摘 要：隨著我國(guó)生成式人工智能的蓬勃發(fā)展，DeepSeek橫空出世，其以較低的訓(xùn)練成本培育出高質(zhì)量的生成式人工智能模型，為我國(guó)生成式人工智能市場(chǎng)注入強(qiáng)大活力，還為全球人工智能創(chuàng)新開辟了新路徑。DeepSeek憑借知識(shí)蒸餾這一技術(shù)模式所獲取的商業(yè)成功引發(fā)了市場(chǎng)的廣泛關(guān)切。然而，知識(shí)蒸餾模式仍存在模型訓(xùn)練的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私風(fēng)險(xiǎn)以及生成內(nèi)容的責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)。為此，應(yīng)確立侵權(quán)判斷標(biāo)準(zhǔn)促進(jìn)企業(yè)合規(guī)運(yùn)營(yíng)、構(gòu)建全流程全主體的數(shù)據(jù)保護(hù)策略并且明確各方責(zé)任提升透明度標(biāo)準(zhǔn)。希冀以此破除知識(shí)蒸餾模式所蘊(yùn)含的負(fù)外部性風(fēng)險(xiǎn)并襄助我國(guó)生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：DeepSeek；生成式人工智能；知識(shí)蒸餾；知識(shí)產(chǎn)權(quán)；個(gè)人信息保護(hù)；歸責(zé)問(wèn)題

一、問(wèn)題的提出

自美國(guó)人工智能研發(fā)公司OpenAI推出ChatGPT以來(lái)，生成式人工智能技術(shù)在諸多領(lǐng)域引發(fā)深遠(yuǎn)影響。2025年1月，我國(guó)科技企業(yè)發(fā)布推理模型DeepSeek-R1，在多項(xiàng)評(píng)測(cè)中達(dá)到或超越國(guó)際先進(jìn)水平，其以同類研發(fā)團(tuán)隊(duì)1/10的訓(xùn)練成本實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量大語(yǔ)言模型的研發(fā)，并且該模型在推理能力、場(chǎng)景適配性等方面樹立了新標(biāo)桿。其所獲取的技術(shù)突破歸功于其對(duì)知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）技術(shù)的高效利用。知識(shí)蒸餾作為一種知識(shí)遷移與模型優(yōu)化技術(shù)，其核心在于通過(guò)“教師模型”（Teacher Model）向“學(xué)生模型”（Student Model）傳遞高效信息，使“學(xué)生模型”在較低計(jì)算成本下仍能保持優(yōu)越的泛化性能和推理能力。相較于傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練方式，知識(shí)蒸餾具有提升訓(xùn)練效率、優(yōu)化模型性能和減少計(jì)算資源消耗等優(yōu)勢(shì)［1］。

然而，該模式的技術(shù)特征也可能招致一系列法律風(fēng)險(xiǎn)。由于知識(shí)蒸餾依賴于已有數(shù)據(jù)與模型輸出進(jìn)行知識(shí)遷移，其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)及模型的使用、數(shù)據(jù)隱私安全及生成內(nèi)容的法律責(zé)任方面均可能引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)。首先，知識(shí)蒸餾模式下的模型培育易招致知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，若未經(jīng)授權(quán)使用受保護(hù)的數(shù)據(jù)及模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，可能構(gòu)成知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)。其次，知識(shí)蒸餾涉及對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，其中包含個(gè)人信息及敏感數(shù)據(jù)，若未能有效實(shí)施數(shù)據(jù)隱私安全保護(hù)措施，可能導(dǎo)致隱私泄露及數(shù)據(jù)濫用。最后，生成式人工智能的歸責(zé)問(wèn)題仍存在障礙。由于知識(shí)蒸餾模式下“學(xué)生模型”的輸出結(jié)果并非完全源于特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還涉及基于“教師模型”的知識(shí)遷移，若生成內(nèi)容涉及虛假、侵權(quán)及違法內(nèi)容，如何確定歸責(zé)主體及其法律責(zé)任成為實(shí)踐中的難點(diǎn)。

