知識蒸餾模式的風險與紓解

摘 要：隨著我國生成式人工智能的蓬勃發展，DeepSeek橫空出世，其以較低的訓練成本培育出高質量的生成式人工智能模型，為我國生成式人工智能市場注入強大活力，還為全球人工智能創新開辟了新路徑。DeepSeek憑借知識蒸餾這一技術模式所獲取的商業成功引發了市場的廣泛關切。然而，知識蒸餾模式仍存在模型訓練的知識產權風險、數據保護與隱私風險以及生成內容的責任風險。為此，應確立侵權判斷標準促進企業合規運營、構建全流程全主體的數據保護策略并且明確各方責任提升透明度標準。希冀以此破除知識蒸餾模式所蘊含的負外部性風險并襄助我國生成式人工智能產業的高質量發展。

關鍵詞：DeepSeek；生成式人工智能；知識蒸餾；知識產權；個人信息保護；歸責問題

一、問題的提出

自美國人工智能研發公司OpenAI推出ChatGPT以來，生成式人工智能技術在諸多領域引發深遠影響。2025年1月，我國科技企業發布推理模型DeepSeek-R1，在多項評測中達到或超越國際先進水平，其以同類研發團隊1/10的訓練成本實現高質量大語言模型的研發，并且該模型在推理能力、場景適配性等方面樹立了新標桿。其所獲取的技術突破歸功于其對知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術的高效利用。知識蒸餾作為一種知識遷移與模型優化技術，其核心在于通過“教師模型”（Teacher Model）向“學生模型”（Student Model）傳遞高效信息，使“學生模型”在較低計算成本下仍能保持優越的泛化性能和推理能力。相較于傳統的模型訓練方式，知識蒸餾具有提升訓練效率、優化模型性能和減少計算資源消耗等優勢［1］。

然而，該模式的技術特征也可能招致一系列法律風險。由于知識蒸餾依賴于已有數據與模型輸出進行知識遷移，其在訓練數據及模型的使用、數據隱私安全及生成內容的法律責任方面均可能引發法律風險。首先，知識蒸餾模式下的模型培育易招致知識產權風險，若未經授權使用受保護的數據及模型進行模型訓練，可能構成知識產權侵權。其次，知識蒸餾涉及對大規模數據的處理，其中包含個人信息及敏感數據，若未能有效實施數據隱私安全保護措施，可能導致隱私泄露及數據濫用。最后，生成式人工智能的歸責問題仍存在障礙。由于知識蒸餾模式下“學生模型”的輸出結果并非完全源于特定訓練數據，還涉及基于“教師模型”的知識遷移，若生成內容涉及虛假、侵權及違法內容，如何確定歸責主體及其法律責任成為實踐中的難點。

為促進知識蒸餾模式下生成式人工智能產業的健康發展，并有效規制其可能招致的負外部性風險，亟須在知識產權保護、個人信息與數據安全以及歸責機制方面采取相應規制策略。首先，應細化知識蒸餾模式下知識產權侵權的判斷標準，并加強對數據、技術及模型利用的合規要求。其次，應強化對個人信息及數據的保護，建立更加完善的數據隱私保護機制，同時加強對企業數據安全合規的建設。最后，應明確知識蒸餾模式下生成式人工智能的歸責原則，通過比例歸責機制的引入，明確各方主體的法律責任，并建立預防性規制措施以減少歸責不確定性可能帶來的法律風險。希冀以此保障知識蒸餾模式合規性的同時推動我國生成式人工智能產業的健康發展。

二、知識蒸餾模式的技術特性及價值

在人工智能技術飛速發展的背景下，模型的輕量化與高效優化已成為業界關注的核心議題。知識蒸餾作為一種高效的知識遷移與模型培育技術，正逐步改變傳統模型訓練與部署的方式。通過將“教師模型”的知識有效傳遞給“學生模型”，知識蒸餾不僅在計算資源受限的環境下保持了較高的推理能力，還在提升模型適應性、優化計算成本、增強技術自主性等方面展現出顯著價值。深入探討知識蒸餾模式的技術特性及其在人工智能應用中的價值，有助于更好地理解其在模型優化、商業化落地及技術創新中的重要作用。

