকারের কাছে সংবেদনশীল বিষয়গুলো সেন্সর করার জন্য সমালোচিত হয়েছে। ডিসেম্বরে, এআই ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম হাগিং ফেসের (Hugging Face) সিইও ক্লেমেন্ট ডেল্যাং (Clément Delangue) সতর্ক করে বলেছিলেন যে পশ্চিমা কোম্পানিগুলো ভালো পারফর্ম করা, প্রকাশ্যে লাইসেন্স করা চিনা এআই-এর ওপর নির্ভর করার অপ্রত্যাশিত পরিণতি হতে পারে।

এআই মডেলগুলোর ওপর সেন্সরশিপের প্রভাব দীর্ঘদিন ধরেই একটি উদ্বেগের বিষয়, বিশেষ করে ভূ-রাজনৈতিক উত্তেজনার প্রেক্ষাপটে। ডিপসিক R1-0528-এর ঘটনা এআই প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং চিন্তার স্বাধীনতা ও তথ্য পাওয়ার অধিকারের মধ্যে জটিল ভারসাম্যকে তুলে ধরে। ডিপসিক কীভাবে এই চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলা করে এবং এটি এআই শিল্পের ভবিষ্যৎ উন্নয়নের জন্য কী অর্থ বহন করে, তা গভীরভাবে দেখার মতো বিষয়।

সেন্সরশিপের সংজ্ঞা ও প্রকার

সেন্সরশিপ, ব্যাপক অর্থে তথ্যের সীমাবদ্ধতা বা দমন, বিভিন্ন রূপে প্রকাশ পেতে পারে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের ক্ষেত্রে, সেন্সরশিপ সাধারণত নিম্নলিখিত রূপে দেখা যায়:

  • বিষয়বস্তু ফিল্টারিং (Content Filtering): মডেলগুলোকে কিছু নির্দিষ্ট ধরণের বিষয়বস্তু তৈরি বা প্রদর্শন করা থেকে বিরত রাখা, যেমন রাজনৈতিকভাবে সংবেদনশীল বিষয়, সহিংসতা, বৈষম্য ইত্যাদি।
  • তথ্য বিকৃতি (Information Distortion): মডেল কর্তৃক উপস্থাপিত তথ্য পরিবর্তন বা বিকৃত করা, যাতে তা কোনো নির্দিষ্ট মতাদর্শ বা রাজনৈতিক অবস্থানের সঙ্গে সঙ্গতিপূর্ণ হয়।
  • উত্তর পরিহার (Answer Avoidance): মডেল কর্তৃক কিছু প্রশ্নের উত্তর দিতে অস্বীকার করা, অথবা অস্পষ্ট, দ্ব্যর্থবোধক উত্তর দেওয়া।
  • প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং (Prompt Engineering): বিশেষভাবে তৈরি করা প্রম্পটের মাধ্যমে মডেলকে নির্দিষ্ট অভিপ্রায় অনুযায়ী উত্তর দিতে পরিচালিত করা।

ডিপসিক R1-0528-এর ঘটনা থেকে বোঝা যায় যে, এই মডেল সম্ভবত উপরের একাধিক সেন্সরশিপ পদ্ধতি ব্যবহার করেছে, বিশেষ করে যখন চিনা সরকারের কাছে সংবেদনশীল বিষয়গুলোর কথা আসে।

সেন্সরশিপের কারণ ও উদ্দেশ্য

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেলে সেন্সরশিপ প্রয়োগ করার কারণ ও উদ্দেশ্য সাধারণত বহুবিধ হয়ে থাকে:

  • আইন ও বিধিবিধান (Laws and Regulations): কিছু দেশ বা অঞ্চল আইন ও বিধিবিধান প্রণয়ন করেছে, যেখানে এআই মডেলগুলোকে নির্দিষ্ট তথ্য নিয়ন্ত্রণ মান মেনে চলতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, চিনের প্রাসঙ্গিক আইনগুলো মডেলগুলোকে “রাষ্ট্রীয় ঐক্য এবং সামাজিক সম্প্রীতিকে ক্ষতিগ্রস্ত করে” এমন বিষয়বস্তু তৈরি করা থেকে বিরত রাখে।
  • রাজনৈতিক চাপ (Political Pressure): সরকার বা রাজনৈতিক গোষ্ঠীগুলো এআই কোম্পানিগুলোর ওপর চাপ সৃষ্টি করতে পারে, যাতে তারা তাদের রাজনৈতিক স্বার্থ রক্ষার জন্য মডেলের বিষয়বস্তু সেন্সর করে।
  • সামাজিক দায়বদ্ধতা (Social Responsibility): এআই কোম্পানিগুলো সামাজিক দায়বদ্ধতার খাতিরে স্বতঃপ্রণোদিতভাবে মডেলের বিষয়বস্তু সেন্সর করতে পারে, যাতে ক্ষতিকর তথ্য প্রচার বা সামাজিক অস্থিরতা এড়ানো যায়।
  • বাণিজ্যিক স্বার্থ (Commercial Interests): সরকার বা জনগণের বিরাগভাজন হওয়া এড়াতে, এআই কোম্পানিগুলো তাদের বাণিজ্যিক স্বার্থ রক্ষার জন্য মডেলের বিষয়বস্তু সেন্সর করতে পারে।

