Published
2026-04-23
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Articles
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知识蒸馏服务链下服务者责任归属的困境与治理
吴 超超
安徽财经大学
DOI: https://doi.org/10.59429/sksj.v3i3.13674
Keywords: 知识蒸馏;服务链;责任归属;透明化治理
Abstract
随着知识蒸馏技术在模型轻量化领域的广泛应用,知识蒸馏技术作为深度学习模型轻量化的核心手段的同时,其服务链中多主体协作引发的责任归属问题日益突出。本文以知识蒸馏技术固有属性与法律框架的矛盾为切入点,系统探讨知识蒸馏服务链中服务提供者的责任认定困境及治理途径。通过技术可解释性增强、法律精细化适配与产业协同治理的三维路径,帮助克服知识蒸馏服务链中的“黑箱困境”,实现技术创新与公共利益的动态平衡,为医疗诊断、金融风控等敏感场景的合规落地提供理论支撑与实践参考。
References
[1] 黄震华,杨顺志,林威等. 知识蒸馏研究综述[J]. 计算机学报,2022,45(3):625-627.
[2] 王利明. 生成式人工智能侵权的法律应对[J]. 中国应用法学,2023(5):32-38.
[3] 林秀芹. DeepSeek 模型蒸馏的著作权法正当性重勘. 知识产权,2025(4):108-110.
[4] 陈淑婷. 中小企业爬取数据的正当性及规制路径. 华南理工大学学报,2024,26(4):103-104.
[5] 周险峰,尹文沛. 基于知识蒸馏技术的教学优化:DeepSeek 的教学应用与反思 . 湖南科技大学学报,2025,28(2):1-5.
[6] 邵仁荣,刘宇昂,张伟等 . 深度学习中知识蒸馏研究综述,2022,45(8):1642-1647.