（一）知識蒸餾模式的技術特性

知識蒸餾作為一種知識遷移與模型優化技術，其核心功能在于通過“教師模型”向“學生模型”傳遞高效的信息表征，使“學生模型”能夠在參數規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。相較于傳統的模型訓練方式，知識蒸餾具有獨特的技術特性，主要體現在知識表達的精煉性、信息傳遞的層級化以及模型適應性的增強等方面。

首先，知識表達的精煉性是知識蒸餾的核心特征之一，其本質在于對“教師模型”知識進行高度提煉，以去除冗余信息并增強關鍵信息的表達能力。在知識蒸餾過程中，“學生模型”并非簡單復制“教師模型”的結構，而是通過選擇性的信息篩選與重構，僅學習模型推理過程中最具代表性的模式。相較于直接依賴完整的訓練數據，知識蒸餾所得的知識表征更具概括性，使得“學生模型”即使在訓練數據有限的情況下，依然能夠具備較強的認知與推理能力。因此，這種精煉的知識表達方式不僅降低了計算資源的需求，也減少了冗余信息對模型性能的干擾，提高了模型的整體學習效率。

其次，信息傳遞的層級化賦予知識蒸餾更豐富的知識遷移機制，使得“學生模型”不僅能夠學習“教師模型”的最終輸出，還能夠繼承其內部不同層級的信息結構。在知識蒸餾過程中，“教師模型”的知識并非單一的靜態數據，而是涵蓋多層級的信息傳遞，包括輸入數據的深層特征、推理過程中形成的隱性表示以及最終的決策模式。“學生模型”在學習過程中，通過多層次的知識對齊，可以更全面地繼承“教師模型”的能力。這種層級化的信息傳遞方式，使得“學生模型”即使在計算資源受限的條件下，仍能獲得完整的知識體系，從而提高其在不同任務上的適應性與泛化性能。

最后，模型適應性的增強是知識蒸餾模式在人工智能應用中的重要特性體現。知識蒸餾不僅能夠提升“學生模型”的推理能力，還能使其適應不同的計算環境和任務需求。通過知識蒸餾，“學生模型”在繼承“教師模型”知識結構的同時，可根據自身參數規模進行優化調整，以適應特定的計算環境。這種適應性不僅體現在對不同數據分布的兼容性上，還包括對計算資源的靈活調整，使得“學生模型”能夠在移動設備、邊緣計算等受限環境中保持高效運行。因此，知識蒸餾所形成的知識遷移機制，也為人工智能系統在不同場景下的優化與擴展提供了技術保障，從而增強其在復雜應用中的穩定性。

（二）知識蒸餾模式的技術價值

在人工智能模型的研發與優化過程中，知識蒸餾模式不僅在技術層面帶來了訓練效率與性能優化的突破，還在促進計算資源利用與迭代優化、優化市場適應性與應用拓展及保障技術自主性與推動創新等方面展現了重要的應用價值。

其一，知識蒸餾促進計算資源優化與快速迭代，大幅降低了訓練成本并提升了模型的開發效率。傳統的大模型訓練依賴于海量數據與昂貴算力資源，而知識蒸餾模式通過知識遷移，使得“學生模型”能夠繼承“教師模型”的知識，從而減少對計算資源的需求。并且，相較于從零開始訓練新模型，知識蒸餾能夠通過已有知識進行漸進式優化，使模型能夠更快適應市場需求的變化，縮短研發周期，并在競爭激烈的人工智能市場中占據先機。

其二，知識蒸餾模式增強了人工智能技術的市場適應性，推動了其在多行業場景中的廣泛應用。相較于傳統的大型模型的培育，知識蒸餾這種輕量化訓練策略在降低算力消耗的同時，還提高了模型在推理階段的執行效率，使其能夠更好地適用于移動設備、邊緣計算等低資源環境，使得人工智能技術能夠更廣泛地應用于各類行業場景［2］。同時，經過知識蒸餾的輕量化模型在支持個性化與定制化模型訓練方面更具優勢，使企業能夠根據自身業務需求優化人工智能系統的應用，實現行業專屬解決方案。這一能力不僅提升了人工智能技術的行業滲透率，也使企業能夠在競爭激烈的市場環境中構建差異化優勢，進一步推動人工智能商業生態的擴展。

