10月12日，Anthropic公布新一轮模型蒸馏防御措施。根据公司披露的初步测试结果，新机制使攻击者能够提取的推理数据减少约90%至99%。Anthropic还通过限制推理记录访问、识别异常请求和封禁相关账号，提高大规模提取Claude模型能力的成本。公司同时指出，现有防御尚未经历持续、高强度的绕过攻击，长期效果仍有待检验。
这次技术升级涉及一个值得关注的法律问题：Anthropic允许商业客户拥有Claude生成的输出，却通过服务合同限制客户利用这些输出开发竞争模型。内容权利归属与服务使用范围由不同条款调整，企业即使取得了生成内容，也需要遵守调用服务时约定的用途限制。
注：本文仅用于学术与政策研究，不构成任何投资及法律建议。
一、内容归客户，服务用途由合同另行约定
Anthropic现行《商业服务条款》第B条规定，在适用法律允许的范围内，商业客户拥有Claude生成的输出。Anthropic还承诺，不利用商业服务中的客户内容训练自身模型。
与此同时，条款D.4对服务用途作出限制：未经Anthropic明确批准，客户不得通过访问其服务开发竞争性产品或服务，包括训练竞争性AI模型；也不得逆向工程、复制其服务，或协助第三方实施上述行为。
两项约定分别调整不同的法律关系。第B条确定客户与Anthropic之间的内容权利归属，第D.4条则约束客户访问和使用Anthropic服务的行为。第B条关于Anthropic向客户转让其可能享有的输出权益的约定，也以客户遵守合同条款为前提。
在美国法下，合同约定的输出归属与著作权法上的作品保护还涉及不同的判断标准。美国版权局2025年公布的报告指出，生成式AI输出能否获得著作权保护，取决于其中是否存在足够的人类创作贡献。
因此，企业使用Claude时，需要分别审查内容权属与服务用途。支付API费用取得的是合同约定的服务及相应权利，具体使用范围仍受商业服务条款约束。
二、模型蒸馏的合规边界取决于服务用途
模型蒸馏是一种常见的机器学习方法。开发者利用能力较强的模型生成训练数据，再用这些数据训练规模较小的模型，以降低训练和部署成本。这项技术广泛应用于模型压缩、性能优化和知识迁移。
Anthropic此次防范的重点，是未经授权、大规模提取Claude模型能力并用于开发竞争模型的行为。公司披露，部分操作者通过虚假账号、代理网络和持续的大量请求，系统性获取Claude的推理记录，将提取的数据用于其他模型训练。
在合同层面，Anthropic第D.4条围绕竞争性产品开发划定了使用范围。企业日常利用Claude进行客服、摘要、代码辅助等业务处理，属于商业服务的常规应用。企业利用相关输出开展模型训练，则需要结合训练目标、产品用途及竞争关系，判断是否触及D.4条规定的限制。
例如，企业为内部文档分类、客服质量评估或特定业务流程改进而使用Claude生成的数据，其合同评价取决于具体用途和适用条款。企业通过大规模API调用系统性提取Claude的推理能力，并将所得数据用于训练与Claude竞争的模型，则更可能构成D.4条所禁止的行为。
调用规模、请求方式、数据提取目的及最终产品的竞争关系，都是判断合同履行情况的重要事实。企业还可以通过取得Anthropic明确批准，为相关开发活动获得合同授权。
三、合同违约与知识产权侵权适用不同的责任规则
未经批准利用Claude训练竞争模型，首先涉及商业服务合同的履行问题。
Anthropic《商业服务条款》第I.3条规定，公司有合理理由认为客户违反D.4条时，可以暂停其服务访问。对于构成重大违约的行为，第I.2.b条规定了提前30日通知及补救安排，并允许在违约未获补救时终止合同。Anthropic还可以依据合同约定和适用法律寻求相应救济。
在合同责任之外，相关行为还可能涉及版权和商业秘密保护。两类责任分别适用独立的法定构成要件。
版权侵权的审查重点包括被复制内容是否属于受版权法保护的表达、是否实施了未经授权的复制或其他受专有权控制的行为，以及是否存在合理使用等抗辩。模型生成的事实、信息与具体表达需要分别评价，相关训练活动也须结合实际复制行为判断。
商业秘密侵权则涉及信息的秘密性、商业价值和保密措施，以及获取、披露或使用信息的具体手段。依据美国《保护商业秘密法》，权利人需要证明相关信息因不为公众普遍知悉或不易通过正当手段获取而具有独立经济价值，已采取合理保密措施，并符合不当获取、披露或使用的法定条件。
在模型蒸馏场景中，训练数据、生成内容和底层模型信息可能涉及不同的权利客体。大规模提取Claude推理记录的行为，可以从合同授权、受保护表达的复制以及商业秘密获取等角度分别审查。
由此，合同责任与知识产权责任形成两条独立的法律评价路径。前者依据当事人约定确定服务使用义务，后者依据法定权利及侵权构成要件判断责任。
四、防蒸馏措施正在增加正常客户的使用成本
Anthropic此次升级防御，也影响了正常商业客户的技术集成和服务费用。
公司推出的“preserved thinking”机制，对2026年8月31日及以后创建的API账号施加了新的推理上下文处理限制，以降低通过修改既有上下文提取受保护推理信息的风险。部分开发者因此需要调整已有的API集成方式。
Anthropic还部署了专门识别推理提取请求的两阶段分类系统。根据公司披露的测试结果，该系统误判率低于0.1%。对于依赖API持续运行的商业客户，即使较低比例的误拦截，也可能增加请求失败处理、系统适配和服务运营成本。
收费规则同样出现调整。自9月24日起，在包括模型蒸馏在内、误判率低于0.1%的特定防护类别中，即使请求在Claude正式生成回复前被拦截，Anthropic也恢复了收费。
Anthropic表示，为阻止未经授权的蒸馏，公司已拒绝相当规模的付费请求，放弃部分收入，并封禁数万个相关账号。
这些措施使模型安全治理直接进入商业服务合同的履行环节。API调用方式、推理记录的访问与保存、异常请求的识别，以及请求被拦截后的计费，都开始影响企业实际获得的服务及其运营成本。
对于依赖Clau de API的企业，合规审查需要同时覆盖内容权属、服务用途、竞争性开发限制和技术执行规则。涉及模型训练与产品研发时，还应核实适用合同版本、授权要求及暂停服务的触发条件。
Claude输出的权利归属由合同确定，竞争性开发行为受服务使用条款约束。越过合同约定的使用范围，可能产生违约责任；涉及受保护表达或商业秘密的，还可能进一步产生独立的知识产权责任。
参考文献
Anthropic. (2026, October 12).Strengthening our defenses against distillation attacks.
U.S. Copyright Office. (2025, January 29).Copyright Office releases Part 2 of artificial intelligence report.