如何看待AI模型蒸馏 AI圈“攻防战”再升级！最近两件事连在一起看挺有意思：一方面，Claude Code被曝有安全后门风险，国内已有企业火速将其列入高风险名单，全面禁用；另一方面，Anthropic又指控多家中国实验室搞“工业级模型蒸馏攻击”，称他们用大量账号对话提取数据。

抛开情绪，模型蒸馏到底怎么界定？童子认为应当这么看：

从技术路径看：分为“白盒蒸馏”（需访问大模型内部隐藏层特征）和“黑盒蒸馏”（仅依赖最终输出的概率分布）；从实现方式看：分为“输出蒸馏”（小模型直接模仿大模型的最终答案）和“特征蒸馏”（学习大模型中间层的推理思考过程）。

所以，用海量账号对话去提取数据，从技术路径看属于“黑盒蒸馏”，从实现方式看属于“输出蒸馏”。这也是一般故事里的双方各执一词的本质原因：技术派看重架构创新，质疑派则死盯数据来源合法性。

说到底，界定标准很清晰：通过公开API获取数据训练，属合规的“黑盒蒸馏”；未授权窃取底层代码或植入后门，才叫“盗窃”。把通用技术路线直接定性为“恶意窃取”，本身就是在偷换概念，你说是不？