AI의 영혼 보호 : 대형 언어 사이버 도박 및 증류 사이버 도박의 지적 재산 위험을 예방하는 방법

1. 소개

대형 언어 사이버 도박 (LLM, 대형 사이버 도박)은 빠르게 개발되었으며 최근 몇 년 동안 널리 사용되었습니다. 동시에, 컴퓨팅 효율성과 액세스 편의성을 향상시키기 위해 사이버 도박 증류 기술이 이루어졌으며, 크고 복잡한 사이버 도박의 기능을 작고 효율적인 "학생"사이버 도박로 마이그레이션하여 성능과 비용 사이의 균형을 달성했습니다. 그러나 대규모 사이버 도박과 증류 사이버 도박의 인기로 인해 잠재적 지적 재산 위험이 점점 두드러지고 있습니다. 이러한 위험에는 훈련 중에 사용되는 많은 양의 데이터가 포함될뿐만 아니라 사이버 도박 자체가 저장하거나 재생할 수있는 내용도 포함됩니다. 지식 전송 프로세스로서 사이버 도박 증류는 또한 고유 한 법적 문제를 제시하며 "교사"사이버 도박에서 침해 위험을 물려 받거나 증폭시킬 수도 있습니다.

이 기사는 대형 사이버 도박과 증류 사이버 도박이 직면 할 수있는 지적 재산 위험을 연구하는 것을 목표로합니다. 다음은 먼저 사이버 도박 증류의 기술 프로세스를 소개 한 다음 증류 사이버 도박 개발의 지적 재산 위험과 증류 사이버 도박이 상속받을 수있는 "교사"사이버 도박의 침해 위험에 대해 논의 할 것입니다. 이 기사는 또한 미국의 인공 지능 분야의 대표적인 사례를 인용하여 침해 식별의 미래 동향과 동향을 예측하고 중국의 인공 지능 산업에 영감을 제공 할 것입니다.

2. 사이버 도박 증류 과정 및 침해 위험

i. 사이버 도박 증류 과정

"지식 증류"는 인공 지능 사이버 도박의 최적화를위한 기술적 인 방법입니다. 그것의 핵심은 대형 AI 사이버 도박에 포함 된 지식을 작은 사이버 도박로 정제하고 압축하는 데 있습니다.[1]이 과정에서 강력한 "교사"사이버 도박은 일반적으로 지식의 원천으로 사용되며, 많은 교육 예제가 학습을위한 작은 "학생"사이버 도박을 안내하기 위해 출력되므로 학생 사이버 도박이 교사 사이버 도박에 가까운 성능을 가질 수 있습니다.[2]

사이버 도박 증류에는 일반적으로 다음 주요 단계가 포함됩니다. 첫째, 교사 사이버 도박은 교사 사이버 도박의 행동 및 결정 패턴을 포함하는 데이터 세트를 구성하는 대량의 입력 데이터에 대해 해당 출력을 생성해야합니다.[2]둘째, 학생 사이버 도박의 개발자는 다양한 입력에 대한 교사 사이버 도박의 응답을 모방하기 위해이 데이터 세트를 미세 조정에 사용합니다.[2]지식 전달 과정에서 개발자는 종종 온도 스케일링과 같은 몇 가지 기술적 수단을 사용하여 교사 사이버 도박의 출력을 부드럽게하여 학생 사이버 도박이 미묘한 패턴을보다 쉽게 ​​배울 수 있도록합니다.[2]분류 작업의 경우 교사 사이버 도박의 출력은 학생 사이버 도박의 "소프트 레이블"으로 사용할 수 있으며 학생 사이버 도박은 이러한 소프트 레이블을 예측하도록 교육을받습니다.[3]또한 기능 지식 증류는 출력 분포 또는 중간 기능과 같은 교사 사이버 도박의 내부 표현을 사용하여 학생 사이버 도박이 교사의 의사 결정 과정을 이해하도록 돕습니다.[4]