其三，知識蒸餾模式確保了技術自主性并推動創新能力的提升，使企業能夠在人工智能市場中保持競爭主動權。當前，許多主流大模型設有限制，禁止其API輸出被用于訓練競爭模型，而知識蒸餾模式使企業能夠利用開源模型進行蒸餾，從而減少對外部技術的依賴。這種技術特點不僅規避了因政策變動導致的法律與商業風險，還能有效增強企業技術的自主掌控能力。再者，知識蒸餾模式還鼓勵開源生態的發展，通過開放模型和數據，吸引開發者參與優化，并降低研發成本。這一策略有助于推動人工智能技術的持續創新，使得企業能夠與全球研究社區保持同步，不斷優化技術方案方法以提升模型性能。

三、知識蒸餾模式的負外部性風險

由于知識蒸餾涉及訓練數據的使用、模型知識的遷移以及生成內容的處理，易引發一系列知識產權、數據隱私保護及責任歸屬問題。首先，模型培育過程中可能涉及未經授權的數據、模型使用，導致知識產權侵權爭議；其次，訓練數據中的個人信息可能因知識蒸餾的特性而被泄露或濫用，帶來隱私安全隱患；最后，知識蒸餾模式的技術特性可能導致生成內容的不當或違法，進而產生法律責任。探討并紓解以上法律風險是確保人工智能安全與可持續應用的前提。

（一）模型培育的知識產權風險

著作權法通常賦予作者對其作品的復制權、修改權、信息網絡傳播權等權利，而人工智能在使用數據的過程中，大量涉及復制和改編行為，從而引發法律風險［3］。同樣，知識蒸餾模式通常也依賴于大規模語料庫，其中可能包含受著作權法保護的作品，如新聞報道、學術論文、文學作品、程序代碼等。倘若訓練數據未經權利人許可即被用于模型訓練，則可能構成著作權侵權。并且，大型語言模型提供的API輸出數據是否屬于“作品”以及其著作權歸屬問題，仍缺乏討論。若將API輸出作為訓練數據用于知識蒸餾，可能涉及對原始大模型開發者權利的侵犯。例如，某些商業化大模型的使用條款明確禁止用戶利用其API輸出數據進行模型訓練，而違反此類合同條款可能導致法律責任。

此外，知識蒸餾不僅涉及訓練數據的使用，還涉及“學生模型”的輸出是否構成對原始大模型的侵權。依據著作權法，若“學生模型”的輸出結果與訓練數據之間存在實質性相似性，則可能構成對原始作品的改編或復制，進而引發著作權侵權問題［4］。特別是在采用知識蒸餾方法時，“學生模型”并非簡單地學習數據，而是通過蒸餾過程內化了“教師模型”的知識結構，這可能導致“學生模型”的輸出在表達方式或內容上與“教師模型”具有較高一致性，從而引發潛在的著作權爭議。在判斷模型輸出是否構成著作權侵權時，法律通常關注作品的“獨創性”標準。如果“學生模型”的輸出結果僅包含事實性信息或通用表達，則通常不會受到著作權保護。但若輸出內容包含明顯的獨特表達方式，并且與原始訓練數據之間存在較強的對應關系，則可能構成對原始作品的改編使用。

（二）數據保護與隱私風險

即使在不依賴海量數據學習的前提下，采用知識蒸餾技術所培育的大語言模型訓練數據依然來源廣泛并規模巨大。這些數據包括諸多含有大量個人身份信息的數據。“可識別性”特征是個人信息使用價值的基礎，往往又是安全風險的來源［5］。盡管常見的隱私保護方法如去標識化或匿名化能夠降低數據泄露的隱私風險，但這些方法并不能完全消除個人信息的可識別性［6］。并且，知識蒸餾的核心機制是從“教師模型”中提取知識并在“學生模型”中重構，而這一過程可能無意間保留訓練數據中的個人信息及敏感信息，使得去標識化措施難以完全阻斷個人信息泄露的可能。

知識蒸餾的另一個重要問題在于其可能增加隱私推理攻擊的風險。人工智能訓練、部署、使用過程存在許多隱私風險［7］，由于蒸餾模型的訓練目標是模仿“教師模型”的行為，“學生模型”可能會學習并存儲訓練數據的某些隱私特征。攻擊者可以利用模型輸出推測訓練數據的特定信息，如通過模型的概率分布、梯度信息或生成的文本推測用戶的身份、興趣偏好甚至敏感個人信息。在此之外，訓練數據的存儲與共享環節也可能成為個人信息泄露的風險源。在知識蒸餾過程中，數據往往需要經過多次處理與傳輸，如從原始數據收集到“教師模型”訓練，再到“學生模型”蒸餾學習，每個環節都可能面臨數據安全風險。如果數據存儲不當，存在未加密、訪問權限控制不嚴格等問題，可能導致未經授權的訪問或數據泄露。