為促進(jìn)知識(shí)蒸餾模式下生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，并有效規(guī)制其可能招致的負(fù)外部性風(fēng)險(xiǎn)，亟須在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、個(gè)人信息與數(shù)據(jù)安全以及歸責(zé)機(jī)制方面采取相應(yīng)規(guī)制策略。首先，應(yīng)細(xì)化知識(shí)蒸餾模式下知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，并加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)、技術(shù)及模型利用的合規(guī)要求。其次，應(yīng)強(qiáng)化對(duì)個(gè)人信息及數(shù)據(jù)的保護(hù)，建立更加完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)安全合規(guī)的建設(shè)。最后，應(yīng)明確知識(shí)蒸餾模式下生成式人工智能的歸責(zé)原則，通過(guò)比例歸責(zé)機(jī)制的引入，明確各方主體的法律責(zé)任，并建立預(yù)防性規(guī)制措施以減少歸責(zé)不確定性可能帶來(lái)的法律風(fēng)險(xiǎn)。希冀以此保障知識(shí)蒸餾模式合規(guī)性的同時(shí)推動(dòng)我國(guó)生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

二、知識(shí)蒸餾模式的技術(shù)特性及價(jià)值

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，模型的輕量化與高效優(yōu)化已成為業(yè)界關(guān)注的核心議題。知識(shí)蒸餾作為一種高效的知識(shí)遷移與模型培育技術(shù)，正逐步改變傳統(tǒng)模型訓(xùn)練與部署的方式。通過(guò)將“教師模型”的知識(shí)有效傳遞給“學(xué)生模型”，知識(shí)蒸餾不僅在計(jì)算資源受限的環(huán)境下保持了較高的推理能力，還在提升模型適應(yīng)性、優(yōu)化計(jì)算成本、增強(qiáng)技術(shù)自主性等方面展現(xiàn)出顯著價(jià)值。深入探討知識(shí)蒸餾模式的技術(shù)特性及其在人工智能應(yīng)用中的價(jià)值，有助于更好地理解其在模型優(yōu)化、商業(yè)化落地及技術(shù)創(chuàng)新中的重要作用。

（一）知識(shí)蒸餾模式的技術(shù)特性

知識(shí)蒸餾作為一種知識(shí)遷移與模型優(yōu)化技術(shù)，其核心功能在于通過(guò)“教師模型”向“學(xué)生模型”傳遞高效的信息表征，使“學(xué)生模型”能夠在參數(shù)規(guī)模及算力資源較小的情況下保持較高的推理能力與泛化性能。相較于傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練方式，知識(shí)蒸餾具有獨(dú)特的技術(shù)特性，主要體現(xiàn)在知識(shí)表達(dá)的精煉性、信息傳遞的層級(jí)化以及模型適應(yīng)性的增強(qiáng)等方面。

首先，知識(shí)表達(dá)的精煉性是知識(shí)蒸餾的核心特征之一，其本質(zhì)在于對(duì)“教師模型”知識(shí)進(jìn)行高度提煉，以去除冗余信息并增強(qiáng)關(guān)鍵信息的表達(dá)能力。在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，“學(xué)生模型”并非簡(jiǎn)單復(fù)制“教師模型”的結(jié)構(gòu)，而是通過(guò)選擇性的信息篩選與重構(gòu)，僅學(xué)習(xí)模型推理過(guò)程中最具代表性的模式。相較于直接依賴完整的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，知識(shí)蒸餾所得的知識(shí)表征更具概括性，使得“學(xué)生模型”即使在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下，依然能夠具備較強(qiáng)的認(rèn)知與推理能力。因此，這種精煉的知識(shí)表達(dá)方式不僅降低了計(jì)算資源的需求，也減少了冗余信息對(duì)模型性能的干擾，提高了模型的整體學(xué)習(xí)效率。

