Anthropic 指控阿里巴巴 2880 万次蒸馏攻击。OpenAI 报告了类似的 API 滥用模式。Reflection AI 的 CEO 说他们每天拦截超过 10 万次可疑 API 调用。蒸馏攻击正在成为 AI 行业的普遍现象——而不只是某两个公司之间的争端。 什么是蒸馏攻击？ 用最简单的话说：你花钱买了一个强大模型的 API 访问权限——然后你不再用它来写代码、写邮件或回答客户问题。你用它的输出作为训练数据，去训练你自己的模型。通过系统性地向目标模型提出精心设计的任务，逐领域地蒸馏其能力。 这在技术上不难——你需要的是大量的 API 请求和大规模的日志系统。但它在法律和伦理上是一个灰色地带。大多数 API 服务条款禁止用 API 输出去训练竞争模型，但检测和执法极其困难。你怎么区分一个「写代码的开发者」和一个「在用 API 蒸馏代码能力的竞争对手」？ AI 行业的新防线 三个月前，大多数 AI 公司的安全团队主要关注传统网络安全——防 DDoS、防数据泄露、防模型窃取。现在，一个新的防御层级正在快速搭建： 用量异常检测：如果一个账号在短时间内对不同领域的内容发起大规模请求（而不是持续在一个领域深入使用），这就是典型的蒸馏信号。正常用户不会同时需要 50 种不同风格的代码生成 输出水印：在模型输出中嵌入统计水印，让监管者和 API 提供商能够识别哪些模型的训练数据来自自己的 API。Meta 的 AudioSeal 是第一个开源方案，但文本水印仍比音频水印难做 蒸馏攻击识别模型：用 AI...