文 | 郑友德

华中科技大学知识产权与竞争法中心

目次

· 引言

一、OpenAI 与 DeepSeek 争议的背景

二、何谓 AI 蒸馏？

三、对 AI 竞争的影响

四、公众与专家的反应

五、法律与监管

六、简评与结论

OpenAI 最近指控，已经掌握确凿证据，表明 DeepSeek 通过蒸馏技术创建竞争性 AI 模型。这一指控在全球 AI 领域引发了一场日益激烈的关于知识产权与竞争的争论。尽管 OpenAI 指责 DeepSeek 未经授权使用其技术来训练模型，但具有讽刺意义的是，OpenAI 自已在过去也曾采用类似做法。

引 言Foreword

OpenAI 与 DeepSeek 之间的争议凸显了AI快速发展领域中，推动创新与维护知识产权之间的微妙平衡。事件的核心在于，DeepSeek 被指控使用蒸馏技术，可能在未经明确授权的情况下，从 OpenAI 的模型中提取有价值的见解。这一事件反映了 AI 社区的更广泛关切：如何界定利用现有 AI 研究成果的合理边界。

这一事件的影响远超涉事双方，反映出 AI 领域对数据使用的审查日益严格，并在国际范围内引发了关于数据授权和知识产权的争议。OpenAI 与 DeepSeek 之间的争端正是 AI 领域更广泛地缘政治紧张局势的缩影，尤其是在美中科技企业竞争日益加剧的背景下。随着争议的持续发酵，整个 AI 社区正密切关注事态发展，以期见证在知识产权保护和开源数据利用方面可能确立的先例。

从历史来看，技术进步往往伴随着信息传播与知识产权的争议。在 AI 领域，这一争议因技术的快速演进及其全球化应用而变得更加复杂。当前该事件凸显了建立健全法律和监管框架的必要性，以在保护创新的同时促进跨国合作，确保 AI 的发展既能广泛惠及全球，又符合伦理规范。

随着 AI 蒸馏技术的讨论愈演愈烈，业内许多人呼吁对其进行更清晰的法律解读，并制定全面战略来应对这一新兴领域的挑战。OpenAI 等公司必须在保护自身创新成果的同时，避免扼杀推动行业发展的协作精神。而 DeepSeek 等企业则需在不断演变的数据使用和 AI 训练法规下规范运营。这一案件不仅揭示了当前AI行业面临的挑战，也为未来全球 AI 政策和实践的演变奠定了基础

一、OpenAI 与 DeepSeek 争议的背景

OpenAI 和 DeepSeek 已成为人工智能领域一场复杂争议的核心，引发了关于数据使用、知识产权以及 AI 发展伦理的广泛讨论。OpenAI 以其先进的 AI 模型以及与微软等大型科技公司的合作而闻名，而该公司指控DeepSeek 秘密利用其技术。双方争议的核心在于 DeepSeek 是否应当利用AI 蒸馏技术，从复杂 AI 模型中提取信息来优化更小、更易管理的模型。DeepSeek 可能通过这种方法，规避了从零开始训练大型 AI 模型所需的巨额资金投入，并涉嫌违反 OpenAI 的服务条款。

OpenAI 指出，蒸馏技术能够实现从庞大且复杂的 AI 模型向较小、更精简的模型传递知识，从而大幅降低 AI 训练所需的资源和资金成本。然而，尽管在 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口。指的是一种允许不同软件或系统相互通信的接口，使开发者能够在无需了解底层模型实现细节的情况下，调用和使用 AI 功能或服务——编者注。）的正常使用政策下，利用数据进行 AI 训练是合法的，但OpenAI 认为，如果这些数据被用于构建直接竞争的 AI 产品，则属于违反其服务条款的行为。基于现有的监测和安全措施，OpenAI 与微软合作，发现了可疑的数据外泄模式，并怀疑DeepSeek 关联的 OpenAI 开发者账户涉及未经授权的数据获取。这一事件促使 OpenAI 采取措施保护其知识产权，并寻求与美国政府合作，凸显了 AI 领域持续存在的紧张关系，尤其是美中科技企业之间的竞争。其影响远不止于涉事企业本身，还引发了关于公平竞争以及行业内加强知识产权保护必要性的广泛讨论。OpenAI 对此争议的迅速反应，表明其致力于保持技术领先地位，并采取措施防止创新成果遭受侵犯。