（三）生成式人工智能的責任風險

在知識蒸餾模式下，“學生模型”的生成內容可能因訓練數據的偏差、蒸餾信號的丟失或泛化能力的局限性，包含虛假信息、歧視性表達甚至違法內容。這不僅影響人工智能系統的可靠性，也加劇了法律歸責的復雜性。現有歸責體系主要針對人工智能的直接開發者或運營方，強調人為控制。然而，知識蒸餾的層級化知識轉移過程削弱了人為干預的有效性，使得單一責任主體模式難以適用。此外，知識蒸餾技術的“黑箱”特性降低了模型決策的透明度和可解釋性［8］，導致難以追溯生成內容的責任來源，從而使傳統的法律歸責路徑面臨適用困境。

知識蒸餾的歸責難題主要源于其復雜的知識流動機制。傳統人工智能系統的責任鏈通常能夠追溯至數據提供方、模型訓練方或終端用戶，而在知識蒸餾模式下，“學生模型”的生成內容往往整合了多個“教師模型”的知識，形成多層次的知識遷移結構。這使得“學生模型”的錯誤難以直接歸因于某一數據源或“教師模型”，進而導致法律責任劃分的模糊性。在法律實踐中，如何界定“學生模型”的責任邊界，并明確“教師模型”開發者在錯誤傳播中的責任，成為人工智能歸責的新挑戰。

四、知識蒸餾模式的紓解進路

如何在推動技術創新的同時，規避知識產權爭議、加強數據安全保護、明確法律責任分配，成為人工智能治理的重要課題。為此，需要從多個維度構建有效的紓解路徑。一方面，應確立合理的侵權判斷標準，明確知識蒸餾模式下的數據使用邊界，確保企業在技術開發與應用過程中符合知識產權法規。另一方面，需建立全流程、全主體的數據保護策略，通過技術手段與合規措施提升數據安全性，防止隱私泄露與數據濫用。此外，還需優化法律責任分配機制，借鑒產品責任法的比例歸責原則，合理劃分數據提供方、“教師模型”開發者及“學生模型”訓練方的法律義務，并提升人工智能系統的透明度，以增強用戶的知情權與可控性。

（一）確立侵權判斷標準促進企業合規運營

首先，應明確知識蒸餾模式僅為一種技術模式，技術具有中立屬性和包容性［9］。因此，不應評價技術本身而應對使用技術的行為進行判斷。因此，評價知識蒸餾行為的知識產權風險需要借助一些標準。如（1）數據集或模型權屬：如果蒸餾所依賴的數據集或模型本身受版權保護，則未經授權的使用構成侵權；（2）數據使用方式：如果蒸餾僅提取統計信息或抽象模式，而不復制原始表達（如特定內容、代碼或模型參數），則不會侵犯版權；（3）數據或模型的保密性：如果蒸餾涉及未經授權獲取的專有數據或專有模型（如通過爬取、逆向工程等手段獲得他人閉源模型的知識），則構成侵犯商業秘密；（4）違反許可協議與否：如果蒸餾過程中使用的數據或模型受許可協議限制，則可能構成違約。總之，知識蒸餾是否侵犯知識產權，取決于具體使用方式、數據來源及相關合同條款。一般而言，如知識蒸餾基于公開數據或開源模型，且僅提取統計信息或抽象特征，通常不會構成侵權。但如果蒸餾涉及受保護的數據、模型或技術，并未經授權，則可能構成侵權。

因此，應建立合規的模型培育機制。模型培育方應就數據用途作合規披露和保證［10］。針對訓練數據的著作權歸屬爭議，應嚴格控制數據來源。首先，應構建完善的數據獲取與管理體系，確保訓練數據來自具有明確法律授權的來源，以避免未經許可使用受著作權保護的作品。對于可獲取的數據，應明確其權利狀態，包括公共領域數據、開放許可數據、商業授權數據等，并按照不同類別實施相應的使用策略。此外，應建立嚴格的數據篩選機制。數據篩選機制應涵蓋數據來源審核、知識產權狀態確認及使用權限管理，以排除未經授權的數據。

