人工智慧概述
在人工智慧領域，蒸餾和複製指的是利用「教師」模型創建新的、通常規模較小的「學生」模型的不同方法。二者的主要區別在於方法論、意圖和合法性/專有性：蒸餾是一種公認的、專注於學習的技術優化過程，而「複製」（通常指「蒸餾攻擊」）是一種有爭議的、可能非法的做法，即克隆模型的行為以創建直接競爭對手。
美國Open AI，Google， Anthropic 等公司的"指控"
1. 人工智慧蒸餾（知識蒸餾）
蒸餾是一種合法的機器學習技術，用於創建更小、更快、更有效率的「學生」模型，這些模型模仿更大、更強大的「教師」模型。
方法：學生模型是基於教師模型的輸出（軟目標/機率分佈）進行訓練，而不是僅基於原始的“硬”標籤（例如，學生模型學習的不是“貓”，而是80%的貓、15%的狗和5%的狐狸）。
目標：模型壓縮，降低推理成本，並提高在小型硬體上的部署速度。
使用案例：大型語言模型 (LLM) 擁有者將其模型進行提煉，為 API 使用者建立更小、更便宜的版本。
2. 複製（提煉攻擊/競爭對手模仿）
此處的「複製」指的是利用提煉技術從競爭對手的模型中竊取功能，通常是透過大規模地以程式設計方式查詢競爭對手的 API 來實現的。人為方法
方法：利用成千上萬甚至數百萬次的查詢，從競爭對手的模型（例如 GPT-4 或 Claude）產生訓練數據，從而訓練競爭對手自己的模型。
目標：快速且低成本地複製性能更優、價格更高的模型，而無需獨立開發。
應用案例：一家公司使用另一家公司的專有模型來訓練自己的模型，這可能違反服務條款。
主要區別
特徵蒸餾（標準） 複製/蒸餾攻擊
主要目標 優化與效率 模仿與競爭
資料來源 開發者自有教師模型 競爭對手模型（API/Web）
合法性/倫理 普遍接受/合法 有爭議/可能違規
模型規模 縮小規模（小學生） 複製行為（相似能力）
透明度 內部流程 通常隱藏或“黑盒”
法律與倫理的灰色地帶
雖然兩者都使用相同的底層技術（教師-學生訓練），但圍繞「複製」的爭議在於意圖和許可。
已授權：像 OpenAI 和 Anthropic 這樣的公司使用蒸餾來使其自身更大的模型更容易訪問，這是一種標準的、符合倫理的做法。
未經授權：爭議源自於競爭對手利用這些技術“搭便車”，竊取他人的研發成果，這通常違反了API提供者的服務條款。
注意：兩者之間的區別越來越模糊，因為這兩種技術都涉及使用另一個模型的輸出來訓練模型。核心問題在於模型擁有者是否授權競爭對手使用其輸出來訓練模型。
Distillation
and copying in AI refer to different methods of leveraging a "teacher" model to create a new, typically smaller, "student" model. The primary distinction lies in the methodology, intent, and legality/propriety: Distillation is a recognized, technical optimization process focused on learning, while "copying" (often in the context of "distillation attacks") is a controversial, potentially illicit practice of cloning a model's behavior to create a direct competitor.1. AI Distillation (Knowledge Distillation)
Distillation is a legitimate machine learning technique used to create smaller, faster, and more efficient "student" models that mimic a larger, more powerful "teacher" model.
- Method: The student model is trained on the outputs (soft targets/probability distributions) of the teacher model rather than just the raw "hard" labels (e.g., instead of just "cat," the student learns 80% cat, 15% dog, 5% fox).
- Goal: Model compression, reducing inference cost, and improving deployment speed on smaller hardware.
- Use Case: A large language model (LLM) owner distills their own model to create a smaller, cheaper version for API users.
2. Copying (Distillation Attacks/Competitor Imitation)
"Copying" in this context refers to using distillation to steal capabilities from a competitor’s model, often by programmatically querying the competitor's API at scale.
- Method: Using thousands or millions of queries to generate training data from a rival's model (e.g., GPT-4 or Claude) to train a competitor's own model.
- Goal: To quickly and cheaply replicate the performance of a superior, expensive model without independently developing it.
- Use Case: A company uses another company's proprietary model to train their own, potentially violating terms of service.
Key Differences
| Feature | Distillation (Standard) | Copying/Distillation Attack |
|---|---|---|
| Primary Goal | Optimization & Efficiency | Imitation & Competition |
| Source of Data | Developer's own teacher model | Competitor's model (API/Web) |
| Legality/Ethics | Generally Accepted/Legitimate | Controversial/Potential Violation |
| Model Size | Reduces size (Small Student) | Replicates behavior (Similar Capability) |
| Transparency | Internal process | Often hidden or "black-box" |
The Legal and Ethical Gray Area
While both use the same underlying技術 (teacher-student training), the controversy surrounding "copying" is about intent and permission.
