当知识蒸馏成为“原罪”AI企业何去何从？(下)

当知识蒸馏成为“原罪”,AI企业何去何从?(下)楼仙英上篇中，我们讨论了在技术与地缘竞争的大背景下，大模型知识蒸馏正在被推向一种近乎“原罪”的位置。蒸馏并未被明确宣布违法，但它的解释空间正在被压缩。楼仙英在下篇，我们希望超越“蒸馏是否当然正当/当然不正当”的二元争论，回归知识蒸馏行为的本质，也即在“数据撷取一模型训练一生成替代”的链条中，对蒸馏行为加以观察。在这个链条里，蒸馏是训练阶段的一种能力迁移路径，真正决定法律风险的评判要素可以主要归纳为：(1)数据、模型输出或接口访问的来源是否合规；(2)获取与学习方式是否规避访问控制或违反规则；以及(3)使用结果是否造成可归责的后果(例如对受保护表达的复现、对原服务的替据此，本文将进一步探讨——“知识蒸馏”是否需要规制、如何规制，以及相关司法案例与监管的演进趋势对Al企业合规应对有何启示意义。当前围绕知识蒸馏的争论，常陷入两种立场的拉扯：要么把它视作天然正当，要么把它直接等同于“搭便车”。但这两种方式都容易忽略法律分析的起点：法律需要介入的，是哪些可归责的行为特征。周子尧因此，本章先回答“是否要规制”,再回答“规制什么”。在链条视角下，知识蒸馏并不是法律评价的全部对象。它只是“数据撷取一模型训练一生成替代”过程中的一类训练路径。蒸馏本身可能被用于合规的数据获取与正当的能力迁移，也可能被用于不当获取并进一步形成替代效应。技术中性并不能直接推出法律中性。只有把关键事实要素识别清楚，讨论才会从抽象争论走向可检验的标准。在具体评估中，本文将法律风险归结为三类要素：1.数据、模型输出或接口访问来源是否合法；2.获取与学习方式是否规避访问控制或违反平台规则；3.使用结果是否造成可归责后果，包括受保护表达的复现、对原服务的市场替代或竞争秩序的实质扰动。因此，本章的任务不是先给“蒸馏”一个抽象定性，而是回答：是否需要规制?若需要，规制什么类型的行为特征?这也意味着，规制必要性不应被预设为不加区分的全面禁止。只有当蒸馏与上述关键事实要素相互勾连，才更可能形成法律介入的理由；反之，如果数据获取合法、学习方式正当且未造成可归责的外部后果，就不宜一概否定其技术价值。在“如果不加约束会发生什么”的层面，可归纳出三类常见外部问题：1.投入激励被削弱。基础模型训练需要持续投入。蒸馏如果让后来者以极低成本获取领先模型能力，且缺乏相应成本分担，可能影响头部企业的研发激励。2.访问控制规避与规则侵蚀。如果企业通过虚假账号池、分散调用等方式绕开API服务条款或访问限制，在形式上满足“使用协议”,但实质上提取受限制的能力，那么风险就可能从合同争议上升为更高位阶的问题。3.市场替代与竞争扭曲。当蒸馏所得产品在现实市场中形成直接替代，竞争将从研发投入与创新能力的竞争，转向“获取与提取他人能力”的竞争，进而挤压创新空间。针对上述问题，本文主张采取分层框架。·版权法主要保护独创性表达。蒸馏中学生模型学习的是能力模式，而非对受版权保护表达的直接复制。若过程不涉及对受保护表达的复制性使用，通常不应仅因“能力相近”就落入版权保护范围。·反不正当竞争法用于维护公平竞争秩序，重点约束违反诚实信用原则、损害竞争秩序的行为。在蒸馏场景中，如果通过规避服务条款、利用不当方式获取能力并实现对原服务的实质替代，可能构成不正当竞争。需要强调的是，反不正当竞争更适合作为补充性工具，而非用来替代专门的权利边界划分。·数据权益、隐私与商业秘密规则更集中于来源合法性、数据属性与保密性问题。若蒸馏依赖的数据涉及个人隐私或商业秘密，相关行为可能触发这些规则。据此，本文提出一个“来源一方式一结果”的三层合规排查框架，用于识别知识蒸馏的潜在法律风险。1.来源是否合法：蒸馏所依赖的数据来源是否合法?若基于API获取输出，是否具备相应授权或符合服务条款?2.方式是否正当：蒸馏过程中采取的具体手段是否合法?是否存在虚假身份、批量抓取、规避访问限制等情形?3.结果是否造成损害：蒸馏的使用结果是否产生可归责后果?包括是否导致受保护表达的复现，是否形成对原服务的市场替代，以及是否扰乱竞争秩序等。该三层标准的共同指向是，不把蒸馏一概等同于侵权或违规，也不对所有蒸馏行为作整体豁免。真正需要讨论并接受规制的，是借助蒸馏路径实施的不当获取、不当利用与不当替代。二、美国判例动向：法院尚未否定知识蒸馏本身，但对外围行为持续收紧美国Al版权诉讼的发展显示，审查重心正在移动。法院并不一定把“训练本身”当作唯一目标，更多时候，它会沿着链条追问，当Al产品进入市场并与既有服务形成替代时，相关行为的法律后果如何落地。就知识蒸馏而言，争议往往仍从“训练是否复制”切入，但在近阶段更容易延伸到“市场替代”和“数据入口”的问题上。