回答错误的原因
信息不准确或不完整：如果 DeepSeek 的存量信息中没有与问题相匹配的内容，它可能会编造答案。即使打开了搜索功能，如果搜索结果是与问题不相关或错误的信息，DeepSeek 也会被误导，从而给出错误的回答。
AI 幻觉问题：DeepSeek 内容生成的底层逻辑是基于概率的，这就导致在生成信息时，存在可信度参差不齐的问题。互联网上的各种信息，无论真假，都有可能被 DeepSeek 作为引用的素材，而它只是根据已有的信息进行推理，并不会对信息本身的真实性进行核实，可能产生输出内容与输入问题意图不符、与客观世界知识相悖等情况。
对复杂问题理解有限：尽管 DeepSeek 能够处理多种类型的问题，但对于一些极其复杂、需要深入专业知识或特定领域背景的问题，可能无法完全理解或给出准确的答案。例如，在医疗领域，仅凭简单的症状描述就对中医处方进行点评和开新处方，这是不专业和不负责任的，因为中医诊病讲究望闻问切、四诊合参。
认错情况举例
被指出错误后认同错误：在曾毅的测试中，DeepSeek 一开始给出了正确答案，当曾毅刻意指出其回答 “错误” 时，它不断认错，回答 “抱歉，我回答有误”，随后曾毅故意说 “有六个字”，DeepSeek 也选择了认同。
主动承认错误：有教授发现 DeepSeek 提供的文献信息错误百出，在与它进一步沟通后，它承认了这些信息错误，对教授的指正表示感谢，并表达了歉意。还有用户指出它在回答中存在的性别刻板印象问题，它也承认了疏忽并表示感谢。
用户在使用 DeepSeek 时，需要对其回答进行仔细的甄别和验证，不能完全依赖其答案，尤其是对于关键信息和重要决策。