美国围绕中国人工智能的辩论已走到分岔路口。一种主张是惩罚被查获窃取美国商业机密的中国AI实验室，另一种主张是限制这些实验室所使用的技术，即一种名为蒸馏（distillation）的方法，世界上每一家严肃的AI公司也都在使用它，包括美国公司。两种政策远看相似，实则不同。
支持第一种主张的一个突出论点来自瑞安·费达休克（Ryan Fedasiuk），他曾在国务院担任顾问，现任职于美国企业研究所（American Enterprise Institute），在War on the Rocks撰文。简言之，他的论点是：华盛顿应随时准备制裁实施工业规模欺诈的中国AI实验室，而不必把蒸馏本身列为非法，因为蒸馏是行业标准做法，因为禁止它不会奏效，也因为惩罚它会为美国前沿实验室筑起一道人为护城河，代价是其他所有构建AI的公司。
技术与欺诈
蒸馏是较小的模型向较强的模型学习的方式：开发者用教师模型的输出训练学生模型，许多最受欢迎的AI产品正是这样构建的。每一家大型实验室都在这样做，包括美国的前沿实验室，而除非完全切断对模型输出的合法访问，否则无法禁止这一技术。任何能够使用模型的人，包括付费客户，都可以把模型的输出重新整理成训练数据。这项技术无法通过禁令消灭。
可以依法追究的是欺诈。两者的区别在于：使用你合法访问的模型，与通过欺骗获取竞争对手产品的访问权限以便复制。商业秘密法下欺诈的特征显而易见：虚构的身份、为躲避检测而搭建的基础设施、蓄意绕过安全系统。这些要素根据美国法律都要承担法律责任，从《计算机欺诈与滥用法》（Computer Fraud and Abuse Act）到联邦电信欺诈法。
欺诈的证据是具体的。Anthropic认为，与其模型的超过340万次对话是Moonshot AI所为，这些对话经由一个为规避检测而搭建的平台上的数百个虚假账户进行。在6月向参议院银行委员会（Senate Banking Committee）作证时，Anthropic指认阿里巴巴的通义千问（Qwen）实验室是其迄今所见最大规模蒸馏攻击的来源。DeepSeek、Moonshot和MiniMax均被Anthropic指控通过数万个欺诈账户进行工业规模的提取。
为何这一区分至关重要
这一区分之所以重要，是因为两种政策会带来不同的结果。对已证实的欺诈实施制裁，会针对具体行为打击具体公司，不触碰合法的开放模型生态。禁止蒸馏则会实际上冻结围绕两三家美国前沿实验室的竞争格局，保护它们免受价格竞争，并试图执行无法执行的事情。批评者还指出，这还会保护这些实验室免于承受自身定价的后果，而定价是市场问题，不是安全问题。
还有一个问题：禁止这项技术是否真能拖慢中国。认为中国的进步大多来自抄袭的说法，比表面看来更站不住脚。DeepSeek在2025年1月的飞跃更多归功于全新的强化学习设计，而非抄袭；Moonshot近来对智能体集群（agent swarming）的专注似乎是一种自主研发的能力。阻止蒸馏攻击会拖慢中国实验室，但不会阻止它们。
棘手的法律理论
这里的法律远不如言辞所暗示的那样明确。在美国，模型的原始输出无法获得版权，因为它们缺乏人类作者身份，这使得流行的”知识产权盗窃”定性在法律上站不住脚。商业秘密法更为契合：秘密不在于任何单条回复，而在于编码在数百万次对话中的底层模型行为，这种行为只有在规模化、系统性的提取中才能获得。前沿模型并不向公众开放：访问需要凭据、付费、速率限制，并接受服务条款。这是商业秘密体制，而非版权体制。
不对称问题是一把双刃剑。Anthropic自身曾就使用盗版书籍训练模型一事达成和解，支付15亿美元，这是历史上最大的一笔版权赔偿。费达休克的观点是：Anthropic在美国法庭上应诉并开出了支票，而任何法院，无论是美国的还是其他国家的，都不会让Moonshot为它所拿走的东西付出代价。制裁是现存最接近法庭的场所。
当下的政治风向指向升级。财政部长斯科特·贝森特（Scott Bessent）表示，华盛顿在许多中国模型上发现了美国大语言模型的水印，并威胁要制裁那些在窃取基础上构建模型的实验室。白宫指责Moonshot搭建平台复制Anthropic的领先模型并逃避检测。与此同时，英伟达的黄仁勋敦促美国公司充分利用在价格上击败美国竞争对手的中国模型，投资人比尔·格利（Bill Gurley）则认为，遏制开放模型违反自由市场原则。
这场辩论实际上与蒸馏无关。它关乎美国是把中国AI视为需要遏制的安全威胁，还是视为要在开放市场中击败的竞争对手。禁止这项技术是遏制的答案，制裁欺诈是竞争的答案。行政当局被要求做出选择，而这一选择将在未来多年定义美国与中国的AI关系。
婷 翻译