"Open AI -Lizenzen: Enthüllung versteckter Beschränkungen"

Diese Woche hat Google Gemma 3 vorgestellt, eine Familie von offenen AI-Modellen, die für ihre Effizienz gelobt werden. Entwickler auf X haben jedoch Frustration über die Lizenz von Gemma 3 geäußert, die erhebliche Risiken für kommerzielle Anwendungen birgt. Dieses Problem ist nicht auf Gemma 3 beschränkt; Unternehmen wie Meta legen ihren offenen Modellen ebenfalls individuelle, nicht standardisierte Lizenzbedingungen auf, die rechtliche Hürden für Unternehmen schaffen. Besonders kleinere Firmen sind besorgt, dass Google und ähnliche Unternehmen plötzlich strengere Klauseln durchsetzen könnten, die ihre Geschäftsabläufe stören.

Nick Vidal, Leiter der Gemeinschaft bei der Open Source Initiative, betonte das Problem gegenüber TechCrunch und erklärte: „Die restriktive und inkonsistente Lizenzierung sogenannter ‚offener‘ AI-Modelle schafft erhebliche Unsicherheit, insbesondere für die kommerzielle Nutzung. Obwohl diese Modelle als offen vermarktet werden, stellen die tatsächlichen Bedingungen verschiedene rechtliche und praktische Hürden dar, die Unternehmen davon abhalten, sie in ihre Produkte oder Dienstleistungen zu integrieren.“

Entwickler offener Modelle entscheiden sich oft aus spezifischen Gründen für proprietäre Lizenzen statt für Standardlizenzen wie Apache und MIT. Zum Beispiel hat das AI-Startup Cohere klargestellt, dass es wissenschaftliche, aber keine kommerziellen Arbeiten an seinen Modellen unterstützt. Die Lizenzen für Gemma und Metas Llama-Modelle enthalten jedoch Einschränkungen, die die Nutzung durch Unternehmen ohne rechtliche Risiken einschränken.

Die Lizenz von Metas Llama 3 verbietet Entwicklern beispielsweise, die Ausgaben des Modells zur Verbesserung anderer Modelle als Llama 3 oder dessen Derivate zu verwenden. Sie untersagt auch Unternehmen mit über 700 Millionen monatlich aktiven Nutzern, Llama-Modelle ohne spezielle Lizenz einzusetzen. Die Lizenz von Gemma ist zwar weniger restriktiv, erlaubt es Google jedoch, die Nutzung einzuschränken, wenn es glaubt, dass eine Verletzung der Richtlinie für verbotene Nutzung oder geltende Gesetze vorliegt.

Diese Bedingungen gelten auch für Modelle, die von Llama oder Gemma abgeleitet sind, einschließlich solcher, die mit synthetischen Daten trainiert wurden, die von Gemma generiert wurden. Florian Brand, ein AI-Forscher an der Universität Trier, argumentiert, dass solche Lizenzen „nicht vernünftigerweise als ‚Open Source‘ bezeichnet werden können.“ Er sagte gegenüber TechCrunch: „Die meisten Unternehmen haben eine Reihe genehmigter Lizenzen, wie Apache 2.0, daher bedeutet jede individuelle Lizenz viel Aufwand und Geld. Kleine Unternehmen ohne Rechtsabteilungen oder Geld für Anwälte werden sich an Modelle mit Standardlizenzen halten.“

Brand stellte auch fest, dass Unternehmen wie Google diese Bedingungen bisher nicht aggressiv durchgesetzt haben, aber allein die Drohung kann die Akzeptanz abschrecken. „Diese Einschränkungen wirken sich auf das AI-Ökosystem aus – sogar auf AI-Forscher wie mich“, sagte er.

Han-Chung Lee, Direktor für maschinelles Lernen bei Moody’s, und Eric Tramel, ein leitender angewandter Wissenschaftler beim AI-Startup Gretel, stimmen zu, dass individuelle Lizenzen wie die von Gemma und Llama die Modelle in vielen kommerziellen Szenarien „nicht nutzbar“ machen. Tramel äußerte Bedenken hinsichtlich der Möglichkeit von „Rücknahmen“ und der Verwirrung über die Lizenzierung von Modell-Derivaten. Er warnte, dass Modelle als „Trojanisches Pferd“ genutzt werden könnten, um Einblicke in erfolgreiche Geschäftsfälle zu gewinnen und dann rechtliche Maßnahmen zu ergreifen, um in diese Märkte einzudringen.

Trotz ihrer restriktiven Lizenzen haben einige Modelle wie Llama eine weite Verbreitung gefunden, wurden millionenfach heruntergeladen und von großen Unternehmen wie Spotify in Produkte integriert. Yacine Jernite, Leiter für maschinelles Lernen und Gesellschaft beim AI-Startup Hugging Face, glaubt jedoch, dass sie mit permissiven Lizenzen noch erfolgreicher sein könnten. Er forderte Anbieter wie Google auf, offene Lizenzrahmen zu übernehmen und direkter mit Nutzern an weithin akzeptierten Bedingungen zusammenzuarbeiten.

Jernite bemerkte: „Angesichts des Mangels an Konsens über diese Bedingungen und der Tatsache, dass viele der zugrunde liegenden Annahmen noch nicht vor Gericht geprüft wurden, dient dies alles in erster Linie als Absichtserklärung dieser Akteure. Wenn bestimmte Klauseln zu weit interpretiert werden, wird viel gute Arbeit auf unsicherem rechtlichem Boden stehen, was besonders für Organisationen, die erfolgreiche kommerzielle Produkte entwickeln, beängstigend ist.“

Vidal betonte die Notwendigkeit von AI-Modellen, die frei integriert, modifiziert und geteilt werden können, ohne die Angst vor plötzlichen Lizenzänderungen oder rechtlicher Unklarheit. Er erklärte: „Die aktuelle Landschaft der AI-Modell-Lizenzierung ist von Verwirrung, restriktiven Bedingungen und irreführenden Behauptungen der Offenheit geprägt. Statt ‚offen‘ neu zu definieren, um Unternehmensinteressen zu dienen, sollte die AI-Branche sich an etablierten Open-Source-Prinzipien ausrichten, um ein wirklich offenes Ökosystem zu schaffen.“