"Licencias de IA abiertas: presentación de restricciones ocultas"

Esta semana, Google presentó Gemma 3, una familia de modelos de IA abiertos que han sido elogiados por su eficiencia. Sin embargo, los desarrolladores en X han expresado frustración por la licencia de Gemma 3, que plantea riesgos significativos para aplicaciones comerciales. Este problema no es exclusivo de Gemma 3; empresas como Meta también imponen términos de licencia personalizados y no estándares en sus modelos abiertos, creando obstáculos legales para las empresas. Las firmas más pequeñas, en particular, están preocupadas de que Google y compañías similares puedan imponer repentinamente cláusulas más estrictas, interrumpiendo sus operaciones.

Nick Vidal, jefe de comunidad en la Open Source Initiative, destacó el problema a TechCrunch, afirmando: "La licencia restrictiva e inconsistente de los llamados modelos de IA 'abiertos' está creando una incertidumbre significativa, particularmente para la adopción comercial. Aunque estos modelos se comercializan como abiertos, los términos reales imponen varios obstáculos legales y prácticos que disuaden a las empresas de integrarlos en sus productos o servicios."

Los desarrolladores de modelos abiertos a menudo optan por licencias propietarias en lugar de estándares como Apache y MIT por razones específicas. Por ejemplo, la startup de IA Cohere ha dejado claro que apoya el trabajo científico, pero no comercial, en sus modelos. Sin embargo, las licencias de Gemma y los modelos Llama de Meta incluyen restricciones que limitan cómo las empresas pueden usarlos sin riesgos legales.

La licencia de Llama 3 de Meta, por ejemplo, prohíbe a los desarrolladores usar la salida del modelo para mejorar cualquier modelo que no sea Llama 3 o sus derivados. También impide que empresas con más de 700 millones de usuarios activos mensuales implementen modelos Llama sin una licencia especial. La licencia de Gemma, aunque menos restrictiva, permite a Google restringir el uso si considera que hay una violación de su política de uso prohibido o de las leyes aplicables.

Estos términos se extienden a los modelos derivados de Llama o Gemma, incluidos aquellos entrenados con datos sintéticos generados por Gemma. Florian Brand, investigador de IA en la Universidad de Trier, argumenta que dichas licencias "no pueden considerarse razonablemente 'de código abierto'". Le dijo a TechCrunch: "La mayoría de las empresas tienen un conjunto de licencias aprobadas, como Apache 2.0, por lo que cualquier licencia personalizada representa muchos problemas y costos. Las pequeñas empresas sin equipos legales o dinero para abogados se quedarán con modelos con licencias estándares."

Brand también señaló que, aunque empresas como Google aún no han aplicado estos términos de manera agresiva, la mera amenaza puede disuadir la adopción. "Estas restricciones tienen un impacto en el ecosistema de IA, incluso en investigadores de IA como yo", dijo.

Han-Chung Lee, director de aprendizaje automático en Moody's, y Eric Tramel, científico aplicado en la startup de IA Gretel, coinciden en que las licencias personalizadas como las de Gemma y Llama hacen que los modelos "no sean utilizables" en muchos escenarios comerciales. Tramel expresó preocupaciones sobre la posibilidad de "reclamaciones" y la confusión sobre las licencias para los derivados de los modelos. Advirtió que los modelos podrían usarse como un "caballo de Troya" para obtener información sobre casos de negocio exitosos y luego aprovechar acciones legales para entrar en esos mercados.

A pesar de sus licencias restrictivas, algunos modelos como Llama han tenido una adopción generalizada, siendo descargados millones de veces e integrados en productos por grandes corporaciones como Spotify. Sin embargo, Yacine Jernite, jefe de aprendizaje automático y sociedad en la startup de IA Hugging Face, cree que podrían ser aún más exitosos con licencias permisivas. Instó a proveedores como Google a adoptar marcos de licencias abiertas y colaborar más directamente con los usuarios en términos ampliamente aceptados.

Jernite señaló: "Dada la falta de consenso sobre estos términos y el hecho de que muchas de las suposiciones subyacentes aún no han sido probadas en los tribunales, todo esto sirve principalmente como una declaración de intenciones de esos actores. Si ciertas cláusulas se interpretan de manera demasiado amplia, mucho trabajo valioso se encontrará en un terreno legal incierto, lo cual es particularmente aterrador para las organizaciones que construyen productos comerciales exitosos."

Vidal enfatizó la necesidad de modelos de IA que puedan integrarse, modificarse y compartirse libremente sin el temor a cambios repentinos en las licencias o ambigüedad legal. Afirmó: "El panorama actual de las licencias de modelos de IA está lleno de confusión, términos restrictivos y afirmaciones engañosas de apertura. En lugar de redefinir 'abierto' para adaptarse a los intereses corporativos, la industria de la IA debería alinearse con los principios establecidos de código abierto para crear un ecosistema verdaderamente abierto."