Meta Accusata di "Open Washing" su AI

Meta, il colosso tecnologico, si trova nuovamente al centro di aspre critiche, dovendo affrontare accuse di “open washing”. Questa controversia deriva dalla sua sponsorizzazione di un documento di ricerca della Linux Foundation che approfondisce il panorama in espansione delle soluzioni AI open-source. Il fulcro della questione risiede nella percezione che Meta stia sfruttando questa sponsorizzazione per promuovere i propri modelli Llama AI eludendo al contempo la vera definizione di “open source”.

Lo Studio della Linux Foundation: Un’Arma a Doppio Taglio

Lo studio della Linux Foundation, pubblicato all’inizio di questo mese, sostiene i vantaggi dei sistemi AI open-source, sottolineando la loro efficacia in termini di costi per aziende di tutte le dimensioni, in particolare le piccole imprese. Lo studio suggerisce che le organizzazioni che optano per modelli AI closed-source potrebbero sostenere spese software tre volte e mezza superiori rispetto a quelle che utilizzano alternative open-source.

Questa ricerca si allinea a una crescente mole di prove a sostegno dei vantaggi dell’AI open-source. Ad esempio, un sondaggio condotto da IBM e Morning Consult a gennaio ha rivelato che oltre la metà delle imprese che utilizzano strumenti AI open-source hanno maggiori probabilità di ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) positivo. Inoltre, due quinti degli intervistati che non hanno ancora adottato soluzioni AI open-source hanno espresso l’intenzione di integrare questi strumenti nei loro progetti AI nel corso del prossimo anno.

Tuttavia, il coinvolgimento di Meta nello studio della Linux Foundation ha suscitato polemiche, con i critici che sostengono che si tratti di una campagna di marketing velata per i modelli Llama AI dell’azienda.

Il Dilemma “Open Source”: Llama Sotto Esame

Amanda Brock, CEO di OpenUK, afferma che i modelli Llama di Meta non soddisfano i criteri necessari per essere classificati come genuinamente “open source”. Sottolinea che né Meta né lo studio riconoscono questa discrepanza.

“Llama non è ‘open source’, indipendentemente dalla definizione che si sceglie”, ha affermato Brock. “Personalmente preferisco la Open Source Software Definition (OSD) della Open Source Initiative (OSI). Llama non soddisfa il suo standard open-source per diversi motivi, tra cui l’incorporazione di una restrizione commerciale nella sua licenza”.

Brock ha ulteriormente elaborato le implicazioni di questa restrizione: “Questa limitazione interrompe il flusso libero che è centrale per le licenze open-source e crea attrito. Facciamo affidamento sul fatto che l’open source sia utilizzabile da chiunque per qualsiasi scopo e Llama non soddisfa questo requisito”.

Le Affermazioni Open Source di Meta: Una Questione Contenziosa

La gamma di modelli Llama di Meta è etichettata come “open source”, ma l’azienda ha affrontato persistenti sfide da parte degli stakeholder del settore in merito a questa affermazione. Il punto principale di contesa ruota attorno a diverse interpretazioni di ciò che costituisce veramente “open source”.

Il fulcro del disaccordo risiede nei termini di licenza imposti agli utenti una volta raggiunto un certo livello di commercializzazione. Mentre i modelli Llama offrono accesso aperto, vengono imposte limitazioni agli utenti in circostanze specifiche.

All’inizio di quest’anno, la Open Source Initiative (OSI) ha pubblicamente criticato Meta su questo problema, affermando che l’azienda “continua a promuovere falsamente Llama come open source”.

Riconoscendo gli sforzi di Meta con la gamma Llama come un “passo nella giusta direzione” nella promozione della consapevolezza open-source, Brock sottolinea che sono ancora necessari progressi significativi per affrontare efficacemente l’”open washing” all’interno del settore tecnologico.

“Con il sito web di Meta che evidenzia un risultato chiave del loro rapporto come ‘La ricerca della Linux Foundation mostra come i modelli AI open source, come Llama, stiano guidando la crescita economica, l’innovazione e la concorrenza rendendo le soluzioni tecnologiche cruciali più accessibili’, non sorprende che l’OSI sia in armi e accusi la Linux Foundation di supportare l’open washing”, ha osservato Brock.

Ha inoltre sottolineato le implicazioni più ampie dell’open washing, affermando: “L’open washing non è solo un problema open source oggi. Con autorità di regolamentazione come l’UE che utilizzano il termine open source come base per le eccezioni alla responsabilità nell’AI e gli standard che devono essere rispettati nell’AI, l’impatto dell’open washing è diventato un uno della società”.

Oltre Meta: Una Tendenza Industriale Più Ampia

Meta non è l’unico sviluppatore del settore ad essere stato colto nel fuoco incrociato del dibattito sulla definizione di open-source.