其次，信息傳遞的層級(jí)化賦予知識(shí)蒸餾更豐富的知識(shí)遷移機(jī)制，使得“學(xué)生模型”不僅能夠?qū)W習(xí)“教師模型”的最終輸出，還能夠繼承其內(nèi)部不同層級(jí)的信息結(jié)構(gòu)。在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，“教師模型”的知識(shí)并非單一的靜態(tài)數(shù)據(jù)，而是涵蓋多層級(jí)的信息傳遞，包括輸入數(shù)據(jù)的深層特征、推理過(guò)程中形成的隱性表示以及最終的決策模式。“學(xué)生模型”在學(xué)習(xí)過(guò)程中，通過(guò)多層次的知識(shí)對(duì)齊，可以更全面地繼承“教師模型”的能力。這種層級(jí)化的信息傳遞方式，使得“學(xué)生模型”即使在計(jì)算資源受限的條件下，仍能獲得完整的知識(shí)體系，從而提高其在不同任務(wù)上的適應(yīng)性與泛化性能。

最后，模型適應(yīng)性的增強(qiáng)是知識(shí)蒸餾模式在人工智能應(yīng)用中的重要特性體現(xiàn)。知識(shí)蒸餾不僅能夠提升“學(xué)生模型”的推理能力，還能使其適應(yīng)不同的計(jì)算環(huán)境和任務(wù)需求。通過(guò)知識(shí)蒸餾，“學(xué)生模型”在繼承“教師模型”知識(shí)結(jié)構(gòu)的同時(shí)，可根據(jù)自身參數(shù)規(guī)模進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以適應(yīng)特定的計(jì)算環(huán)境。這種適應(yīng)性不僅體現(xiàn)在對(duì)不同數(shù)據(jù)分布的兼容性上，還包括對(duì)計(jì)算資源的靈活調(diào)整，使得“學(xué)生模型”能夠在移動(dòng)設(shè)備、邊緣計(jì)算等受限環(huán)境中保持高效運(yùn)行。因此，知識(shí)蒸餾所形成的知識(shí)遷移機(jī)制，也為人工智能系統(tǒng)在不同場(chǎng)景下的優(yōu)化與擴(kuò)展提供了技術(shù)保障，從而增強(qiáng)其在復(fù)雜應(yīng)用中的穩(wěn)定性。

（二）知識(shí)蒸餾模式的技術(shù)價(jià)值

在人工智能模型的研發(fā)與優(yōu)化過(guò)程中，知識(shí)蒸餾模式不僅在技術(shù)層面帶來(lái)了訓(xùn)練效率與性能優(yōu)化的突破，還在促進(jìn)計(jì)算資源利用與迭代優(yōu)化、優(yōu)化市場(chǎng)適應(yīng)性與應(yīng)用拓展及保障技術(shù)自主性與推動(dòng)創(chuàng)新等方面展現(xiàn)了重要的應(yīng)用價(jià)值。

其一，知識(shí)蒸餾促進(jìn)計(jì)算資源優(yōu)化與快速迭代，大幅降低了訓(xùn)練成本并提升了模型的開發(fā)效率。傳統(tǒng)的大模型訓(xùn)練依賴于海量數(shù)據(jù)與昂貴算力資源，而知識(shí)蒸餾模式通過(guò)知識(shí)遷移，使得“學(xué)生模型”能夠繼承“教師模型”的知識(shí)，從而減少對(duì)計(jì)算資源的需求。并且，相較于從零開始訓(xùn)練新模型，知識(shí)蒸餾能夠通過(guò)已有知識(shí)進(jìn)行漸進(jìn)式優(yōu)化，使模型能夠更快適應(yīng)市場(chǎng)需求的變化，縮短研發(fā)周期，并在競(jìng)爭(zhēng)激烈的人工智能市場(chǎng)中占據(jù)先機(jī)。

其二，知識(shí)蒸餾模式增強(qiáng)了人工智能技術(shù)的市場(chǎng)適應(yīng)性，推動(dòng)了其在多行業(yè)場(chǎng)景中的廣泛應(yīng)用。相較于傳統(tǒng)的大型模型的培育，知識(shí)蒸餾這種輕量化訓(xùn)練策略在降低算力消耗的同時(shí)，還提高了模型在推理階段的執(zhí)行效率，使其能夠更好地適用于移動(dòng)設(shè)備、邊緣計(jì)算等低資源環(huán)境，使得人工智能技術(shù)能夠更廣泛地應(yīng)用于各類行業(yè)場(chǎng)景［2］。同時(shí)，經(jīng)過(guò)知識(shí)蒸餾的輕量化模型在支持個(gè)性化與定制化模型訓(xùn)練方面更具優(yōu)勢(shì)，使企業(yè)能夠根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求優(yōu)化人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)行業(yè)專屬解決方案。這一能力不僅提升了人工智能技術(shù)的行業(yè)滲透率，也使企業(yè)能夠在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中構(gòu)建差異化優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能商業(yè)生態(tài)的擴(kuò)展。