1.2022-2024:诉讼集中出现，争议焦点主要落在“训练是不是复制”美国AI版权诉讼的第一阶段，核心争议主要停留在训练原理本身。代表性的案件包括美国加州北区联邦法院受理的Doe1v.GitHubAndersenv.StabilityAl和InreOpenAIChatGPTLitigation。这些案件覆盖代码、图片和文本三类主要训练材料，也大致勾勒出美国版权人最早的进攻路径。这一阶段，原告最集中提出四类主张：第一，模型训练过程本身是否构成版权法意义上的复制；第二，模型参数是否可以被理解为作品内容的压缩存储或另一种副本；第三，模型输出是否会因“复述”或“风格重现”而构成衍生作品；第四，美国《版权法》第107条上的合理使用，能否为大模型训练提供稳定保护。被告的回应也基本一致：训练是在学习统计规律，参数并不等于作品副本，输出是新生成内容，训练用途具有转换性。从美国司法进程看，这一阶段的重要特点并不在于法院已经给出统一答案，而在于争议的重心还比较“后端”。各方主要围绕模型内部机制、训练过程和输出原理展开辩论。问题意识仍然是：AI到底是在“复制作品”,还是在“学习能力”。换言之，美国版权诉讼最初讨论的，确实还是训练原理本身。2.2025:关键裁判开始落地，法院态度明显收紧到2025年，美国判例出现了更实质的变化。争议焦点开始从“训练是不是复制”转向“训练之后是否形成市场替代”。这一步很关键，因为它改变了美国联邦法院观察AI案件的角度。最具标志性的案件，是美国特拉华州联邦地区法院在ThomsonReutersv.ROSSIntelligence一案中的裁决。该案起诉于2020年，直到2025年才出现具有决定意义的实体判断。美国联邦法院认定，ROSS使用基于Westlaw摘要制作的训练材料开发法律搜索产品，构成版权侵权，并驳回其合理使用抗辩。这个裁判最值得注意的地方有三点：其一，中间环节的复制不再被当然视为中性；其二，只要A产品与原权利人形成直接竞争，合理使用抗辩就会明显变弱；其三，美国联邦法院开始把训练行为放回现实市场结构中审视，而不是只从技术流程出发判断其性质。同样值得关注的是美国纽约南区联邦地区法院审理的TheNewYorkTimesv.OpenAl/Microsoft。截至目前，这起案件尚未形成终局判决，但2025年的程序性裁定已经显示出清晰方向。美国联邦法院并未满足于讨论“训练时是否接触了作品”,而是将审查延伸到模型输出、产品结构和商业关系。尤其是在辅助侵权和DMCA主张上，法院对原告的诉求持较为开放的态度。这说明，美国联邦法院越来越重视的是：AI公司是否通过持续性的产品运营利用他人内容，是否形成对原内容服务的替代，是否在数据处理过程中涉及版权管理信息的移除。如果用三句话概括2025年的变化，较准确的表述是：(1)中间环节复制，不再当然中性；(2)只要产品与原权利人形成竞争，合理使用抗辩就更难成立；(3)审查更倾向回到市场结构与产品持续性运营的语境中。3.2025年以后：审查继续前移，开始盯住抓取方式、访问控制和RAG在此之后，美国版权诉讼的压力进一步向链条前端移动。美国法院和原告关注的，已经不只是模型训练本身，还包括数据是如何进入系统的、产品如何实时调用内容、平台限制是否被规避，以及谁在上游提供了可供训练的数据资源。这方面最典型的案件，是美国纽约南区联邦地区法院受理的TheNewYorkTimesv.PerplexityAl。该案的争议重点，已经从预训练扩展到RAG(检索增强生成，一种让模型实时调用外部知识库的技术)场景下的实时抓取、摘要生成和流量替代。原告特别强调，被告爬虫绕过robots.txt限制，在遭遇“硬拦截”后仍持续访问，并通过答案生成直接替代用户访问原网站。这里的法律压力已经明显前移：美国版权方不再只盯着模型“学过什么”,而是开始盯住模型“现在如何抓、如何调、如何替代”。美国加州北区联邦法院受理的amesv.TogetherComputer也体现了同样趋势。该案将矛头对准数据集的制作和发布环节，争议焦点转向Books3副本是否被纳入RedPajama,相关平台是否在上游提供了可供第三方训练的大规模版权内容。这意味着，美国诉讼已经从模型公司本体，逐步扩展到数据集提供者、分发环节和更上游的技术链条。Bartzv.Anthropic的和解信号也值得一提。虽然该案没有留下实体判决，但在2025年选择保密和解，本身就说明：面对盗版书籍数据集、训练来源和商业化用途的交叉争议，Al企业并不总愿意把问题推到实体审判阶段。和解没有形成规则，却传递出风险预期。至少在美国市场，围绕训练来源的诉讼压力已经足以改变企业的应诉策略和合规安排。