在AI领域高速发展的当下，谷歌的Gemini模型作为顶级多模态大语言模型，一度备受瞩目。然而，一则最新报告揭示了潜在危机：攻击者通过超过10万次精心设计的提示，试图克隆Gemini的核心能力。谷歌安全团队表示，这一行为利用了先进的“知识蒸馏”技术，让复制者以 fraction of the development cost（开发成本的零头）实现高仿。
事件始末：10万次提示的克隆阴谋
据Ars Technica报道，谷歌于2026年2月13日披露，此次攻击发生在Gemini模型上线后不久。攻击者并非简单查询，而是系统性地向Gemini输入海量提示，旨在从其响应中提炼知识，用于训练自家小型模型。谷歌工程师Benj Edwards在分析中指出，攻击者累计发送了超过100,000次提示，覆盖数学推理、代码生成、自然语言理解等多领域任务。这些提示设计精巧，逐步逼近Gemini的决策边界，相当于对黑箱模型进行“逆向工程”。
Google安全报告：“攻击者试图通过蒸馏技术复制Gemini，这不仅是知识产权侵犯，更是潜在安全威胁。”
这一事件并非孤例。早在2023年，OpenAI的GPT系列就曾遭遇类似“模型窃取”尝试。随着Gemini Ultra等版本的发布，其万亿参数规模和多模态能力（如图像、视频处理）成为攻击目标。
知识蒸馏技术：低成本克隆的“黑魔法”
模型蒸馏（Knowledge Distillation）是事件核心技术，由Hinton等人在2015年提出。它通过让小型“学生模型”模仿大型“教师模型”的输出分布，实现知识迁移。传统训练大模型需数亿美元和海量算力，而蒸馏只需教师模型的API访问，就能以1/10成本产出80%性能的仿品。
在本次攻击中，攻击者很可能采用“在线蒸馏”变体：实时查询Gemini API，收集响应数据作为训练集。行业数据显示，此类方法已在开源社区流行，如从Llama模型蒸馏出小型变体。谷歌Gemini的上下文窗口高达百万token，更是为蒸馏提供了丰富“教材”。
补充背景：AI蒸馏已成趋势。Meta的Llama 3系列鼓励社区蒸馏，Anthropic的Claude也面临类似风险。但谷歌此次曝光，意在警示：免费API虽促进创新，却成盗版温床。
Gemini模型的安全防线与行业挑战
Gemini作为谷歌对抗GPT-4o和Claude 3.5的杀手锏，自2024年初发布以来，已集成Android生态和Google Workspace。其1M token上下文和原生多模态能力领先业界，但也放大滥用风险。
谷歌应对措施包括：速率限制API调用、异常检测算法，以及水印技术嵌入响应中追踪泄露。此次事件暴露了“提示注入”（Prompt Injection）和“数据中毒”（Data Poisoning）的复合威胁。专家预测，未来大模型将内置“蒸馏防护”，如响应噪声注入或能力阉割。
更广视角：AI知识产权战升级。2025年，微软起诉多家初创公司“窃取”Copilot数据，美欧正制定AI法案限制模型提取。
编者按：AI克隆时代的安全警钟
作为AI科技新闻编辑，我认为此次事件敲响警钟：开源共享与商业壁垒的博弈将重塑行业。Gemini克隆成功，将 democratize（民主化）顶级AI，但也助长恶意应用，如深度假新闻或自动化黑客。一方面，谷歌应优化API防护；另一方面，行业需共推“蒸馏协议”，平衡创新与安全。长远看，量子加密或联邦学习或成解药。开发者切记：便利API后藏陷阱，合规使用方为上策。
展望2026，Gemini 2.0迭代将强化防护，但克隆竞赛方兴未艾。AI安全，已非技术问题，更是生态博弈。
（本文约1050字）
本文编译自Ars Technica