ডিপসিক, একটি চিনা এআই কোম্পানি হিসেবে, সম্ভবত আইন ও বিধিবিধান, রাজনৈতিক চাপ এবং সামাজিক দায়বদ্ধতা সহ বিভিন্ন দিক থেকে বিবেচনার সম্মুখীন হয়েছে, যার কারণে R1-0528-এর ওপর সেন্সরশিপ আরোপ করতে হয়েছে।

সেন্সরশিপের সম্ভাব্য প্রভাব

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেলের সেন্সরশিপ নিম্নলিখিত সম্ভাব্য প্রভাবগুলো ফেলতে পারে:

  • তথ্য প্রাপ্তিতে সীমাবদ্ধতা (Limitation of Information Access): সেন্সরশিপ ব্যবহারকারীদের ব্যাপক ও বস্তুনিষ্ঠ তথ্য প্রাপ্তিতে সীমাবদ্ধতা তৈরি করবে, যা তাদের বিচার ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতাকে প্রভাবিত করবে।
  • উদ্ভাবনের পথে বাঁধা (Stifling Innovation): সেন্সরশিপ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স প্রযুক্তির বিকাশে বাধা দিতে পারে, কারণ গবেষকরা অবাধে বিভিন্ন ধারণা অনুসন্ধান এবং পরীক্ষা করতে অক্ষম হতে পারে।
  • সামাজিক বিভাজন বৃদ্ধি (Increased Social Division): সেন্সরশিপ সামাজিক বিভাজনকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে, কারণ বিভিন্ন গোষ্ঠী কেবলমাত্র তাদের নিজস্ব অবস্থানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ তথ্য পেতে পারে।
  • বিশ্বাসের অভাব (Damage to Trust): যদি ব্যবহারকারীরা জানতে পারে যে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেলে সেন্সরশিপ রয়েছে, তবে তারা সেই মডেলের ওপর আস্থা হারাতে পারে।

ডিপসিক R1-0528-এর ঘটনা ইঙ্গিত দেয় যে, সেন্সরশিপ চিনা সরকারের সংবেদনশীল বিষয়গুলো সম্পর্কে তথ্য পাওয়ার ক্ষেত্রে ব্যবহারকারীদের সীমাবদ্ধ করতে পারে।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপ মোকাবেলার কৌশল

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপ মোকাবেলার জন্য নিম্নলিখিত কৌশলগুলো অবলম্বন করা যেতে পারে:

  • প্রযুক্তিগত উপায় (Technical Measures): সেন্সরশিপ ফিল্টারগুলো সনাক্ত এবং এড়িয়ে যেতে সক্ষম প্রযুক্তি তৈরি করা।
  • আইনি পদক্ষেপ (Legal Action): বাক স্বাধীনতার লঙ্ঘন করে এমন সেন্সরশিপের বিরুদ্ধে আইনি পদক্ষেপ নেওয়া।
  • গণসচেতনতা বৃদ্ধি (Public Advocacy): আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপ সম্পর্কে জনগণের সচেতনতা বৃদ্ধি করা এবং সরকার ও কর্পোরেট সংস্থাগুলোকে পদক্ষেপ নেওয়ার আহ্বান জানানো।
  • বিকেন্দ্রীভূত এআই (Decentralized AI): বিকেন্দ্রীভূত আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা, যাতে সেন্সরশিপের সম্ভাবনা হ্রাস পায়।
  • ওপেন সোর্স সহযোগিতা (Open Source Collaboration): আরও উন্মুক্ত ও স্বচ্ছ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেল তৈরি করার জন্য ওপেন সোর্স সহযোগিতাকে উৎসাহিত করা।