사이버 도박 증류에는 많은 장점이있어 컴퓨팅 비용을 크게 줄이고 사이버 도박 운영에 필요한 에너지 소비 및 하드웨어 리소스를 줄일 수 있습니다.[2]더 작은 사이버 도박을 만들어 Enterprise는 AI 솔루션을보다 쉽게 ​​확장하고 모바일 장치를 포함한 더 넓은 플랫폼에 고급 AI 기능을 배포하여 더 넓은 사용자 기반에 도달하고보다 다양한 서비스를 제공 할 수 있습니다.[2]동시에 증류 사이버 도박은 일반적으로 추론 속도가 빠르기 때문에 실시간 응답이 필요한 응용 프로그램 시나리오에 중요합니다.[5]

그러나 사이버 도박 증류는 또한 몇 가지 고유의 과제에 직면 해 있습니다. 주요 과제는 증류 사이버 도박과 교사 사이버 도박 사이에 특정 성능 차이가있을 수 있다는 것입니다.[6]또한 교사 사이버 도박의 출력을 완전히 나타내는 포괄적 인 데이터 세트를 작성하는 것은 매우 시간이 많이 걸리고 계산 집약적 일 수 있습니다.[6]미세 조정 학생 사이버 도박에는 전문적인 기술 지식이 필요하며, 교사 사이버 도박에 존재하는 바이어스를 상속하는 것을 방지하기 위해서는 전문적인 기술 지식과 최적화 기술을 신중하게 조정해야합니다.[6]학생 사이버 도박의 능력은 본질적으로 교사 사이버 도박의 강점과 약점에 의해 제한됩니다.[6]

II. 사이버 도박 증류의 침해 위험

a. 사이버 도박 증류 자체의 침해 위험

대규모 증류는 기술적 인 성능을 향상 시키지만 새로운 지적 재산 문제도 제기합니다. 그것은 전통적인 지적 재산권의 경계를 흐리게합니다. 학생 사이버 도박은 독립적으로 존재하지만, 그 지능형 능력은 교사 사이버 도박의 지식 축적으로부터 직접 이익을 얻습니다. 증류 과정은 순수한 레크리에이션이 아니라 원래 사이버 도박의 지적 가치의 추출 및 재구성이므로 작은 사이버 도박의 기능과 동작은 대형 사이버 도박에서 주로 파생됩니다.

현재의 법적 틀에 따라 전통적인 저작권 또는 특허 침해 표준은 쉽게 적용되지 않을 수 있으며, 증류 소득 사이버 도박의 침해 결정에 대한 분쟁이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 미국에서Openevence v. Pathway이 경우, 원고 공개 증거는 피고인 Pathway Medical이 "신속한 주입 공격"을 통해 경쟁력있는 제품을 개발하기 위해 생성 AI 사이버 도박, 특히 시스템 프롬프트 코드에서 불법적으로 민감한 정보를 추출했다고 비난했습니다.[7]원고는 피고의 행동이 영업 비밀 보호법, 계약 위반, 컴퓨터 사기 및 디지털 밀레니엄 저작권법 침해를 위반했다고 생각합니다.[7]사례 분쟁의 초점은 주로 다음과 같습니다. 생성 AI 사이버 도박의 내용은 무역 비밀로 식별 될 수있는 어떤 내용, 피고가 불완전한 수단 으로이 정보를 얻었는지 여부와 이용 약관의 위반이 불법 역 엔지니어링으로 식별되는지 여부[7]사건은 여전히 ​​재판의 초기 단계에 있으며, 판결은 미래의 생성 AI 사이버 도박의 지적 재산권과 영업 비밀을 보호하는 방법에 중대한 영향을 미칠 것입니다.

무단 사이버 도박 증류는 지적 재산 침해, 기술 보호 조치 회피, 서비스 약관 위반 및 영업 비밀 도난 등 많은 법적 위험을 유발할 수 있습니다. 이러한 위험은 주로 무단 지식 이전, 접근 제한 회피, 서비스 약관 위반 및 잠재적 인 영업 비밀 도난에 중점을 둡니다.

