【推荐阅读】 Lee, Jyh-An and Sun, Xuan, The Law of DeepSeek (August 30, 2025). Transnational Law & Contemporary Problems, Volume 35, Issue 2, 2026, Available at SSRN: 网页链接

看到香港中文大学李治安教授与孙璇（音译）博士写的 《The Law of DeepSeek》，本来以为又是一篇讲DeepSeek出口管制、数据安全的文章，读到最后却发现，有意思的问题可能藏在知识蒸馏这四个字里面。

DeepSeek真正带来的麻烦，可能不是证明美国的芯片出口管制有没有失败，而是让人突然发现：我们一直以为AI竞争比的是算力，于是把法律的阀门装在芯片上；但技术的有趣之处恰恰在于，当芯片变贵以后，人就会想办法少用芯片。强化学习、MoE、MLA、蒸馏、开源，说到底都是在做一件事情——用更多的“智慧”去替代更多的“资源”。法律制造了一个约束，创新却可能围绕这个约束长出另一条路。

此文更有意思的是知识产权。OpenAI如果真被DeepSeek蒸馏了，第一反应当然是：你偷了我的东西。但问题是，到底偷了什么？没有拿走源代码，没有拿走模型权重，没有拿走训练数据，只是不断问一个模型问题，再让自己的模型从答案里学习。我们过去熟悉的是复制一本书、拿走一个配方、反向拆解一台机器，现在突然出现一种新的行为：我没有复制你的东西，我只是学会了你会做的事情。

这就有点麻烦了。

技术秘密法本来允许反向工程；版权法又未必保护纯AI生成的输出。知识产权走不通，最后只好回到使用条款：你虽然有能力学我，但你曾经答应过—不许学。于是一个很古老的问题又回来了——知识产权法不愿意给你的垄断，合同能不能替你造一个出来？

所以我反而觉得，DeepSeek事件里真正值得法律人注意的，不是谁“偷”了谁，而是AI开始学习AI以后，“模仿”“学习”“复制”和“竞争”之间那条我们原以为很清楚的界线，正在重新变得模糊。

过去我们总在讨论AI能不能学习人类。现在可能要开始讨论另一个问题了：AI可不可以学习AI？这个问题，恐怕比DeepSeek本身要活得更久。