1、技术应用的局限性

虽然DeepSeek具有强大的功能，但在实际应用中还存在一些局限性。例如，在一些复杂的专业领域，如医疗、法律等，DeepSeek的准确性和可靠性还有待提高。在医疗领域，医生的诊断和治疗需要综合考虑患者的病史、症状、检查结果等多方面因素，而目前的AI技术还难以完全模拟医生的临床思维和决策过程。此外，AI技术的应用还受到数据质量和安全性的限制。如果数据不准确或不完整，AI模型的输出结果也会受到影响。同时，数据泄露和滥用等问题也给AI技术的应用带来了安全隐患。

2、就业结构的调整

DeepSeek的广泛应用可能会导致就业结构的调整，一些传统的工作岗位可能会被取代。这对于一些从事简单重复性劳动的打工人来说，将面临失业的风险。例如，在客服行业，随着智能客服系统的普及，一些人工客服岗位可能会被智能客服取代。此外，就业结构的调整还会对打工人的职业技能提出新的要求。打工人需要不断学习和提升自己的技能，以适应新的就业市场需求。然而，对于一些年龄较大、学历较低的打工人来说，他们可能难以适应这种变化，面临着更大的就业压力。

3、伦理和法律问题

AI技术的发展也带来了一系列伦理和法律问题。例如，AI的决策过程往往是不透明的，这可能导致一些不公平的决策结果。在一些招聘场景中，如果AI算法基于有偏见的数据进行训练，可能会导致对某些群体的歧视。此外，AI技术的应用还可能引发隐私保护、知识产权等方面的法律问题。例如，在使用AI技术处理个人数据时，如何保护个人隐私是一个亟待解决的问题。如果这些问题得不到妥善解决，将会影响AI技术的健康发展，也会给打工人的权益带来损害。