지적 재산 측면에서, 교사 사이버 도박 API 인터페이스를 반복적으로 호출함으로써, 교사 사이버 도박 보유자의 저작권 또는 무역 비밀을 침해 할 수있는 학생 사이버 도박에 대해 많은 양의 출력 데이터가 얻어진다. 또한 무단 증류는 서비스 약관을 위반할 수도 있습니다. 많은 AI 사이버 도박 제공 업체 (예 : OpenAI)는 사용자가 사이버 도박 출력을 사용하여 경쟁 사이버 도박을 훈련시키는 것을 명시 적으로 금지했습니다.[6]사용자가 그러한 약관을 위반하는 경우 계약 위반에 대한 책임을 구성 할 수 있습니다.

지적 재산 및 계약 위험 외에도 무단 증류에는 영업 비밀 도난이 포함될 수 있습니다. 학생 사이버 도박, 아키텍처, 과다 투파 미터 또는 기타 독점 설계 중에 교사 사이버 도박이 획득되고 활용되면, 영업 비밀의 불법 사용을 구성 할 수 있습니다.[11]특히 승인없이 액세스 제한 또는 기술 보호 메커니즘을 우회하면 불공정 경쟁에 대한 법적 분쟁을 일으킬 가능성이 높습니다. 또한 증류 프로세스에 기술 보호 조치를 피하는 것이 포함되면, 미국 디지털 밀레니엄 저작권법 (DMCA)과 중국의 저작권 법 및 정보 네트워크 보급 권리 보호 규정을 위반하여 법적 위험이 증가 할 수 있습니다.

그러나, 특히 학생 사이버 도박이 교사 사이버 도박과 다른 아키텍처를 갖는 경우, 무단 사이버 도박 증류 행동이 법적으로 도전적이라는 것을 입증하는 것은 법적으로 어려운 일입니다.[10]대형 사이버 도박의 소유자가 무단 증류가 있다고 의심하더라도 독점 정보에 대한 API 크롤링 또는 액세스에 대한 체계적인 특정 증거 수집은 매우 어려울 수 있습니다. 서비스 약관 위반에 근거한 법적 절차는 계약 위반 및 그로 인한 손해를 입증하는 데 장애가 될 수 있습니다.

이러한 과제에도 불구하고, 큰 사이버 도박의 권리 보유자는 여전히 무단 증류를 방지하고 대응하기위한 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 올바른 보유자는 서비스 용어에서 증류 사이버 도박의 출력을 명시 적으로 금지하는 조항을 포함 할 수 있습니다.[10]탁월한 API 요청을 모니터링하고 제한함으로써 잠재적 크롤링 동작을 감지 할 수도 있습니다.[11]또한, 대형 사이버 도박의 개발자는 특허 보호를 구할 수 있으며, 주장의 보호 범위는 대형 사이버 도박을 교사 사이버 도박로 포함시킬 수있을뿐만 아니라 증류를 통해 얻은 무단 학생 사이버 도박에 대한 접촉도 포함 할 수 있습니다.[10]

b. 사이버 도박 증류의 상속 침해 위험

교사 사이버 도박로서의 대형 언어 사이버 도박은 연구 개발 및 신청 과정에서 상당한 지적 재산 위험에 직면 해 있으며, 가장 중요한 위험 중 하나는 저작권 침해입니다. 이러한 침해 위험은 주로 두 가지 측면에 반영됩니다. 교육 데이터와 사이버 도박 자체의 사용은 침해 정보를 저장하거나 재현 할 수 있습니다.

훈련 데이터의 저작권 침해는 인공 지능 분야에서 매우 관심있는 문제입니다. 대형 언어 사이버 도박의 교육에는 일반적으로 인터넷, 서적 및 저널과 같은 다양한 채널에서 나올 수있는 대규모 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터에 저작권으로 보호 된 컨텐츠가 포함되어 있고 올바른 보유자의 허가없이 또는 법적 기준 (예 : 합리적인 사용)이없는 사이버 도박 교육에 사용되는 경우 저작권 침해를 구성 할 수 있습니다.