二、何谓 AI 蒸馏？

AI 蒸馏（AI Distillation）是一种模型优化技术，通过提炼和压缩大规模 AI 模型的知识，使得小型模型，比如学生模型 （Student Model）在保留性能的同时，提高计算效率并减少资源投入。其核心方法是利用教师模型（Teacher Model）的输出、特征表示或关系信息来指导学生模型学习，从而减少计算成本和存储需求，使模型更适用于低功耗设备和实时应用场景。该方法显著降低参数量和计算复杂度，减少推理时的延迟，同时保持原始模型的推理能力。

AI 蒸馏能够减少数据需求，因为学生模型可以通过学习教师模型的软标签（Soft Labels） 来获得更丰富的信息，而无需依赖大量标注数据。软标签是教师模型输出的概率分布，相较于传统的硬标签（单一类别），它提供了类别之间的相对关系信息，有助于学生模型更好地学习数据模式并提升泛化能力。此外，蒸馏过程还能减少数据采集与标注成本，降低训练成本（减少计算资源和时间消耗），并优化模型存储和推理开销。同时，AI 蒸馏降低部署成本，因为更小的模型对存储、计算和能耗的要求更低，适用于移动设备、云端推理和边缘计算等环境。

AI 蒸馏广泛应用于深度学习领域，推动高效 AI 模型的发展，使其在工业、移动设备、云计算和自动驾驶等实际场景中更具实用性和经济性。

尽管蒸馏技术在技术上具有创新性，但其使用也引发了法律和伦理上的争议。特别是在未经授权的情况下使用其他公司的模型进行蒸馏，可能会侵犯知识产权，并引发法律纠纷。

三、对 AI竞争的影响

OpenAI 与 DeepSeek 之间的争议将对全球 AI 竞争格局，特别是美中两国之间的竞争产生深远影响。

其中一个重要影响是 AI 领域可能进入一场围绕技术主导权的“科技冷战”升级阶段。随着中美两国在这一关键领域争夺主导地位，我们或将看到监管趋严，以及各国采取更多保护性措施来维护本国 AI 技术资产。这种趋势可能导致全球 AI 生态系统的碎片化，各国设立壁垒保护本国的 AI 研究，进而形成区域化的 AI 研发和应用模式。

从经济角度来看，这场知识产权争端及其引发的法律诉讼可能会推高 模型训练、数据获取和合规审查 等 AI 开发成本。企业可能需要投入大量资源建立合规框架和安全保障机制，以防止知识产权盗用。这种局面可能使 AI 企业在利用现有模型的输出进行训练时变得更加谨慎，从而放缓创新步伐。这些因素可能会对 AI 领域长期以来倡导的协作精神和开源文化产生附带的“降温效应”，使企业更加保守，减少共享与合作的意愿。

此外，这场争议已在 AI 业界引发了关于蒸馏技术合法性和伦理性的广泛讨论，彰显了AI 行业对清晰且完善监管标准的迫切需求。这些讨论可能推动新的国际标准的建立，以规范 AI 模型的训练和开发，并促使建立更严格的数据来源验证体系。这种向标准化和透明化的转变可能会从根本上改变 AI 技术的开发和使用方式。

四、公众与专家的反应

对于 OpenAI 对 DeepSeek 的指控，业界和公众的反应不尽相同。不同利益相关方持有不同观点，而这一事件也引发了关于数据伦理、知识产权以及 AI 领域国际竞争的更广泛讨论。