其三，知識(shí)蒸餾模式確保了技術(shù)自主性并推動(dòng)創(chuàng)新能力的提升，使企業(yè)能夠在人工智能市場(chǎng)中保持競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)。當(dāng)前，許多主流大模型設(shè)有限制，禁止其API輸出被用于訓(xùn)練競(jìng)爭(zhēng)模型，而知識(shí)蒸餾模式使企業(yè)能夠利用開源模型進(jìn)行蒸餾，從而減少對(duì)外部技術(shù)的依賴。這種技術(shù)特點(diǎn)不僅規(guī)避了因政策變動(dòng)導(dǎo)致的法律與商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，還能有效增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)的自主掌控能力。再者，知識(shí)蒸餾模式還鼓勵(lì)開源生態(tài)的發(fā)展，通過(guò)開放模型和數(shù)據(jù)，吸引開發(fā)者參與優(yōu)化，并降低研發(fā)成本。這一策略有助于推動(dòng)人工智能技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新，使得企業(yè)能夠與全球研究社區(qū)保持同步，不斷優(yōu)化技術(shù)方案方法以提升模型性能。

三、知識(shí)蒸餾模式的負(fù)外部性風(fēng)險(xiǎn)

由于知識(shí)蒸餾涉及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的使用、模型知識(shí)的遷移以及生成內(nèi)容的處理，易引發(fā)一系列知識(shí)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)及責(zé)任歸屬問(wèn)題。首先，模型培育過(guò)程中可能涉及未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)、模型使用，導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)爭(zhēng)議；其次，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的個(gè)人信息可能因知識(shí)蒸餾的特性而被泄露或?yàn)E用，帶來(lái)隱私安全隱患；最后，知識(shí)蒸餾模式的技術(shù)特性可能導(dǎo)致生成內(nèi)容的不當(dāng)或違法，進(jìn)而產(chǎn)生法律責(zé)任。探討并紓解以上法律風(fēng)險(xiǎn)是確保人工智能安全與可持續(xù)應(yīng)用的前提。

（一）模型培育的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)

著作權(quán)法通常賦予作者對(duì)其作品的復(fù)制權(quán)、修改權(quán)、信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)等權(quán)利，而人工智能在使用數(shù)據(jù)的過(guò)程中，大量涉及復(fù)制和改編行為，從而引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)［3］。同樣，知識(shí)蒸餾模式通常也依賴于大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)，其中可能包含受著作權(quán)法保護(hù)的作品，如新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)論文、文學(xué)作品、程序代碼等。倘若訓(xùn)練數(shù)據(jù)未經(jīng)權(quán)利人許可即被用于模型訓(xùn)練，則可能構(gòu)成著作權(quán)侵權(quán)。并且，大型語(yǔ)言模型提供的API輸出數(shù)據(jù)是否屬于“作品”以及其著作權(quán)歸屬問(wèn)題，仍缺乏討論。若將API輸出作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于知識(shí)蒸餾，可能涉及對(duì)原始大模型開發(fā)者權(quán)利的侵犯。例如，某些商業(yè)化大模型的使用條款明確禁止用戶利用其API輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，而違反此類合同條款可能導(dǎo)致法律責(zé)任。