사이버 도박 자체는 교육 데이터로 인해 침해 정보를 저장하거나 재현 할 수 있습니다. 교육 데이터에 많은 저작권으로 보호 된 작품이 포함 된 경우, 사이버 도박은 이러한 데이터를 학습하는 과정에서 이러한 작품의 표현을 기억하거나 내면화 할 수 있으며, 컨텐츠를 생성 할 때 원본 작품과 실질적으로 유사한 콘텐츠를 생성 할 수 있으며, 이는 침해를 구성합니다.

예를 들어 교사 사이버 도박 자체가 저작권 침해의 위험이있는 경우, 교육 데이터에는 무단 저작권 보호 된 컨텐츠가 포함되면 증류를 통해 얻은 학생 사이버 도박도 이러한 위험을 물려받을 수 있습니다. 교사 사이버 도박이 훈련 중에 데이터를 침해하여 지식이나 패턴을 배우면, 학생 사이버 도박은 교사 사이버 도박의 출력을 모방하는 과정에서 이러한 흔적을 침해하여 이러한 흔적을 유지하여 콘텐츠를 출력 할 때 원래 저작권 보호 작업과 실질적으로 유사한 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다.[10]실제로, 증류 사이버 도박의 침해 출력이 교사 사이버 도박 훈련 데이터의 특정 저작권 보호 자료, 특히 훈련 및 증류 중에 지식 전환이 발생할 때 직접적으로 나오는지 여부를 추적하기가 매우 어렵습니다.[11]

또한 증류 사이버 도박이 침해 컨텐츠를 생성하는 경우 복잡한 법적 문제이기도합니다. 교사 사이버 도박의 개발자, 증류를 수행하는 엔티티 또는 증류 사이버 도박을 사용하는 사용자 일 수 있으며, 특정 상황과 침해 활동의 통제권 및 잠재적 침해 위험에 대한 지식 수준에 따라 판단해야합니다.

요약하면, 교사 사이버 도박의 저작권 침해 위험은 사이버 도박 증류 프로세스를 통해 학생 사이버 도박로 계속 될 것입니다. 이것은 대규모 사이버 도박을 개발하고 사용할 때 훈련 데이터의 정당성을 보장하고 다른 사람들의 지적 재산권을 존중하는 것의 중요성을 강조합니다. 소스에 문제가있는 경우 파생 된 사이버 도박을 통해 이러한 위험을 완전히 피하기가 어렵습니다.

3. 사례 분석

3.1 Thomson Reuters v. Ross Intelligent Case[8]

Thomson Reuters v. Ross Intelligence는 AI 사이버 도박 교육 데이터의 저작권 침해와 관련된 전형적인 사례입니다. Thomson Reuters는 편집자가 만든 "Headnotes"를 포함하여 Westlaw Legal Research 플랫폼에 대한 저작권을 소유 한 법률 정보 서비스 제공 업체입니다. Ross Intelligence는 AI 기반의 법률 연구 도구를 개발 한 법률 기술 스타트 업입니다. AI 사이버 도박을 훈련시키기 위해 Ross Intelligence는 허가없이 Westlaw의 헤드 노트를 기반으로 한 타사 회사 Legalease를 사용한 교육 데이터로 "대량 메모"를 만들었습니다. Thomson Reuters는 Ross의 정보 행동이 Westlaw Headnotes에서 자신의 저작권을 위반했다고 생각합니다.

