开放体重定义为OSAID辩论提供了新的视角

关于什么是开源AI的争论不断发展，开发者和行业领袖提供了重要意见。开源倡议（OSI）一直努力通过其开源AI定义（OSAID）建立清晰标准，但关于应包含内容的争议依然存在。作为回应，新成立的开源联盟（OSA）推出了自己的框架——开放权重定义（OWD），旨在解决AI开发的独特挑战。

OWD力求在封闭与开源AI之间找到平衡，为AI（特别是大型语言模型LLMs）设定“开源”标准。它聚焦于三个关键领域：

开放权重定义（OWD）的核心组成部分

1. 模型权重可访问性

OWD强调使模型权重——连接AI层节点之间的数值——对开发者和研究人员开放的重要性。这些在训练中确定的权重对于理解和改进AI模型至关重要。

2. 数据集信息

OWD不强制要求完全访问训练数据，但强调提供数据集内容和收集方法的详细信息。这种透明度有助于评估模型性能和潜在偏差。

3. 架构透明度

该框架鼓励披露模型架构，这有助于社区进一步改进和修改。

OpenUK首席执行官Amanda Brock支持OWD，认为这是促进全球协作的一步。她批评OSI的OSAID，指出OWD聚焦于分解AI组件更加实际。Brock认为，定义数据、权重和模型等单独元素的开放性比宽泛、不合适的定义更有效。

由创始人Sam Johnston领导的OSA旨在扩展传统开源定义（OSD），纳入AI特有元素如权重，提出“开源2.0”。这一举措是在关于OSD是否适用于AI（特别是数据和模型权重）的持续争论中提出的。

针对OWD，OSI的Stefano Maffulli指出，Linux Foundation等社区已开发了自己的开放权重定义。此外，知名开源律师Heather Meeker强调了软件源代码与神经网络权重（NNWs）的根本区别，认为开源软件许可原则难以直接应用于NNWs，因为它们是存储在大型矩阵中的学习知识。

Meeker提出了开放权重宽松许可证，作为在类开源框架下分享NNWs的方式，强调开源自由的原始目标。但她承认，由于NNWs非人类可读且不可调试，将这些自由应用于NNWs存在挑战。

Maffulli强调，OSI的定义，如Linux Foundation的定义，是社区驱动的，反映了开源开发的协作本质。他指出，OSI正在观察AI从业者如何在实践中应用这些定义。

尽管如此，Meeker对单一定义成为事实标准的可能性表示怀疑，提到监管框架、隐私法规和市场动态的影响。

持续的争论凸显了一个更广泛的挑战：定义真正的开源AI。虽然一致认为简单地将AI模型或数据集标记为“开源”不足以解决问题——如Meta的Llama案例所示——社区仍远未达成统一定义。