此外，知識(shí)蒸餾不僅涉及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的使用，還涉及“學(xué)生模型”的輸出是否構(gòu)成對(duì)原始大模型的侵權(quán)。依據(jù)著作權(quán)法，若“學(xué)生模型”的輸出結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間存在實(shí)質(zhì)性相似性，則可能構(gòu)成對(duì)原始作品的改編或復(fù)制，進(jìn)而引發(fā)著作權(quán)侵權(quán)問(wèn)題［4］。特別是在采用知識(shí)蒸餾方法時(shí)，“學(xué)生模型”并非簡(jiǎn)單地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，而是通過(guò)蒸餾過(guò)程內(nèi)化了“教師模型”的知識(shí)結(jié)構(gòu)，這可能導(dǎo)致“學(xué)生模型”的輸出在表達(dá)方式或內(nèi)容上與“教師模型”具有較高一致性，從而引發(fā)潛在的著作權(quán)爭(zhēng)議。在判斷模型輸出是否構(gòu)成著作權(quán)侵權(quán)時(shí)，法律通常關(guān)注作品的“獨(dú)創(chuàng)性”標(biāo)準(zhǔn)。如果“學(xué)生模型”的輸出結(jié)果僅包含事實(shí)性信息或通用表達(dá)，則通常不會(huì)受到著作權(quán)保護(hù)。但若輸出內(nèi)容包含明顯的獨(dú)特表達(dá)方式，并且與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間存在較強(qiáng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，則可能構(gòu)成對(duì)原始作品的改編使用。

（二）數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私風(fēng)險(xiǎn)

即使在不依賴海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的前提下，采用知識(shí)蒸餾技術(shù)所培育的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)依然來(lái)源廣泛并規(guī)模巨大。這些數(shù)據(jù)包括諸多含有大量個(gè)人身份信息的數(shù)據(jù)?！翱勺R(shí)別性”特征是個(gè)人信息使用價(jià)值的基礎(chǔ)，往往又是安全風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源［5］。盡管常見的隱私保護(hù)方法如去標(biāo)識(shí)化或匿名化能夠降低數(shù)據(jù)泄露的隱私風(fēng)險(xiǎn)，但這些方法并不能完全消除個(gè)人信息的可識(shí)別性［6］。并且，知識(shí)蒸餾的核心機(jī)制是從“教師模型”中提取知識(shí)并在“學(xué)生模型”中重構(gòu)，而這一過(guò)程可能無(wú)意間保留訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的個(gè)人信息及敏感信息，使得去標(biāo)識(shí)化措施難以完全阻斷個(gè)人信息泄露的可能。

知識(shí)蒸餾的另一個(gè)重要問(wèn)題在于其可能增加隱私推理攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。人工智能訓(xùn)練、部署、使用過(guò)程存在許多隱私風(fēng)險(xiǎn)［7］，由于蒸餾模型的訓(xùn)練目標(biāo)是模仿“教師模型”的行為，“學(xué)生模型”可能會(huì)學(xué)習(xí)并存儲(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的某些隱私特征。攻擊者可以利用模型輸出推測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特定信息，如通過(guò)模型的概率分布、梯度信息或生成的文本推測(cè)用戶的身份、興趣偏好甚至敏感個(gè)人信息。在此之外，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與共享環(huán)節(jié)也可能成為個(gè)人信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)源。在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，數(shù)據(jù)往往需要經(jīng)過(guò)多次處理與傳輸，如從原始數(shù)據(jù)收集到“教師模型”訓(xùn)練，再到“學(xué)生模型”蒸餾學(xué)習(xí)，每個(gè)環(huán)節(jié)都可能面臨數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。如果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不當(dāng)，存在未加密、訪問(wèn)權(quán)限控制不嚴(yán)格等問(wèn)題，可能導(dǎo)致未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)或數(shù)據(jù)泄露。

（三）生成式人工智能的責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)

在知識(shí)蒸餾模式下，“學(xué)生模型”的生成內(nèi)容可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差、蒸餾信號(hào)的丟失或泛化能力的局限性，包含虛假信息、歧視性表達(dá)甚至違法內(nèi)容。這不僅影響人工智能系統(tǒng)的可靠性，也加劇了法律歸責(zé)的復(fù)雜性。現(xiàn)有歸責(zé)體系主要針對(duì)人工智能的直接開發(fā)者或運(yùn)營(yíng)方，強(qiáng)調(diào)人為控制。然而，知識(shí)蒸餾的層級(jí)化知識(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程削弱了人為干預(yù)的有效性，使得單一責(zé)任主體模式難以適用。此外，知識(shí)蒸餾技術(shù)的“黑箱”特性降低了模型決策的透明度和可解釋性［8］，導(dǎo)致難以追溯生成內(nèi)容的責(zé)任來(lái)源，從而使傳統(tǒng)的法律歸責(zé)路徑面臨適用困境。

