美东时间9月8日，美国国家安全局、网络安全与基础设施安全局、联邦调查局三家机构联合发布一份网络安全公告，抛出所谓中国AI企业实施“工业规模知识蒸馏”的指控，同时梳理了所谓攻击者的战术技术流程，并向美国AI行业给出检测、处置、情报共享等防御建议。
公告发布后，随即引发中美双方围绕AI知识蒸馏技术定性、商业竞争边界、国家安全概念适用范围等问题的争议。
从公告内容来看，美方将知识蒸馏这项全行业通用技术刻意划分为“合法研究用途”与所谓“恶意工业级蒸馏”。公告称，自2024年末起，多家中国头部AI企业发起海量请求，从Claude、GPT、Gemini、Grok等美国前沿大模型接口提取大量Token数据，用于训练自有大模型；美方声称，对这些中国企业而言，知识蒸馏并非补充模型能力的辅助手段，而是其模型研发的核心路径。
按照美方公告的描述，相关中国企业借助灰色代理渠道绕开地域限制，通过批量购买高级订阅、轮换多账号、清洗元数据、注入提示词等手段规避平台检测，获取美国大模型在思维链推理、代码开发、智能代理、行业专项优化等方面的专有能力，以此缩短自研周期，压低模型训练成本。
美方将上述行为归入MITRE ATLAS对抗机器学习威胁框架，声称其涵盖了这类威胁活动的全生命周期：资源准备阶段主要完成代理配置、账号池搭建与预算分配体系建设；访问阶段利用批量账号发起高度同质化的大规模查询；执行逃逸阶段依靠提示词注入、越狱等手段获取模型内部推理信息；探测阶段持续跟踪美国新发布的模型版本，快速调整攻击目标；采集阶段定向抽取特定领域的输出内容，生成合成训练数据集；最终将采集到的数据用于训练本土大模型，完成能力复刻。
除了该框架已收录的攻击手段，公告还总结出四类新型手法：绕过地区访问限制、集中式请求路由、自动清洗请求元数据、针对API调用优化配额与成本，同时列出了账号多IP共用、全天候不间断调用、新账号立刻跑满流量上限等可供企业识别的异常行为特征。
公告从企业实操、技术手段、行业协同等维度给出了对应防御方案：一是开展行为监测，重点关注异常账号与订阅用量的异常配比；二是对高嫌疑请求的输出内容做出微调，例如降低推理深度、加入差异化噪声，在不触发明显告警的前提下削弱蒸馏所得数据的训练价值，同时不向攻击者告知模型已做出调整；三是推动跨机构情报共享，由云厂商、API聚合平台、模型企业互通IP、行为特征等威胁指标，识别分散在多个平台的协同攻击行为。
针对美方这份联合公告，中方做出明确回应：不认可美方提出的相关指控，认为相关说法缺乏事实与法律依据，批评美方将正常的技术、商业竞争问题政治化。
知识蒸馏是全球AI行业普遍采用的中性技术，美国企业同样会运用该技术开展模型研发，不存在某一方单独“恶意使用”的情况。蒸馏技术本身能够提升模型学习效率，对AI产业整体发展具有正向价值。中方开源的大模型也向全球包括美国企业开放，而美方却将这项行业通行技术抹黑为恶意攻击类行为，属于典型的双重标准。
同时，美国安全机构直接下场发布针对他国商业企业的指控公告，是将个别企业的商业利益与国家安全概念绑定，动用国家力量介入市场竞争，以此维护自身在算力、大模型领域的垄断地位。部分美国AI企业在用户协议中设置严苛的地域限制，这类商业条款本身就存在争议，而美方公告在一定程度上为此类条款提供了官方背书。
整体来看，此次事件的分歧并不单单局限于蒸馏技术本身的优劣，而是集中在商业、规则、安全边界三个现实层面。
知识蒸馏本就是推动大模型迭代成熟的常规技术；但在商业场景中，大规模调用竞品公开API、批量采集输出结果训练自有大模型的行为，是否违反平台用户协议、是否构成不正当竞争，目前全球范围内尚未形成统一明确的法律规范与行业规则。美方采用的处理方式，是由国家安全机构发布公开威胁公告，直接将商业协议层面的纠纷上升到国家安全威胁层面，用安全框架为商业行为定性。
当前全球大模型行业仍处于高速迭代发展阶段，围绕接口调用、模型学习、数据抽取、开源与闭源活动边界的矛盾还将持续增多，如何区分正常技术研究、商业竞争行为与真正的网络威胁，将成为全球AI治理需要长期面对的核心议题。
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