Kinesiske KI-modeller: hva er forskjellen på DeepSeek som app og som lokale modellvekter?

Kinesiske KI-modeller ble et praktisk spørsmål for norske virksomheter da DeepSeek ble lansert i januar 2025 og raskt fikk et stort antall brukere. Det italienske datatilsynet Garante påla 30. januar 2025 en umiddelbar begrensning av behandlingen av italienske brukeres opplysninger, og tilsynet i Berlin meldte 27. juni 2025 DeepSeek-appen til Apple og Google som ulovlig innhold. Nasjonal sikkerhetsmyndighet (NSM) har vurdert at risikoen ved appen taler mot å tillate den på tjenesteenheter. Den rettslige vurderingen avhenger likevel av hvordan modellen brukes. De samme modellene finnes som app, som programmeringsgrensesnitt (API) og som åpne modellvekter som kan kjøres i virksomhetens egen infrastruktur. Spørsmålene er når bruken innebærer en overføring av personopplysninger til Kina, hva som gjenstår av risiko når vektene kjøres lokalt, og hva virksomheten bør kreve av leverandørene sine.

Hvilke kinesiske KI-modeller er aktuelle, og hvordan brukes de?

De mest brukte kinesiske KI-modellene i Europa kommer fra DeepSeek og fra Alibaba, som utvikler Qwen-modellene. Begge tilbyr egne tjenester der brukeren skriver direkte til modellen, og et API som andre programvareleverandører kan bygge inn i sine produkter. Begge har i tillegg publisert modellvekter som hvem som helst kan laste ned. DeepSeek-R1 er lisensiert under MIT-lisensen, som etter modellkortet tillater kommersiell bruk, endringer og avledede verk. Flere Qwen-modeller er lisensiert under Apache 2.0.

Modellvektene er tallene som utgjør selve modellen. Kjøres vektene på virksomhetens egne servere eller hos en skyleverandør som virksomheten velger, sendes ingen data tilbake til utvikleren av modellen. Det er derfor nødvendig å skille mellom tre bruksmåter, nemlig utviklerens egen tjeneste, utviklerens API og egen drift av de åpne vektene. Den rettslige vurderingen er ulik for hver av dem, og overføringsreglene er nærmere omtalt på pilarsiden om personvern.

Innebærer DeepSeek-appen og API-et en overføring til Kina?

Bruk av DeepSeeks egen tjeneste innebærer at personopplysninger overføres til Kina. Etter DeepSeeks personvernerklæring, sist oppdatert 10. februar 2026, samles opplysningene inn, behandles og lagres «in People’s Republic of China». Behandlingsansvarlig er Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd., og selskapet har utpekt Prighter Group som representant i EU etter GDPR art. 27. En slik representant er et kontaktpunkt for tilsyn og registrerte. Den gjør ikke DeepSeek til et selskap etablert i EØS og gir ikke grunnlag for overføringen.

Overføring til tredjeland krever grunnlag etter personvernforordningen kapittel V (GDPR art. 44). Europakommisjonen har ikke truffet adekvansbeslutning for Kina. Overføringen må derfor bygge på egnede garantier etter GDPR art. 46, for eksempel standard personvernbestemmelser. Etter EU-domstolens dom i sak C-311/18 (Schrems II) må eksportøren i tillegg vurdere om lovgivningen i mottakerlandet gjør at garantiene ikke virker etter sin hensikt, og eventuelt iverksette supplerende tiltak.

Tilsynet i Berlin konkluderte med at DeepSeek bryter GDPR art. 46 nr. 1 fordi selskapet ikke hadde vist at opplysningene fra tyske brukere er beskyttet på et nivå som tilsvarer EU-retten. Tilsynet hadde først bedt DeepSeek om å trekke appen eller oppfylle vilkårene for overføring, og meldte deretter appen til Apple og Google etter forordningen om digitale tjenester (DSA) art. 16. Garante hadde allerede i januar 2025 ansett DeepSeeks svar som helt utilstrekkelige og avvist selskapets syn om at EU-retten ikke gjaldt for det. Forordningen gjelder for en behandlingsansvarlig utenfor EØS som tilbyr tjenester til personer i EØS (GDPR art. 3 nr. 2).

Etter vår vurdering vil en norsk virksomhet vanskelig kunne bruke DeepSeeks app eller API med personopplysninger på lovlig måte. Leverandøren må ha tilgang til innholdet i klartekst for å kunne svare, og tekniske tiltak som kryptering kan da ikke hindre myndighetstilgang i mottakerlandet. Personvernerklæringen åpner dessuten for at brukerens innhold brukes til å trene og forbedre modellene, med rett til å reservere seg. Det samme gjelder i utgangspunktet når en programvareleverandør bygger DeepSeeks API inn i en tjeneste som virksomheten kjøper, fordi opplysningene da overføres videre fra leverandøren til DeepSeek.