知識(shí)蒸餾的歸責(zé)難題主要源于其復(fù)雜的知識(shí)流動(dòng)機(jī)制。傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)的責(zé)任鏈通常能夠追溯至數(shù)據(jù)提供方、模型訓(xùn)練方或終端用戶，而在知識(shí)蒸餾模式下，“學(xué)生模型”的生成內(nèi)容往往整合了多個(gè)“教師模型”的知識(shí)，形成多層次的知識(shí)遷移結(jié)構(gòu)。這使得“學(xué)生模型”的錯(cuò)誤難以直接歸因于某一數(shù)據(jù)源或“教師模型”，進(jìn)而導(dǎo)致法律責(zé)任劃分的模糊性。在法律實(shí)踐中，如何界定“學(xué)生模型”的責(zé)任邊界，并明確“教師模型”開發(fā)者在錯(cuò)誤傳播中的責(zé)任，成為人工智能歸責(zé)的新挑戰(zhàn)。

四、知識(shí)蒸餾模式的紓解進(jìn)路

如何在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，規(guī)避知識(shí)產(chǎn)權(quán)爭(zhēng)議、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)、明確法律責(zé)任分配，成為人工智能治理的重要課題。為此，需要從多個(gè)維度構(gòu)建有效的紓解路徑。一方面，應(yīng)確立合理的侵權(quán)判斷標(biāo)準(zhǔn)，明確知識(shí)蒸餾模式下的數(shù)據(jù)使用邊界，確保企業(yè)在技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用過(guò)程中符合知識(shí)產(chǎn)權(quán)法規(guī)。另一方面，需建立全流程、全主體的數(shù)據(jù)保護(hù)策略，通過(guò)技術(shù)手段與合規(guī)措施提升數(shù)據(jù)安全性，防止隱私泄露與數(shù)據(jù)濫用。此外，還需優(yōu)化法律責(zé)任分配機(jī)制，借鑒產(chǎn)品責(zé)任法的比例歸責(zé)原則，合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)提供方、“教師模型”開發(fā)者及“學(xué)生模型”訓(xùn)練方的法律義務(wù)，并提升人工智能系統(tǒng)的透明度，以增強(qiáng)用戶的知情權(quán)與可控性。

（一）確立侵權(quán)判斷標(biāo)準(zhǔn)促進(jìn)企業(yè)合規(guī)運(yùn)營(yíng)

首先，應(yīng)明確知識(shí)蒸餾模式僅為一種技術(shù)模式，技術(shù)具有中立屬性和包容性［9］。因此，不應(yīng)評(píng)價(jià)技術(shù)本身而應(yīng)對(duì)使用技術(shù)的行為進(jìn)行判斷。因此，評(píng)價(jià)知識(shí)蒸餾行為的知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)需要借助一些標(biāo)準(zhǔn)。如（1）數(shù)據(jù)集或模型權(quán)屬：如果蒸餾所依賴的數(shù)據(jù)集或模型本身受版權(quán)保護(hù)，則未經(jīng)授權(quán)的使用構(gòu)成侵權(quán)；（2）數(shù)據(jù)使用方式：如果蒸餾僅提取統(tǒng)計(jì)信息或抽象模式，而不復(fù)制原始表達(dá)（如特定內(nèi)容、代碼或模型參數(shù)），則不會(huì)侵犯版權(quán)；（3）數(shù)據(jù)或模型的保密性：如果蒸餾涉及未經(jīng)授權(quán)獲取的專有數(shù)據(jù)或?qū)Ｓ心Ｐ停ㄈ缤ㄟ^(guò)爬取、逆向工程等手段獲得他人閉源模型的知識(shí)），則構(gòu)成侵犯商業(yè)秘密；（4）違反許可協(xié)議與否：如果蒸餾過(guò)程中使用的數(shù)據(jù)或模型受許可協(xié)議限制，則可能構(gòu)成違約。總之，知識(shí)蒸餾是否侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)，取決于具體使用方式、數(shù)據(jù)來(lái)源及相關(guān)合同條款。一般而言，如知識(shí)蒸餾基于公開數(shù)據(jù)或開源模型，且僅提取統(tǒng)計(jì)信息或抽象特征，通常不會(huì)構(gòu)成侵權(quán)。但如果蒸餾涉及受保護(hù)的數(shù)據(jù)、模型或技術(shù)，并未經(jīng)授權(quán)，則可能構(gòu)成侵權(quán)。