ডিপসিকের প্রতিক্রিয়া

ডিপসিক R1-0528-এর সেন্সরশিপ নিয়ে করা অভিযোগগুলোর বিষয়ে এখনো কোনো প্রতিক্রিয়া জানায়নি। যদি ডিপসিক এই বিষয়ে কোনো প্রতিক্রিয়া জানায়, তবে নিম্নলিখিত বিষয়গুলোর ওপর নজর রাখা উচিত:

  • ডিপসিক কি R1-0528-এর ওপর সেন্সরশিপ আরোপ করার কথা স্বীকার করে?
  • যদি স্বীকার করে, তবে ডিপসিকের সেন্সরশিপের কারণ ও উদ্দেশ্য কী?
  • ডিপসিক কি তাদের সেন্সরশিপ নীতি পরিবর্তন করার পরিকল্পনা করছে?
  • ডিপসিক কীভাবে প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং তথ্যের স্বাধীনতার মধ্যে ভারসাম্য রক্ষা করে?

ডিপসিকের প্রতিক্রিয়া আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শিল্পের ওপর গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলবে।

সেন্সরশিপ ও নৈতিকতার আলোচনা

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপ বেশ কয়েকটি নৈতিক সমস্যা উত্থাপন করে, যার মধ্যে রয়েছে:

  • বাক স্বাধীনতা (Freedom of Speech): আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেলগুলোর কি বাক স্বাধীনতা থাকা উচিত?
  • তথ্য প্রাপ্তি (Access to Information): ব্যবহারকারীদের কি বিস্তৃত ও বস্তুনিষ্ঠ তথ্য পাওয়ার অধিকার আছে?
  • স্বচ্ছতা (Transparency): আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স কোম্পানিগুলোর কি তাদের সেন্সরশিপ নীতি প্রকাশ করা উচিত?
  • দায়িত্ব (Responsibility): আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের জন্য কে দায়ী?
  • বিশ্বাস (Trust): আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের যুগে কীভাবে বিশ্বাস স্থাপন করা যায়?

এই নৈতিক সমস্যাগুলো নিয়ে গভীরভাবে আলোচনা করা প্রয়োজন।

চিনা সেন্সরশিপের বিশেষত্ব

চিনা সেন্সরশিপের কিছু বিশেষত্ব রয়েছে, যা নিম্নরূপ:

  • বিস্তৃত পরিধি (Broad Scope): চিনের সেন্সরশিপের পরিধি রাজনীতি, ইতিহাস, সংস্কৃতি, ধর্মসহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিস্তৃত।
  • কঠোরতা (Severity): চিনের সেন্সরশিপ অত্যন্ত কঠোর, এমনকি ব্যক্তিগত মন্তব্যের ওপরও নজর রাখা হয়।
  • উন্নত প্রযুক্তি (Advanced Technology): চিনে একটি বিশাল সেন্সরশিপ দল রয়েছে, যারা উন্নত প্রযুক্তি ব্যবহার করে সেন্সরশিপ চালায়।
  • আইনি সমর্থন (Legal Support): চিনে সেন্সরশিপকে সমর্থন করার জন্য একাধিক আইন ও বিধিবিধান রয়েছে।

এই বিশেষত্বগুলো চিনে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মডেল তৈরি করাকে কঠিন করে তোলে।

বৈশ্বিক আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের তুলনা

চিন ছাড়াও অন্যান্য দেশেও বিভিন্ন ধরনের আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপ বিদ্যমান, যা প্রধানত নিম্নলিখিত দিকগুলোতে দেখা যায়:

  • ইউরোপ (Europe): ইউরোপীয় ইউনিয়ন (European Union) আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স আইন (Artificial Intelligence Act) প্রণয়ন করেছে, যার লক্ষ্য আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ করা এবং এটিকে বৈষম্য বা মানবাধিকার লঙ্ঘনের জন্য ব্যবহার করা থেকে বিরত রাখা।
  • মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র (United States): মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র মূলত বাজারের নিয়ম এবং শিল্প সংস্থাগুলোর স্ব-নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের বিকাশ নিয়ন্ত্রণ করে, তবে বিষয়বস্তু সেন্সরশিপ নিয়ে কিছু বিতর্ক রয়েছে।
  • অন্যান্য দেশ (Other Countries): অন্যান্য দেশগুলোও তাদের নিজস্ব পরিস্থিতি অনুযায়ী বিভিন্ন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স নিয়ন্ত্রণ নীতি তৈরি করেছে, যার মধ্যে কিছু নীতি বিষয়বস্তু সেন্সরশিপের সাথে সম্পর্কিত।