Hva sier NSM om DeepSeek?

NSM har ikke utgitt et eget råd om DeepSeek, men omtaler appen i temarapporten Mobilapplikasjoner på tjenesteenheter, sist oppdatert 21. mai 2025. NSM viser til at bruksvilkårene sier at all dialog med appen og andre opplysninger den henter fra mobilenheten, lagres i Kina, og at kinesisk lov gir landets myndigheter tilgang til denne informasjonen. NSM peker også på at kommunikasjonen mellom appen og tjenestetilbyderen ikke er sikret mot avlytting og manipulasjon. Konklusjonen er formulert slik.

Alt dette er risikofaktorer som underbygger en vurdering om ikke å tillate installasjon av applikasjonen på tjenesteenheter.

Rapporten legger til grunn at det er virksomheten som skal vurdere applikasjoner i sitt eget sikkerhetsarbeid. For virksomheter underlagt sikkerhetsloven er vurderingen en del av det forebyggende sikkerhetsarbeidet. Andre virksomheter bør bruke NSMs vurdering som utgangspunkt når de fastsetter hvilke KI-tjenester ansatte kan bruke. Interne regler for dette er omtalt i artikkelen om KI-retningslinjer for ansatte.

Hvordan endres risikoen når kinesiske KI-modeller kjøres lokalt?

Når de åpne vektene kjøres i virksomhetens egen infrastruktur, overføres ingen personopplysninger til Kina gjennom bruken av modellen. Det samme gjelder når en skyleverandør i EØS drifter modellen for virksomheten, forutsatt at leverandøren selv ikke overfører data ut av EØS. Overføringsvurderingen følger da den som faktisk behandler opplysningene. Modellens kinesiske opphav har i seg selv ingen betydning for om GDPR kapittel V kommer til anvendelse.

Risikoen flytter seg til leverandørkjeden og til modellens innhold. NSM advarte i Risiko 2025 om at ondsinnede aktører kan legge ut modeller med bakdører på delingsplattformer som Hugging Face, og at modellfiler kan kjøre ondsinnet kode når de lastes ned. En modell kan også ha innebygde begrensninger eller skjevheter fra treningen som ikke er synlige for brukeren. Dette er ikke særegent for kinesiske modeller, men det gjør det viktig å vite hvor vektene er hentet fra, og å teste modellen mot de oppgavene den skal brukes til.

Hva bør virksomheten kreve av leverandøren?

Virksomheten bør i avtalen med programvare- og KI-leverandører fastsette hvilke modeller og modelleverandører tjenesten kan bruke. Mange tjenester bygger på en eller flere språkmodeller levert via API, og leverandøren kan bytte modell uten at kunden merker det i brukergrensesnittet. Modelleverandøren er en underdatabehandler når den behandler personopplysninger på vegne av kunden. Databehandleravtalen bør derfor gi kunden rett til forhåndsvarsel og innsigelse ved bytte, slik det er omtalt i artikkelen om databehandleravtale ved kjøp av SaaS.

Avtalen bør også angi behandlingssted for all inferens og forby overføring til land uten adekvansbeslutning uten kundens skriftlige samtykke. Bruker leverandøren åpne vekter, bør den dokumentere hvor vektene er hentet fra, hvordan integriteten er kontrollert, og hvilke tester modellen har gjennomgått. For behandlinger med høy risiko må valget av modell og behandlingssted inngå i vurderingen av personvernkonsekvenser, se artikkelen om DPIA for KI-verktøy.

Hva bør virksomheten gjøre?

Virksomheten bør skille mellom de tre bruksmåtene i sine interne regler og i leverandøravtalene, fordi et generelt forbud mot kinesiske KI-modeller kan stenge for lokal bruk som er lovlig, samtidig som det ikke fanger opp leverandører som bruker DeepSeeks API i bakgrunnen. Følgende tiltak bør gjennomføres.

1. Fastsett i interne regler at DeepSeeks og andre kinesiske utvikleres egne tjenester ikke skal brukes med personopplysninger, forretningshemmeligheter eller taushetsbelagt informasjon.
2. Kartlegg hvilke KI-modeller og modelleverandører de eksisterende SaaS-tjenestene bruker, og be om skriftlig bekreftelse på behandlingssted.
3. Ta inn i nye avtaler en liste over godkjente modeller og en plikt for leverandøren til å varsle før modellbytte.
4. Krev dokumentasjon av kilde, integritetskontroll og testing før åpne modellvekter tas i bruk i egen infrastruktur.
5. Blokker installasjon av DeepSeek-appen på tjenesteenheter i samsvar med NSMs vurdering, dersom virksomheten styrer enhetene sentralt.

Spørsmål og svar

Neste faglige kontroll: 31. mars 2027