법원은 마침내 Ross Intelligent가 직접 저작권 침해를 구성하고 합리적인 사용에 대한 방어를 거부했다고 판결했다. 법원은 Thomson Reuters의 헤드 노트가 사법 의견에 대한 요약이 어느 정도의 창의성을 반영하기 때문에 사실과 독립적 인 저작권 작품으로 보호되었다고 판결했습니다. 법원은 또한 Ross Intelligence를위한 Legalease가 만든 대량 메모의 문제는 본질적으로 Thomson Reuters의 헤드 노트와 매우 유사하다는 것을 발견했습니다. 공정한 사용과 관련하여 법원은 4 가지 요소를 고려했으며, Ross Intelligence의 사용은 Thomson Reuters Service와 직접 경쟁하는 제품을 만드는 것을 목표로하고 AI 도구가 Headnotes를 사용하는 방식과 유사하며 단순히 새로운 컨텐츠를 생성하는 것이 아니라 관련 법적 의견을 출력하는 것을 목표로하기 때문에 Ross Intelligence의 사용이 상업적 목적이라고 믿습니다. 법원은 Westlaw의 자료가 크게 창의적이지 않다고 생각하지만 Ross의 스마트 도구는 Westlaw의 시장을 대체하도록 설계 되었기 때문에 시장 영향 요인은 Thomson Reuters에게 유리합니다. 이 사례는 특히 상업적 경쟁 및 사용이 전환되지 않을 때 AI 사이버 도박 교육에서 저작권으로 보호 된 자료의 무단 사용 위험을 강조합니다.

3.2 사례 분석 : Anderson v. 안정성 AI 케이스[9]

온라인 만화가 Anderson v. 안정성 AI의 경우 생성 AI 사이버 도박 교육 데이터 및 사이버 도박 출력의 저작권 문제가 포함됩니다. 몇몇 시각 예술가들은 Stability AI에 대한 집단 소송을 제기하여 텍스트-이미지 생성 AI 플랫폼 안정적인 확산을 훈련시키는 권한없이 저작권이있는 예술 작품을 사용했다고 비난했습니다. 원고는 안정적인 확산이 작업을 포함하여 훈련을 위해 수십억의 이미지를 사용하여 안정적인 확산이 "스타일이 유사한"이미지를 생성하거나 심지어 작업과 거의 동일 할 수 있다고 주장했다.

법원은 처음에 일부 피고인에 대한 청구를 거부했지만 Stability AI에 대한 직간접적인 저작권 침해 청구를 계속할 수있었습니다. 원고는 훈련 된 AI 사이버 도박 자체가 이러한 작품의 변화를 내재화하기 때문에 저작권이있는 작품의 침해 사본 또는 연역적 작업을 구성한다는 "사이버 도박 이론"을 제안했습니다. 법원은 이러한 이론이 사실인지 여부는 원고의 보호 작업이 어떤 형태로 안정적인 확산 제품에 포함되어 있는지에 달려 있다고 판결했다. 원고는 또한 Stability AI의 CEO와 학술 논문의 진술을 훈련 이미지가 안정적인 확산으로 유지되고 사용될 수 있다는 증거로서 진술을 제공했습니다. 법원은 또한 피고가 안정적인 확산 훈련 및 개발에 참여했다는 원고의 완전한 주장을 인용하면서 침해 유도에 관한 주장을 허용했으며, 피고는 제품이 교육 이미지를 사용하여 저작권을 침해 할 가능성이 있음을 알았습니다. 이 사건은 현재 증거 공개 단계에 있습니다. 원고가 후속 재판에서 사례와 관련된 AI 사이버 도박의 훈련 중에 저작권이있는 작업이 부적절하게 복사되었음을 입증 할 수 있다면, 사이버 도박은 침해를 구성 할 수 있습니다.

이 두 경우는 AI 사이버 도박을 훈련시키기 위해 저작권으로 보호 된 자료의 무단 사용으로 제기 된 법적 위험을 명확하게 밝혀냅니다. Thomson Reuters v. Ross Intelligence 사례의 핵심은 AI 교육 프로세스가 저작권이있는 작품의 합리적인 사용을 구성하는지 논의하는 것입니다. 법원은 전환 부족으로 훈련 및 상업화에 대한 허가없이 저작권이있는 자료 (예 : 법적 초록)를 사용하는 것이 침해를 구성한다는 것을 발견했습니다. Anderson v. Stability AI 사례에는 생성 AI 사이버 도박 및 출력의 잠재적 침해가 포함되어 AI 사이버 도박이 저작권이있는 작품의 표현을 내재화하는지 여부와 생성 된 컨텐츠가 작품의 복사 또는 공제를 구성하는지 여부를 더 탐색합니다.