বিভিন্ন দেশের আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের তুলনা করে সেন্সরশিপের জটিলতা এবং ভিন্নতা ভালোভাবে বোঝা যায়।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের ভবিষ্যৎ প্রবণতা

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের ভবিষ্যৎ প্রবণতাগুলোর মধ্যে নিম্নলিখিত বিষয়গুলো অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

  • প্রযুক্তিগত অগ্রগতি (Technological Advancement): সেন্সরশিপ প্রযুক্তি এবং অ্যান্টি-সেন্সরশিপ প্রযুক্তি উভয়ই ক্রমাগত উন্নত হতে থাকবে, যা একটি বিড়াল-ইঁদুর খেলার মতো পরিস্থিতি তৈরি করবে।
  • নিয়ন্ত্রণ জোরদার (Strengthened Regulation): বিভিন্ন দেশের সরকার আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের ওপর নিয়ন্ত্রণ জোরদার করতে পারে, যার মধ্যে বিষয়বস্তু সেন্সরশিপও অন্তর্ভুক্ত।
  • আন্তর্জাতিক সহযোগিতা (International Cooperation): বিভিন্ন দেশ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স পরিচালনা সংক্রান্ত বিষয়ে আন্তর্জাতিক সহযোগিতা বাড়াতে পারে, যার মধ্যে বিষয়বস্তু সেন্সরশিপও অন্তর্ভুক্ত।
  • সামাজিক মনোযোগ (Social Attention): সমাজের সকল স্তরের মানুষ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের প্রভাব সম্পর্কে আরও বেশি সচেতন হবে এবং আরও দায়িত্বশীল পদক্ষেপ নেওয়ার আহ্বান জানাবে।

ডিপসিকের ওপর সেন্সরশিপের প্রভাব

ডিপসিক, একটি চিনা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স কোম্পানি হিসেবে, চিনা সেন্সরশিপ দ্বারা গভীরভাবে প্রভাবিত। চিনা আইন ও বিধিবিধান মেনে চলা এবং ব্যবহারকারীদের চাহিদা পূরণের মধ্যে ডিপসিককে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। সেন্সরশিপের কারণে সৃষ্ট চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলা করার ওপর ডিপসিকের ভবিষ্যৎ উন্নয়ন নির্ভর করছে।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ও পক্ষপাত

সেন্সরশিপ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের পক্ষপাতিত্বের (bias) সঙ্গে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত। সেন্সরশিপের কারণে একটি মডেল শুধুমাত্র আংশিক তথ্য শিখতে পারে, যার ফলে পক্ষপাতদুষ্ট হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। ডিপসিককে এমন পদক্ষেপ নিতে হবে, যাতে তাদের মডেল বিস্তৃত ও বস্তুনিষ্ঠ তথ্য শিখতে পারে এবং কোনো প্রকার পক্ষপাতিত্ব থেকে বাঁচতে পারে।

স্বচ্ছতা ও ব্যাখ্যাযোগ্যতা

সেন্সরশিপের কারণে সৃষ্ট চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলার জন্য ডিপসিকের উচিত তাদের মডেলের স্বচ্ছতা ও ব্যাখ্যাযোগ্যতা বাড়ানো। সংবেদনশীল বিষয়গুলো নিয়ে তাদের মডেল কীভাবে কাজ করে, তা ব্যাখ্যা করা উচিত। এটি ব্যবহারকারীর আস্থা তৈরি করতে এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সুস্থ বিকাশে সহায়তা করবে।

সারসংক্ষেপ

ডিপসিক R1-0528-এর ঘটনা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সেন্সরশিপের জটিলতা এবং গুরুত্ব তুলে ধরে। সেন্সরশিপ তথ্য প্রাপ্তি, প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন, সামাজিক বিভাজন এবং ব্যবহারকারীর আস্থার ওপর গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে। সেন্সরশিপ মোকাবেলার জন্য প্রযুক্তিগত উপায়, আইনি পদক্ষেপ, গণসচেতনতা বৃদ্ধি, বিকেন্দ্রীভূত আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং ওপেন সোর্স সহযোগিতার মতো বিভিন্ন কৌশল প্রয়োজন। ডিপসিক, একটি চিনা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স কোম্পানি হিসেবে, চিনা আইন ও বিধিবিধান মেনে চলা এবং ব্যবহারকারীদের চাহিদা পূরণের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। সেন্সরশিপের কারণে সৃষ্ট চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলার জন্য ডিপসিকের উচিত তাদের মডেলের স্বচ্ছতা ও ব্যাখ্যাযোগ্যতা বাড়ানো।