这一阶段的关键词已经很清楚：实时抓取、robots.txt、RAG替代、数据集来源、平台与上游责任。美国司法压力正在从模型训练本身，外溢到数据入口、调用方式和内容分发链条。综合近期趋势，可以归纳出以下几个较稳定的方向：(1)美国法院对合理使用的适用越来越谨慎，早期那种把“训练用途的转换性”直接外推为普遍中性保护的路径，正在收紧；(2)“市场替代”成为更关键的事实抓手；(3)审查范围从复制/学习，扩展到DMCA、辅助侵权、访问控制规避与持续性产品关系；(4)美国当前的司法实践尚未直接宣告“知识蒸馏本身”必然违法，但与之相关的外围行为已经处在更高风险区。美国判例走到这一步，最值得注意的变化在于，法院没有直接宣布知识蒸馏有罪，但它正在通过对训练、抓取、调用和替代链条的层层收紧，让“蒸馏”越来越容易被放进一个先验不利的风险框架中。将视线拉回国内，中国Al企业面临的合规环境与美国存在差异。美国更多依赖当事人之间的司法诉讼来划定边界；而中国对生成式人工智能的治理，呈现为“行政前置审查+司法事后规制”的双轨结构。在中国，Al大模型面向公众提供服务的前提之一是完成生成式人工智能服务备案。在这一前置的行政审查环节中，“数据来源的合法性”是一条红线。《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者使用具有合法来源的数据和基础模型。由此，知识蒸馏的风险常常会在“上架前”就暴露。如果一家企业为了压缩训练成本，通过突破调用频率限制、使用虚假账号池等规避手段，从头部企业的API接口大规模获取输出数据用于训练，这种带有权利瑕疵的数据获取方式，在行政审查层面将面临阻力。一旦被判定数据来源不合法或存在重大侵权隐患，模型将失去备案资格，产品也就丧失了合法推向市场的可能(如面临App拒绝上架、接口关停或不予立项)。这种“一票否决”的机制，是国内Al企业在进行技术路线决策时的首要成本。5在司法实践层面，国内目前虽无直接针对知识蒸馏的判例，但从已有的涉AI案件中可以清晰地看到法院的裁判观点。以引发广泛关注的“杭州奥特曼案”为例，一审及二审的裁判思路均表明，对于大模型的数据输入和训练行为，司法倾向于采取相对宽松包容的标准，以为技术创新留出空间；但对于生成内容的输出和使用，则采取相对从严的认定标准。这种“输入端宽松、输出端严格”的差异化处理，看似给模型训练留下了余地，但对知识蒸馏而言，真正的问题并不在于《著作权法》,而在于《反不正当竞争法》,简而言之，单纯的“向先进模型学习”可能被容忍，但“通过违约手段窃取数据并造出一个更便宜的仿品来抢占原厂商的客户”,则会触碰不正当竞争的红线。在这一框架下，企业的决策重点可以从“蒸馏是否当然正当”转向更可操作的合规切割：·数据获取路径是否具备合法性与可证明性；·产品与场景设计是否会在现实市场中形成对原服务提供者的实质替代；·长期数据积累能否降低对外部能力或外部数据入口的持续依赖。结合国内的行政备案要求与反不正当竞争法对实质性市场替代的规制，企业在应用知识蒸馏技术时可从三个层面调整策略。1.规范数据获取途径，确保合法合规知识蒸馏的首要风险在于数据获取环节。企业应停止使用技术手段(如批量注册账号、规避调用频率限制强制获取闭源模型的数据，以防范违约风险并确保能顺利通过生成式人工智能服务备案。在数据来源的选择上，建议优先使用协议明确允许商业化和衍生训练的开源模型；若需使用闭源模型数据，应当通过标准化的商业采购或数据交易平台获取正式授权。2.调整产品应用场景，避免直接市场替代引发不正当竞争指控的核心因素，是利用蒸馏获得的产品与原服务提供商争夺同一市场。企业应避免开发与头部企业直接竞争的通用型大模型产品。更稳妥的做法是将蒸馏获得的基础能力，结合特定行业(如医疗、法律、工业制造)的专业知识，开发垂直领域的专有模型和解决方案。通过业务形态的差异化，降低构成实质性市场替代的法律风险。3.逐步积累自有数据，降低对技术手段的长期依赖随着上游模型厂商不断升级技术措施并收紧API条款，蒸馏的获取成本与合规难度可能持续上升。行业估算虽有不确定性，但大方向而言，若长期依赖外部入口，风险与成本往往同步抬升。因此，企业可以依托合规的垂直场景应用，通过与真实用户的持续交互，不断收集和沉淀高质量的行业专有数据，最终转向依靠自有数据集进行原生模型训练。但企业还需要在此期间提前评估算力储备与自有数据清洗的时间成本。附Al企业合规自查表供参考：是否规避API调用限制转向垂直领域应用，避免通用型产品知识蒸馏本身是能力迁移的训练路径。法律评价的关键不应在于“蒸馏”这个标签，而在于其链条中的三个要素：数据来源是否合规、获取与学习方式是否规避限制或违反规则、以及使用结