并且，須優化對模型訓練與輸出的管理。針對模型輸出的衍生性問題，應采取適當技術措施降低“學生模型”生成內容與“教師模型”之間的實質相似性，從而減少潛在的侵權風險。優化知識蒸餾過程的關鍵在于減少“學生模型”對特定訓練數據的依賴，以確保模型輸出不僅僅構成對原始作品的實質性復制或改編。為此，可以通過調整訓練數據的選擇、引入去相關化方法、采用多源數據訓練等方式，提高模型的泛化能力，以降低生成內容與特定作品或模型表達方式的相似性。

（二）構建全流程全主體的數據保護策略

數據信息的安全保障首先應通過技術手段建立有效的追溯問責機制。在知識蒸餾的人工智能運作中，每一個數據處理環節都應明確各方責任，防止數據濫用和泄露。通過對數據提供者、使用者、存儲者等主體進行責任劃分，確保每一環節的數據處理都能被監測與追溯。并在此基礎上，在數據收集和處理過程中，生成式人工智能企業應當實施嚴格的階段性信息安全風險審查，及時發現和糾正潛在的安全隱患，確保從源頭到終端的每一環節都能符合法規要求。

相應地，企業也需強化信息安全的合規建設。首先，企業應在信息收集環節，確保數據來源的合法性。任何未經授權的數據收集行為都可能導致隱私泄露所帶來的法律責任，因此企業必須確保數據收集的透明與合規，尤其是涉及個人信息時，應嚴格遵守相關的個人信息保護規定。并且在數據收集環節要求數據提供者明確同意其數據用于訓練目的，并采取有效措施保障數據主體的知情權與選擇權。其次，企業應建立完善的信息應用分析和輸出端的合規機制。在知識蒸餾等過程中，訓練數據的使用往往需要多方合作和跨平臺數據共享，因此，企業在處理數據時，應確保數據的使用符合最小化原則，即僅限于訓練所需的數據量與類別，避免不必要的數據使用。最后，在輸出端，企業應加強對生成內容的監管，避免其泄露個人信息及敏感信息。企業可以通過引入差分隱私技術、聯邦學習等手段，保障模型輸出的合規與安全［11］。通過多維度的合規建設，企業不僅能夠在技術上保障數據的安全，也能在法律層面為其運營提供必要的支持和保障。

（三）明確各方責任提升透明度標準

傳統的“單一責任主體”模式難以適用于知識蒸餾，應借鑒產品責任法中的比例歸責原則，以實現更公平的責任分配。類似于產品制造鏈條中的分級責任制（如供應商、制造商、分銷商的不同義務），知識蒸餾模式下的法律責任可按以下層級劃分。（1）數據提供方責任：若錯誤源于訓練數據的偏差，數據供應方應承擔相應責任。（2）“教師模型”責任：若“教師模型”傳遞的知識存在誤導，開發者需對其錯誤信息的傳播負責。（3）“學生模型”責任：若“學生模型”在蒸餾過程中未能有效過濾不當內容，其開發者亦應承擔相應義務。這種分層歸責機制能夠在知識蒸餾的復雜鏈條中明確各方責任，提升法律適用的合理性。

在此基礎上，應推進人工智能透明度標準，在提升可追溯性與可解釋性的基礎上，增強開發者和用戶對生成式人工智能的掌控能力。“黑箱”效應長久以來一直作為生成式人工智能被指摘的特性，而當前的知識蒸餾模式在知識遷移過程中的信息丟失又加重了這一現象，使得“學生模型”的決策依據不透明。因此，應推動生成式人工智能系統的透明度標準建設，例如要求模型開發者在知識蒸餾過程中記錄訓練數據來源、蒸餾方法及關鍵參數調整情況，以便在爭議發生時進行追溯。并且，貫徹算法可解釋性原則，在保證算法高質量決策的同時，提供合理的決策解釋，使得生成式人工智能的運行過程更加透明［12］，并賦予用戶對決策過程的知情權與選擇權。對于高風險人工智能應用，如涉及敏感信息的內容生成系統，可以要求模型運營方提供諸如人工介入、平臺審查的方式進行內容過濾以降低損害發生的可能性，并加強系統對用戶相應的風險告知義務。

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