DeepSeek作为AI工具虽功能强大，但存在数据隐私风险、信息准确性不足、依赖过度导致能力退化等显著弊端，尤其在医疗、金融等专业领域可能引发严重后果。

1. 数据安全与隐私隐患
   DeepSeek可能因加密技术薄弱或第三方合规性问题导致用户敏感信息泄露，包括聊天记录、银行卡数据等。部分案例显示，黑客攻击或系统漏洞可能使数据被恶意利用，需警惕未授权收集行为。

2. 信息可靠性存疑
   在医疗健康、金融投资等领域，其提供的信息可能存在偏差或过时，例如错误诊断建议、虚构金融分析模型。算法训练数据的局限性还会放大性别、种族等偏见，影响结果公正性。

3. 过度依赖与能力退化
   用户（如医生、研究者）长期依赖AI可能导致基础技能（如医患沟通、数据验证）弱化。部分场景下，盲目信任AI结论会引发信任危机，例如患者质疑专业诊断或学术研究引用虚假文献。

4. 技术限制与体验缺陷
   网络要求高、语言支持有限等问题影响实用性，部分任务处理能力甚至不如基础工具。界面设计混乱、响应延迟等体验问题进一步降低效率，尤其在紧急场景中可能延误决策。

使用DeepSeek需权衡利弊，建议结合人工验证、限制敏感信息输入，并优先选择权威渠道交叉核对关键内容。