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　　中新网北京9月11日电 近期，美国针对中国人工智能企业以蒸馏技术“盗窃”模型能力的一系列指控，正在将技术与法律问题高度政治化，对人工智能公平普惠发展带来了严峻挑战。全球应携手，在确保安全前提下，构建公平普惠的人工智能发展制度环境，共同促进人工智能技术的健康发展，推动人工智能创新成果的全球共享。

　　一、美国“反蒸馏”政策的战略动因

　　2026年4月，美国国会提出《遏制美国人工智能模型盗窃法案》(Deterring American AI Model Theft Act of 2026)，拟建立“人工智能模型提取攻击者名单”，并通过实体清单、出口管制和经济制裁等手段惩戒被认定实施“模型提取攻击”的外国主体。值得注意的是，法案提案人明确将模型蒸馏与美国对中国算力管制相联系，认为外国竞争者借助蒸馏能够以较低成本训练模型并“绕过算力限制”。从技术机理看，模型蒸馏(Knowledge Distillation)是由图灵奖得主辛顿提出的知识迁移与模型压缩技术，其核心是利用教师模型输出的概率分布(软标签)指导学生模型学习，而非直接复制模型参数或源代码。正如AI专家Nathan Lambert所指出的，蒸馏只是对行为模式的模仿，而非对模型参数或源代码的直接复制。此法案的推出表明美国正在将原本属于模型训练和市场竞争范畴的技术行为进一步纳入出口管制与国家安全框架。

　　这一动向反映了美国将模型蒸馏问题政治化、安全化的政策实质。近年来，美国持续利用其在先进芯片和半导体制造等领域的优势，对中国获取和发展先进算力实施系统性限制，将“减缓中国先进人工智能的发展”列为主要政策目标，以实现美国全球人工智能主导地位。然而，蒸馏技术能够以较少的算力投入实现先进模型研发，英伟达创始人黄仁勋公开表示“人类知识传承本就是一场永无止境的互相蒸馏”，马斯克亦承认其xAI通过蒸馏OpenAI模型训练Grok，并称之为行业普遍做法。模型蒸馏降低了训练前沿模型所面临的资源门槛，将在一定程度上削弱美国既有算力管制的实际效果。因此，美国试图进一步将管制对象由算力延伸至模型能力，目标是维持人工智能技术代差和竞争优势的战略目标。

　　二、模型能力“排他权”的法理悖论

　　蒸馏实质上是对公共领域知识的再利用，而美国借由“盗窃”指控，将法律保护对象从传统意义上的代码、权重、商业秘密，扩张性地表述为模型功能和能力，与美国本土现行竞争法和知识产权法的规则与基本精神相违背。

　　美国法实践中并不对教师模型的输出提供版权保护。美国版权局2025年1月发布的报告亦提出，纯AI生成材料不受版权保护。这意味着教师模型的输出本身可能并不构成受保护的版权客体，基于此进行的蒸馏训练更难以构成侵权。

　　美国法律与有关政府部门，既不赋予技术开发者对技术知识和功能的绝对垄断，亦明确承认平行开发和反向工程原则上的合法性。2026年9月，美国国家安全局(NSA)、联邦调查局(FBI)和网络安全与基础设施安全局(CISA)联合发布网络安全公告《中国人工智能企业针对美国人工智能企业开展工业级大规模模型蒸馏行动》。虽然三机构承认蒸馏本身合法，但称中国企业实施的是“具有攻击性、恶意且有针对性的工业级大规模蒸馏活动”，并称其目的在于提取美国前沿人工智能模型中受限制的专有功能和能力。然而，美国既有商业秘密法本身并不赋予技术开发者对其技术知识和功能的绝对垄断。《2016年保护商业秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016, DTSA)明确将“反向工程、独立推导以及其他合法取得方式”排除在不正当手段之外。此外，美国司法部在解释《经济间谍法》时亦明确承认平行开发和反向工程原则上的合法性。

　　美国主张“模型能力学习”即是知识产权“盗窃”，本质是要建立一种未经法定授权、却具有专利保护效果的排他性权利。从竞争政策和知识产权制度的整体结构看，这种所谓“模型能力排他权”无需经过新颖性、创造性审查，无需以充分公开技术方案作为获得排他保护的对价，也不存在明确的法定保护期限，却能产生限制后来者研究、学习和市场竞争的效果。如在著作权法“思想与表达二分法”原则下，教师模型输出的逻辑、风格和知识属于思想范畴，不受著作权保护；而学生模型通过拟合这些输出分布来掌握任务范式，属于对公共领域知识的创造性转化，并非对原作品表达的剽窃。通过合法途径观察模型行为、学习通用知识与方法，并开发参数独立、架构独立的新模型，应当被视为技术学习、互操作和能力建设的一部分。如果草率的赋予“模型能力排他权”，将使得原本应当进入自由竞争领域的技术功能和模型能力，仅因首先由美国企业开发而被持续圈占，并进而突破专利法、商业秘密法等在创新激励与自由竞争上长期形成的法治平衡。

　　三、推动构建公平普惠的人工智能发展制度环境

　　法律保护知识产权，不保护竞争排他。将竞争优势上升为“模型能力排他权”而指责“盗窃”，一定程度是在主张知识独占。面对所谓“盗窃”指控，我们更应当从法律视角审视数据是如何取得的、复制了什么受保护客体。当美国企业从全球公开数据、可版权作品和开源生态中汲取知识时，其主导叙事强调技术开发的创新性和社会价值。而当后发竞争者利用美国前沿模型的输出降低训练成本、缩小能力差距时，逻辑又被重新描述为“恶意蒸馏”。这种严以律人、宽以待己的双重标准，是对模型能力传播和再利用的控制。

　　而中国的立场一向与之不同。中国主张开放共享、智能平权，让人工智能成为造福全人类的国际公共产品，推动联合国大会协商一致通过加强人工智能能力建设国际合作决议。人工智能发展与治理的目标不应是固化少数国家的技术领先地位，而应在安全与创新之间形成合理平衡，使人工智能发展始终锚定增进人类福祉的根本目标。因此，具体到“蒸馏”这一技术和法律问题上，相关国家和市场主体应重在围绕合法应用程序接口研究、安全测试、学术例外、证据披露和数据跨境等方面建立通行规则，在确保安全，尊重知识产权、打击非法行为的基础上，构建公平普惠的人工智能发展制度环境，共同促进人工智能技术的健康发展，推动人工智能创新成果的全球共享。

　　(作者 中国政法大学人工智能法研究院院长、教授、博士生导师 张凌寒)