- Authorized: Companies like OpenAI and Anthropic use distillation to make their own, larger models more accessible, which is a standard, ethical practice.
- Unauthorized: The controversy arises when competitors use these techniques to "free-ride" on the R&D of others, which is often a violation of the API provider's Terms of Service.
Note: The distinction is increasingly blurred, as both techniques involve training a model on the output of another. The core issue is whether the model owner has authorized the use of their outputs for training a competitor.
看到某范姓媒體人去了一趟中國，就回來說不確定中國有沒有言論自由，後續又加碼說中國贏了AI競賽、AI模型已經不輸美國，我滿頭黑人問號蛤本來懶得回應這題。但剛好這兩天，去年初，一度被中國大外宣吹捧為「橫空出世」的DeepSeek，再度被指控以工業規模的蒸餾手法偷竊別家模型成果；而且，還被《路透社》爆料，即將公佈的新模型違反美國出口禁令，偷用輝達（NVIDIA）最先進的AI晶片Blackwell訓練，簡直直接打臉這位媒體人。決定還是來寫寫這件事。而且，剛好今天台積電站上2000元歷史新高，是個值得紀錄的一天。（台積電股價跟中國AI大外宣故事有什麼關係？後面再來說）故事很快倒轉一下。大家還記不記得，就在去年一月底，當我們正在過農曆年假期的時候⋯中國一家AI模型公司DeepSeek，宣稱用不可思議的低成本、低算力，搭配獨特創意的模型設計和演算法，模型效能超越美國各家進度，包括當時最火紅的ChatGPT，在中國帶動鋪天蓋地的渲染神話，DeepSeek被捧為新一代獨角獸，還說，中國AI的工程能力已經突破美國禁令。當天晚上，美股，NVIDIA、台積電，還有一串AI先進晶片概念股，全部都因為這個消息，開啟一波股價重挫的風暴。因為，如果DeepSeek真如中國宣稱的突破算力和成本的困境，那就代表，之前所有包括OpenAI、Google 在內的公司都錯了。而且，NVIDIA跟台積電的地位和價值也不再關鍵，因為，中國靠中國人優秀、聰明的腦袋，已經突破所有晶片、算力框架的束縛了。結果，後來的事件發展，出現180度的逆轉，相信很多人應該也都還記得（？在DeepSeek被吹捧上天之後沒多久，OpenAI就出來發聲明說要提告，因為DeepSeek違反了用戶付費使用的規則，用蒸餾手法偷竊他們用大量人力、成本累積起來的訓練成果，偽裝成自己的大語言模型效能，用於對外營運。那時候，也同時傳出Deepseek手上有5萬顆，當時相當高階、且被列為美國禁售的H100，而並非Deepseek自我吹噓，用低階H800搭配優異演算法、以低成本600萬美元，就成功突破美國封鎖的神話故事。回來看我們的護國神山台積電，去年初股價才$1000出頭，今天站上$2000，代表了什麼意義？很簡單，就是，AI晶片算力需求一路爆炸成長，魏哲家一直喊產能「不夠不夠不夠」，拼命在台灣跟美國、日本擴充先進製程產能；這也是另一個直接打臉中國，在一年前想用Deepseek證明中國AI模型已經突破美國禁令跟晶片限制，完全是幻覺。————去年農曆過年剛好沒事做，本貓寫了至少四、五篇關於Deepseek的吐槽文，現在回頭看起來，簡直先知。（其實當時不只是我，很多人都跟我一樣看法啦XD這是當時我寫的某段內容。「講白話文，複雜算力要靠晶片，而晶片不是手磨的，要靠先進製程and 先進封裝。而決定算力的關鍵，晶片規格是先天優勢，其他都是後天努力。再好的演算法、工程優化，即使在效能上取得一時的領先，比到最後，都抵不過晶片先天算力的限制。後天努力當然有用，但如果比你聰明的人也開始努力，你就沒有優勢了。」「如果連晶片都要靠白手套繞道去偷買NVIDIA ，中國AI科技到底突破了什麼？」簡單說，晶片算力就是硬實力、硬道理！這是我在一年前就知道的事，現在印證事實真相就是這樣。一年前就在偷東西的Deepseek，現在還在用蒸餾手法偷別人的模型成果、還在偷用被美國禁的NVIDIA晶片，請問中國的AI科技到底突破了什麼？很想把這句話送給那位，還在複誦一年前已經被戳破的中國大外宣故事，說中國AI技術已經追上美國的范大記者。
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