在公众舆论方面，反应呈现明显两极分化。许多人认为 OpenAI 的指控存在双重标准，因为其自身过去也曾利用数据抓取（data scraping）来训练自家模型。

由于蒸馏 在 AI 模型训练中十分常见，禁止这种行为可能会面临诸多挑战。例如，加州大学的 AI 博士 Ritwik Gupta 表示：

“初创企业和学术机构经常利用 ChatGPT 等已经过人类反馈优化（如 RLHF）的大模型来训练自己的模型，这使得他们能够以较低成本获取顶尖模型的研究成果。”

因此，他对 DeepSeek 可能采用这一方法并不感到意外，并指出，如果他们确实这样做了，完全阻止这种行为将变得极为困难。

此外，《金融时报》补充称，OpenAI 本身也正面临侵犯版权的指控。《纽约时报》以及多位知名作家已对其提起诉讼，指控其在未经许可的情况下，使用新闻稿和书籍内容来训练 AI 模型。

因此，部分人认为 OpenAI 此次的立场带有“虚伪”之嫌。社交媒体上对此议论纷纷，尤其是在 Twitter（现 X 平台）上，关于 OpenAI 立场的讽刺性表情包和调侃层出不穷，舆论普遍聚焦于这一事件的讽刺意味。而在中国社交媒体上，DeepSeek 的成就则受到广泛庆祝，并被视为在科技竞争中对西方

隐私保护倡导者和技术专家则更加关注数据安全及存储问题，尤其是 DeepSeek 在中国的运营可能带来的影响。这一争议涉及更广泛的数据授权问题，以及 AI 训练过程中个人数据的伦理与合规问题，使讨论变得更加复杂。与此同时，一些人站在 OpenAI 一方，认为 DeepSeek 的行为明显违反了既定规则，因此 OpenAI 的指控是合理的。这部分人士强调，在使用 API 和现有技术时，各大公司应遵守行业规范和服务协议，以维护公平竞争环境。

专家观点同样反映了这一事件的复杂性。部分专家认为，DeepSeek 的做法符合行业惯例，即利用先进 AI 模型的输出进行二次开发，这在 AI 领域十分常见。然而，这种观点并未被普遍接受，因为它涉及技术创新、技术开放与知识产权保护之间的根本矛盾。特别是在全球地缘政治竞争加剧、不同国家 AI 监管法规存在差异的背景下，这一事件的影响更显复杂，并引发了广泛的讨论和思考。

五、法律与监管

OpenAI 与 DeepSeek 之间的争端引发了关于 AI 产业法律与监管框架的关键讨论。随着 AI 技术的快速发展，其法律影响也日益复杂，特别是在知识产权（IP）保护和市场竞争行为方面。OpenAI 指控 DeepSeek 采用蒸馏技术训练 AI 模型，这一做法涉及知识产权归属及技术转移的合法性，引发了广泛争议。

针对这些指控，OpenAI 正与美国政府合作，以加强其知识产权保护措施，这进一步突显了 AI 产业亟需健全法律框架，以有效应对知识产权侵权与技术滥用问题。同时，该事件也重新引发了对 AI 训练数据使用的伦理讨论，尤其是考虑到 OpenAI 过去曾因类似问题受到质疑。这种局面形成了一种监管困境——企业既希望利用现有数据推动技术创新，又必须遵守既定的服务条款和知识产权法规，以避免法律风险。

OpenAI 与 DeepSeek 之争仅是全球 AI 竞争格局下的一个缩影，同时也暴露了 AI 监管体系的缺陷。随着各国竞相争夺 AI 领域的技术主导权，此类事件凸显了建立国际监管标准的必要性，以妥善解决跨境 AI 纠纷。这些标准不仅能维护公平竞争，还能促进各国之间的合作与互信，而这对于全球 AI 生态系统的稳定发展至关重要。法律专家和行业利益相关方纷纷呼吁制定更清晰的法律指导方针，以规范蒸馏技术的应用，既要保障原始模型开发者的知识产权，也要确保 AI 产业的公平竞争环境。AI 产业亟需明确的侵权认定标准及健全的执法机制，以确保知识产权保护的有效性，同时维护行业的持续创新与公平竞争。随着 AI 技术的持续发展，法律体系也必须相应调整，以在有效保护知识产权的同时，促进AI行业的健康成长与技术创新。

