"Mở giấy phép AI: Hiển thị các hạn chế ẩn"

Tuần này, Google đã tiết lộ Gemma 3, một gia đình các mô hình AI mở đã được ca ngợi vì hiệu quả của họ. Tuy nhiên, các nhà phát triển trên X đã bày tỏ sự thất vọng về giấy phép của Gemma 3, điều này gây ra rủi ro đáng kể cho các ứng dụng thương mại. Vấn đề này không bị cô lập với Gemma 3; Các công ty như Meta cũng áp đặt các điều khoản cấp phép tùy chỉnh, không chuẩn trên các mô hình mở của họ, tạo ra những rào cản pháp lý cho các doanh nghiệp. Các công ty nhỏ hơn, đặc biệt, lo ngại rằng Google và các công ty tương tự có thể đột nhiên thực thi các điều khoản nghiêm ngặt hơn, phá vỡ hoạt động của họ.

Nick Vidal, người đứng đầu cộng đồng tại sáng kiến ​​nguồn mở, đã nhấn mạnh vấn đề đối với TechCrunch, nêu rõ, "Việc cấp phép hạn chế và không nhất quán của cái gọi là các mô hình AI 'mở' đang tạo ra sự không chắc chắn đáng kể, đặc biệt đối với việc áp dụng thương mại.

Các nhà phát triển mô hình mở thường lựa chọn giấy phép độc quyền đối với các giấy phép tiêu chuẩn như Apache và MIT vì những lý do cụ thể. Chẳng hạn, AI Startup Cohere đã nói rõ rằng nó hỗ trợ khoa học, nhưng không thương mại, hoạt động trên các mô hình của nó. Tuy nhiên, các giấy phép cho các mô hình Llama của Gemma và Meta bao gồm các hạn chế giới hạn cách các công ty có thể sử dụng chúng mà không có rủi ro pháp lý.

Ví dụ, giấy phép Llama 3 của Meta 3 cấm các nhà phát triển sử dụng đầu ra của mô hình để cải thiện bất kỳ mô hình nào ngoài Llama 3 hoặc các dẫn xuất của nó. Nó cũng cấm các công ty có hơn 700 triệu người dùng hoạt động hàng tháng từ việc triển khai các mô hình LLAMA mà không có giấy phép đặc biệt. Giấy phép của Gemma, trong khi ít hạn chế hơn, cho phép Google hạn chế sử dụng nếu họ tin rằng vi phạm chính sách sử dụng bị cấm hoặc luật hiện hành.

Các thuật ngữ này mở rộng cho các mô hình có nguồn gốc từ Llama hoặc Gemma, bao gồm các thuật ngữ được đào tạo về dữ liệu tổng hợp được tạo ra bởi Gemma. Florian Brand, một nhà nghiên cứu AI tại Đại học Trier, lập luận rằng các giấy phép đó "không thể được gọi là 'nguồn mở một cách hợp lý.'" Ông nói với TechCrunch, "hầu hết các công ty đều có một bộ giấy phép được phê duyệt, chẳng hạn như Apache 2.0, vì vậy bất kỳ giấy phép tùy chỉnh nào cũng gặp rắc rối và tiền bạc.

Brand cũng lưu ý rằng trong khi các công ty như Google chưa thực thi mạnh mẽ các điều khoản này, nhưng mối đe dọa đơn thuần có thể ngăn chặn việc áp dụng. "Những hạn chế này có tác động đến hệ sinh thái AI, ngay cả đối với các nhà nghiên cứu AI như tôi," ông nói.

Han-Chung Lee, giám đốc học máy tại Moody's và Eric Tramel, một nhân viên đã áp dụng nhà khoa học tại AI Startup Gretel, đồng ý rằng các giấy phép tùy chỉnh như của Gemma và Llama làm cho các mô hình "không thể sử dụng" trong nhiều kịch bản thương mại. Tramel nêu lên mối quan tâm về tiềm năng "clawbacks" và sự nhầm lẫn về việc cấp phép cho các dẫn xuất mô hình. Ông cảnh báo rằng các mô hình có thể được sử dụng như một "con ngựa Trojan" để hiểu rõ hơn về các vụ kinh doanh thành công và sau đó thúc đẩy hành động pháp lý để tham gia các thị trường đó.

Mặc dù có giấy phép hạn chế, một số mô hình như Llama đã chứng kiến ​​sự áp dụng rộng rãi, được tải xuống hàng triệu lần và được tích hợp vào các sản phẩm của các tập đoàn lớn như Spotify. Tuy nhiên, Yacine Jernite, người đứng đầu học máy và xã hội tại AI khởi nghiệp ôm mặt, tin rằng họ có thể thành công hơn nữa với giấy phép cho phép. Ông kêu gọi các nhà cung cấp như Google áp dụng các khung giấy phép mở và hợp tác trực tiếp hơn với người dùng về các điều khoản được chấp nhận rộng rãi.

Jernite lưu ý, "do thiếu sự đồng thuận về các điều khoản này và thực tế là nhiều giả định cơ bản chưa được kiểm tra tại các tòa án, tất cả đều phục vụ chủ yếu như một tuyên bố về ý định từ các chủ thể đó.

Vidal nhấn mạnh sự cần thiết của các mô hình AI có thể được tích hợp, sửa đổi và chia sẻ tự do mà không sợ thay đổi giấy phép đột ngột hoặc sự mơ hồ pháp lý. Ông tuyên bố: "Phong cảnh hiện tại của việc cấp phép mô hình AI bị đánh đố với sự nhầm lẫn, các thuật ngữ hạn chế và tuyên bố sai lệch về sự cởi mở. Thay vì xác định lại 'mở' để phù hợp với lợi ích của công ty, ngành công nghiệp AI nên phù hợp với các nguyên tắc nguồn mở được thiết lập để tạo ra một hệ sinh thái thực sự mở."