U.S. 법원은 인공 지능 기술, 특히 상업용 경쟁 환경과 충분한 전환 사용 시나리오의 부족에 의해 제기 된 새로운 저작권 문제에 대응할 때 신중한 입장을 보여 주었으며, 합리적인 사용 방어에 대한 엄격한 검토를 채택했습니다. 이러한 사법권은 사이버 도박 교육의 법적 경계를 지속적으로 발전시키기 위해, 특히 상업용 응용 프로그램 준수에 대한 높은 요구 사항을 제시하기 위해 지속적으로 발전하고 있습니다.

4. 제안

대규모 사이버 도박 및 증류 사업에 종사하는 기업의 경우, 기술 배당을 즐기면서 법적 위험을 피하는 방법은 장기 개발 및 시장 경쟁력과 관련된 핵심 문제입니다. 다음은 데이터 규정 준수, 지적 재산 보호 및 비즈니스 경쟁 전략을 다루는 몇 가지 주요 제안입니다.

I.Data 규정 준수 및 승인 관리

개발자가 교육 사이버 도박 인 경우 먼저 교육 데이터의 정당성을 보장하고 부적절한 데이터 소스로 인한 저작권, 데이터 개인 정보 보호 또는 영업 비밀 분쟁을 피해야합니다. 소스, 승인 범위 및 각 교육 데이터의 적용 가능한 제한 (예 : 지역, 목적 및 기간)을 기록하기위한 데이터 소유권 목록을 설정하는 것이 좋습니다. 또한 기업은 관련 법률, 규정 및 라이센스 계약을 준수하여 데이터가 사용되도록 정기 데이터 준수 감사를 수행해야합니다.

타사 사이버 도박을 사용한 증류의 경우, 기업은 사이버 도박의 승인 조건을 명확히해야합니다. 특히 파생 개발 또는 재교육이 허용되는지 여부. 오픈 소스 사이버 도박의 경우 기업은 오픈 소스 데이터의 오용으로 인한 불필요한 법적 위험을 피하기 위해 오픈 소스 프로토콜의 "전염성"에주의를 기울여야합니다.

II. 복사 및 저작권

유통 업체는 대형 사이버 도박의 훈련 및 증류 중 원래 표현의 직접 복제를 줄이기위한 조치를 취해야하며, 학생 사이버 도박의 훈련 데이터가 교사 사이버 도박과 내용과 형태의 교사 사이버 도박과 실질적으로 다르므로 합리적인 사용을위한 방어 기반을 향상시킵니다.

iii. 영업 비밀 및 기술 보호

사이버 도박 증류 과정에서 기업은 교사 사이버 도박의 아키텍처, 초 파라미터, 최적화 전략 등을 연락하여 사용할 수 있습니다. 이 정보는 경우에 따라 영업 비밀을 구성 할 수 있으며, 얻거나 사용하도록 권한이없는 경우 영업 비밀 침해가 포함될 수 있습니다. 기업은 엄격한 데이터 액세스 제어 및 보안 조치를 내부적으로 구현하고 민감한 기술 정보의 누출을 방지하기 위해 외부에서 API 통화 모니터링과 같은 조치를 취하는 것이 좋습니다.