因此，應(yīng)建立合規(guī)的模型培育機(jī)制。模型培育方應(yīng)就數(shù)據(jù)用途作合規(guī)披露和保證［10］。針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的著作權(quán)歸屬爭(zhēng)議，應(yīng)嚴(yán)格控制數(shù)據(jù)來(lái)源。首先，應(yīng)構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)獲取與管理體系，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自具有明確法律授權(quán)的來(lái)源，以避免未經(jīng)許可使用受著作權(quán)保護(hù)的作品。對(duì)于可獲取的數(shù)據(jù)，應(yīng)明確其權(quán)利狀態(tài)，包括公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)、開放許可數(shù)據(jù)、商業(yè)授權(quán)數(shù)據(jù)等，并按照不同類別實(shí)施相應(yīng)的使用策略。此外，應(yīng)建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選機(jī)制。數(shù)據(jù)篩選機(jī)制應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)來(lái)源審核、知識(shí)產(chǎn)權(quán)狀態(tài)確認(rèn)及使用權(quán)限管理，以排除未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)。

并且，須優(yōu)化對(duì)模型訓(xùn)練與輸出的管理。針對(duì)模型輸出的衍生性問(wèn)題，應(yīng)采取適當(dāng)技術(shù)措施降低“學(xué)生模型”生成內(nèi)容與“教師模型”之間的實(shí)質(zhì)相似性，從而減少潛在的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)化知識(shí)蒸餾過(guò)程的關(guān)鍵在于減少“學(xué)生模型”對(duì)特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，以確保模型輸出不僅僅構(gòu)成對(duì)原始作品的實(shí)質(zhì)性復(fù)制或改編。為此，可以通過(guò)調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇、引入去相關(guān)化方法、采用多源數(shù)據(jù)訓(xùn)練等方式，提高模型的泛化能力，以降低生成內(nèi)容與特定作品或模型表達(dá)方式的相似性。

（二）構(gòu)建全流程全主體的數(shù)據(jù)保護(hù)策略

數(shù)據(jù)信息的安全保障首先應(yīng)通過(guò)技術(shù)手段建立有效的追溯問(wèn)責(zé)機(jī)制。在知識(shí)蒸餾的人工智能運(yùn)作中，每一個(gè)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)都應(yīng)明確各方責(zé)任，防止數(shù)據(jù)濫用和泄露。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)提供者、使用者、存儲(chǔ)者等主體進(jìn)行責(zé)任劃分，確保每一環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)處理都能被監(jiān)測(cè)與追溯。并在此基礎(chǔ)上，在數(shù)據(jù)收集和處理過(guò)程中，生成式人工智能企業(yè)應(yīng)當(dāng)實(shí)施嚴(yán)格的階段性信息安全風(fēng)險(xiǎn)審查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的安全隱患，確保從源頭到終端的每一環(huán)節(jié)都能符合法規(guī)要求。