六、简评与结论

在AI技术竞争日趋激烈的背景下，OpenAI 与 DeepSeek 之间的争端不仅是知识产权保护问题的集中体现，也成为 AI 领域发展过程中具有重要意义的案例。OpenAI 指控 DeepSeek 通过 蒸馏技术未经许可利用其专有模型，这一事件凸显了 AI 领域对于知识产权界定的模糊性，以及行业内对于技术创新与合规性的激烈争论。

这一事件的影响层面广泛，不仅关乎 AI 研究的伦理问题，也反映出 AI 行业在全球范围内的竞争态势正在发生变化。DeepSeek 以其“低成本、高性能”的模型挑战了美国 AI 巨头的市场地位，使得 OpenAI、微软等企业以及美国政府对此高度警惕。OpenAI 的应对措施，甚至包括可能寻求与美国政府的更深度合作，以确保核心 AI 技术不会落入竞争对手之手。这一系列举措表明，AI 技术的竞争已不仅限于商业层面，更涉及国家安全和国际技术主导权的争夺。

从地缘政治角度来看，OpenAI 与 DeepSeek 之间的争议可能加剧美中两国在 AI 领域的技术竞争，甚至推动全球科技格局朝着“技术冷战”方向发展。在此背景下，各国可能加强 AI 模型训练的监管措施，进而导致全球 AI 生态系统趋于区域化分裂，形成不同国家主导的技术中心。这一趋势凸显了国际合作与政策协调的重要性，各国需通过对话制定统一的AI行业标准，以防止全球技术体系的碎片化，确保 AI 产业的健康有序发展。

同时，该事件也可能促使全球范围内 AI 监管政策的调整。例如，企业可能需要 加强安全保护措施、优化模型版权管理机制，并调整 API 使用策略，以降低被滥用的风险。此外，国际合作在 AI 知识产权保护方面也可能变得更加重要，以确保先进技术的安全性，同时避免无序竞争对行业发展造成负面影响。

此外，此次争议将推动 AI 产业在技术监管和透明化方面的进步，尤其是在数据来源验证和模型开发透明度上。随着 AI 产业的成熟，预计AI行业将更加注重构建可追溯性和责任制的机制，以提升模型训练的合规性和可信度，增强企业与社会各界的信任。同时，为了保护 AI 知识产权的同时持续推动创新，相关技术解决方案的研发将成为 AI 产业未来发展的核心驱动力。

此次争议不仅推动 AI 产业在技术监管和透明化方面的进步，也凸显了长期以来围绕数据使用、模型训练方式与知识产权保护之间的复杂关系。AI 训练依赖大规模数据，其中部分数据可能未经许可，而蒸馏技术的广泛应用进一步加剧了这一问题的争议性。核心问题在于，AI企业如何在技术创新与合法合规之间取得平衡？DeepSeek 是否侵犯了 OpenAI 的知识产权，还是仅仅采用了业界普遍使用的技术手段？如果 OpenAI 本身曾使用类似方式训练模型，那么其指控是否存在“双重标准”？

从长计议，这一案件或将成为影响未来AI 产业法规制定的重要先例，推动业界对AI 训练合规性、数据治理与模型使用边界的深入探讨。在此背景下，AI 企业将不得不在创新与合规之间寻找新的平衡，以确保既能保持技术领先性，又能在合法框架内推进产品研发。这也意味着，未来 AI 领域的竞争将超越技术能力，延伸至法律、政策和国际合作等多个层面。

最终，OpenAI 与 DeepSeek 之间的争端无疑将对 AI 产业的发展产生深远影响。无论其最终走向如何，这一事件都提醒全球 AI 产业：在不断创新的同时，如何确保合法合规、如何在开放与保护之间取得平衡，将是所有 AI 研究者和企业必须直面的核心议题。

作者：郑友德

编辑：Sharon