또한 회사의 큰 사이버 도박 또는 증류 기술이 상업적 가치가 높은 경우 통과하는 것이 좋습니다특허 레이아웃지적 재산 보호 강화. 회사는 사이버 도박 구조, 교육 방법 및 데이터 처리 프로세스를 다루는 특허를 신청하여 경쟁 업체가 증류를 통해 권리 제한을 우회하는 것을 방지함으로써 시장 경쟁에서 더 강력한 법적 장벽을 얻을 수 있습니다.

iv.complance 전략 및 국제 법적 트렌드

인공 지능 기술의 세계화를 통해 대규모 사이버 도박과 파생 기술에 대한 국가의 규제 정책은 여전히 ​​변화하고 있습니다. 중국은 베른 협약과 같은 국제 조약의 당사자이며 지적 재산법에서 다른 국가의 움직임이 중국의 국내 행동에 영향을 미칠 수 있다는 점은 특히 주목할 가치가 있습니다. 따라서 관련 사업을 수행 할 때 중국 AI 회사는 국내법을 준수 할뿐만 아니라 국제 법률 환경에주의를 기울여야합니다. 인공 지능 회사는 규정 준수 경고 메커니즘을 설정하고, 국내외에서 AI 감독, 데이터 준수 및 지적 재산 보호에 대한 새로운 규정을 면밀히 추적하며 필요한 경우 비즈니스 전략을 조정하는 것이 좋습니다.

5. 결론

사이버 도박 증류 기술은 대형 언어 사이버 도박을 포함한 인공 지능 시스템의 효율성과 상업적 가치를 크게 향상시킬 수 있지만 법적 위험은 무시할 수 없습니다. 기업은 완전한 데이터 규정 준수 관리, 지적 부동산 보호, 비즈니스 비밀 보호 및 글로벌 준수 전략을 통해 인공 지능 기술의 비즈니스 잠재력을 완전히 발휘하고 법적 준수를 보장하고 글로벌 시장에서 장기 경쟁 우위를 확보해야합니다.

[참고]

[1] AI 증류 기술에 대한 토론 : OpenAI와 DeepSeek_Model_TOOLS_INDUSTRY 사이의 지적 재산 전투 [EB/OL]. (2025-03-25) [2025-03-25]. https://www.sohu.com/a/854920450_122118475.

[2] 사이버 도박 증류 [EB/OL]. [2025-03-25]. https://humanloop.com/blog/model-distillation.

[3] 지식 증류 (KD)를 사용하여 작은 언어 사이버 도박 구축 [EB/OL]. [2025-03-25]. https://techtalkwithsriks.medium.com/building-small-language-models-using- knowledge-distillation-kd-6825ce2f6d24.

[4] 지식 증류 : 유효성을 희생하지 않고 크고 계산적으로 비싼 LLM에서 지식을 더 작은 LLM으로 전달합니다 [EB/OL]. [2025-03-25]. https://zilliz.com/learn/knowledge-distillation-from-large-language-models-deep-dive.

[5] LLM 증류 시설 : 완전한 가이드 [EB/OL]. [2025-03-25]. https://snorkel.ai/blog/llm-distillation-demystified-a-complete-guide/.

[6] 사이버 도박 증류 란 무엇입니까? [EB/OL]. [2025-03-25]. https://builtin.com/artificial-intelligence/model-distillation.

[7] Openevence v. Pathway : AI 역 엔지니어링에 대한 법적 전투 [EB/OL]. (2025-03) [2025-03-25]. https://patentilyo.com/patent/2025/03/openevidence-pathway-engineering.html.

[8] Thomson Reuters가 들어갑니다. ctr. Gmbh & W. Publ'G Corp. v. Ross Intelligence Inc., 1 : 20-CV-613-SB.

[9] Andersen v. Stability Ai Ltd., No. 3 : 23-CV-00201-Who (N.D. Cal. 2024 년 8 월 12 일).

[10] Deepseek, 사이버 도박 증류 및 AI IP 보호의 미래 [EB/OL]. [2025-03-25]. https://www.fenwick.com/insights/publications/deepseek-model-distillation-and-the-future-of-ai-ip-protection.

[11] AI의 사이버 도박 증류 : 효율성, 비용 및 지적 재산 고려 사항 [EB/OL]. [2025-03-25]. https://medium.com/@fahey_james/distillation-of-models-in-ai- efficiency-cost-and-tellectual-property-consideations-c0d6173fecf.