相應(yīng)地，企業(yè)也需強(qiáng)化信息安全的合規(guī)建設(shè)。首先，企業(yè)應(yīng)在信息收集環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)來(lái)源的合法性。任何未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)收集行為都可能導(dǎo)致隱私泄露所帶來(lái)的法律責(zé)任，因此企業(yè)必須確保數(shù)據(jù)收集的透明與合規(guī)，尤其是涉及個(gè)人信息時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格遵守相關(guān)的個(gè)人信息保護(hù)規(guī)定。并且在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)要求數(shù)據(jù)提供者明確同意其數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練目的，并采取有效措施保障數(shù)據(jù)主體的知情權(quán)與選擇權(quán)。其次，企業(yè)應(yīng)建立完善的信息應(yīng)用分析和輸出端的合規(guī)機(jī)制。在知識(shí)蒸餾等過(guò)程中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的使用往往需要多方合作和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)共享，因此，企業(yè)在處理數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)確保數(shù)據(jù)的使用符合最小化原則，即僅限于訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量與類別，避免不必要的數(shù)據(jù)使用。最后，在輸出端，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)生成內(nèi)容的監(jiān)管，避免其泄露個(gè)人信息及敏感信息。企業(yè)可以通過(guò)引入差分隱私技術(shù)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等手段，保障模型輸出的合規(guī)與安全［11］。通過(guò)多維度的合規(guī)建設(shè)，企業(yè)不僅能夠在技術(shù)上保障數(shù)據(jù)的安全，也能在法律層面為其運(yùn)營(yíng)提供必要的支持和保障。

（三）明確各方責(zé)任提升透明度標(biāo)準(zhǔn)

傳統(tǒng)的“單一責(zé)任主體”模式難以適用于知識(shí)蒸餾，應(yīng)借鑒產(chǎn)品責(zé)任法中的比例歸責(zé)原則，以實(shí)現(xiàn)更公平的責(zé)任分配。類似于產(chǎn)品制造鏈條中的分級(jí)責(zé)任制（如供應(yīng)商、制造商、分銷商的不同義務(wù)），知識(shí)蒸餾模式下的法律責(zé)任可按以下層級(jí)劃分。（1）數(shù)據(jù)提供方責(zé)任：若錯(cuò)誤源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差，數(shù)據(jù)供應(yīng)方應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。（2）“教師模型”責(zé)任：若“教師模型”傳遞的知識(shí)存在誤導(dǎo)，開發(fā)者需對(duì)其錯(cuò)誤信息的傳播負(fù)責(zé)。（3）“學(xué)生模型”責(zé)任：若“學(xué)生模型”在蒸餾過(guò)程中未能有效過(guò)濾不當(dāng)內(nèi)容，其開發(fā)者亦應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)義務(wù)。這種分層歸責(zé)機(jī)制能夠在知識(shí)蒸餾的復(fù)雜鏈條中明確各方責(zé)任，提升法律適用的合理性。

在此基礎(chǔ)上，應(yīng)推進(jìn)人工智能透明度標(biāo)準(zhǔn)，在提升可追溯性與可解釋性的基礎(chǔ)上，增強(qiáng)開發(fā)者和用戶對(duì)生成式人工智能的掌控能力。“黑箱”效應(yīng)長(zhǎng)久以來(lái)一直作為生成式人工智能被指摘的特性，而當(dāng)前的知識(shí)蒸餾模式在知識(shí)遷移過(guò)程中的信息丟失又加重了這一現(xiàn)象，使得“學(xué)生模型”的決策依據(jù)不透明。因此，應(yīng)推動(dòng)生成式人工智能系統(tǒng)的透明度標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，例如要求模型開發(fā)者在知識(shí)蒸餾過(guò)程中記錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源、蒸餾方法及關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整情況，以便在爭(zhēng)議發(fā)生時(shí)進(jìn)行追溯。并且，貫徹算法可解釋性原則，在保證算法高質(zhì)量決策的同時(shí)，提供合理的決策解釋，使得生成式人工智能的運(yùn)行過(guò)程更加透明［12］，并賦予用戶對(duì)決策過(guò)程的知情權(quán)與選擇權(quán)。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)人工智能應(yīng)用，如涉及敏感信息的內(nèi)容生成系統(tǒng)，可以要求模型運(yùn)營(yíng)方提供諸如人工介入、平臺(tái)審查的方式進(jìn)行內(nèi)容過(guò)濾以降低損害發(fā)生的可能性，并加強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)用戶相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)告知義務(wù)。

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