中國推動 AI 治理標準制定 透過開源模型搶佔規範先機

近期，研究機構和媒體呼籲以月之暗面 AI 本月發佈的「Kimi K3」為契機，加快建立 AI 治理標準。韓媒「ZDNET Korea」認為，當前模型蒸餾、知識產權、訓練數據溯源等領域仍缺乏統一的國際準則，中國正嘗試通過推廣開源模型來搶佔規範制定的先機。

中國推動 AI 治理標準的背景與挑戰

月之暗面 Kimi 的觀點認為，最具爭議的領域當屬模型蒸餾技術。該技術通過利用高性能 AI 的輸出結果來訓練更小巧高效的模型。然而，對於競爭公司模型成果的使用邊界，以及通過該技術開發的模型能否被認定為自主技術等問題，各國企業及政府的立場仍存在分歧。

與此同時，業界尚未形成公認的技術手段來驗證特定模型是否採用蒸餾方式訓練。一旦模型開發方不公開訓練流程與訓練數據構成，外界很難追溯模型技術源頭，全球範圍內也缺少統一的判定標準。

對此，上海張江平台經濟研究院提出建議：應當研發可追溯模型與訓練數據來源的相關技術，並將其運用於國際爭端解決及標準制定工作當中。該機構同時強調，在模型蒸餾許可範圍、AI 成果所有權及技術溯源的判定標準尚未明確之際，應優先建立驗證體系。

韓媒表示，中國如此積極推動制定規範，背後意圖被認為是通過制度性影響力推動本國模式海外推廣。當前使用中國開源大模型的開發者和企業日益增多，若能率先確立許可證制度、安全性評估及技術來源核查標準，將有助於中國在國際規範討論中擴大話語權，並且可將競爭維度延伸至全球 AI 系統規則制定領域。

業內人士強調：「在全球人工智能治理競爭中，誰能率先行動並制定更完善的規則，誰就能掌握主導權。將本國技術成果轉化為國際通行的制度和標準的競爭也將愈發激烈。」