A marzo 2024, Databricks ha lanciato il proprio modello linguistico di grandi dimensioni, DBRX, che gli esperti hanno anche affermato di non aderire agli standard open-source. Ciò è stato attribuito all’inclusione di una politica di utilizzo accettabile esterna e al suo funzionamento con una licenza al di fuori della giurisdizione del framework OSI. La controversia DBRX sottolinea ulteriormente l’ambiguità e la complessità che circondano il termine “open source” e le sfide affrontate dagli sviluppatori nel navigare tra le sue varie interpretazioni. Il dibattito evidenzia la necessità di una maggiore chiarezza e standardizzazione nella definizione dei principi open-source, in particolare nel campo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale. Senza una definizione universalmente accettata, il rischio di “open washing” continuerà a persistere, potenzialmente minando la credibilità e l’integrità del movimento open-source.

Definire l’Open Source: I Principi Fondamentali

Per comprendere la controversia che circonda Llama di Meta e DBRX di Databricks, è fondamentale approfondire i principi fondamentali che definiscono il software open-source. La Open Source Initiative (OSI) fornisce una definizione ampiamente riconosciuta, delineando dieci criteri chiave che una licenza software deve soddisfare per essere considerata open source:

1. Libera Ridistribuzione: La licenza non deve precludere ad alcuna parte la vendita o la cessione del software come componente di una distribuzione software aggregata contenente programmi provenienti da diverse fonti. La licenza non deve richiedere una royalty o altro corrispettivo per tale vendita.
2. Codice Sorgente: Il programma deve includere il codice sorgente e deve consentire la distribuzione sia in codice sorgente che in forma compilata. Qualora una forma di prodotto non venga distribuita con il codice sorgente, deve esistere un mezzo ben pubblicizzato per ottenere il codice sorgente a un costo di riproduzione ragionevole, preferibilmente, il download tramite Internet senza addebito. Il codice sorgente deve essere la forma preferita in cui un programmatore modificherebbe il programma. Il codice sorgente deliberatamente offuscato non è consentito. Forme intermedie come l’output di un preprocessore o traduttore non sono consentite.
3. Opere Derivate: La licenza deve consentire modifiche e opere derivate e deve consentire loro di essere distribuite alle stesse condizioni della licenza del software originale.
4. Integrità del Codice Sorgente dell’Autore: La licenza può limitare la distribuzione del codice sorgente in forma modificata solo se la licenza consente la distribuzione dei “file patch” con il codice sorgente allo scopo di modificare il programma in fase di compilazione. La licenza deve consentire esplicitamente la distribuzione di software costruito da codice sorgente modificato. La licenza può richiedere che le opere derivate portino un nome o un numero di versione diverso dal software originale.
5. Nessuna Discriminazione Contro Persone o Gruppi: La licenza non deve discriminare alcuna persona o gruppo di persone.
6. Nessuna Discriminazione Contro i Campi di Attività: La licenza non deve impedire a nessuno di utilizzare il programma in un campo di attività specifico. Ad esempio, non può impedire che il programma venga utilizzato in un’azienda o che venga utilizzato per la ricerca genetica.
7. Distribuzione della Licenza: I diritti connessi al programma devono valere per tutti coloro ai quali il programma viene ridistribuito senza la necessità di esecuzione di una licenza aggiuntiva da parte di tali parti.
8. La Licenza Non Deve Essere Specifica per un Prodotto: I diritti connessi al programma non devono dipendere dal fatto che il programma faccia parte di una particolare distribuzione software. Se il programma viene estratto da quella distribuzione e utilizzato o distribuito in base ai termini della licenza del programma, tutte le parti a cui il programma viene ridistribuito devono avere gli stessi diritti di quelli concessi in relazione alla distribuzione software originale.
9. La Licenza Non Deve Limitare Altro Software: La licenza non deve imporre restrizioni su altro software distribuito insieme al software con licenza. Ad esempio, la licenza non deve insistere sul fatto che tutti gli altri programmi distribuiti sullo stesso supporto devono essere software open-source.
10. La Licenza Deve Essere Tecnologicamente Neutra: Nessuna disposizione della licenza può essere basata su una tecnologia individuale o su uno stile di interfaccia.

Questi principi sottolineano l’importanza della libertà, della trasparenza e della collaborazione nell’ecosistema open-source. Quando una licenza software si discosta da questi principi, solleva interrogativi sulla possibilità che il software possa davvero essere considerato open source. Nel caso di Llama di Meta e DBRX di Databricks, le preoccupazioni riguardano restrizioni commerciali, politiche di utilizzo accettabile e framework di licenza che potrebbero non essere pienamente allineati alla definizione dell’OSI.

Le Implicazioni dell’”Open Washing”

La pratica dell’”open washing”, in cui le aziende travisano il loro software come open source quando non soddisfa pienamente i criteri, può avere diverse conseguenze negative:

• Erosione della Fiducia: Può erodere la fiducia nel movimento open-source nel suo complesso, rendendo difficile per gli utenti distinguere tra progetti open-source genuini e quelli che fingono soltanto di esserlo.
• Scoraggia il Contributo: Può scoraggiare i contributi da parte degli sviluppatori impegnati nei principi dell’open source, in quanto potrebbero ritenere che i loro sforzi siano minati da aziende che non giocano secondo le stesse regole.
• Incertezza Legale: Può creare incertezza legale per gli utenti che fanno affidamento sul software, in quanto potrebbero non essere sicuri dei loro diritti e obblighi ai sensi della licenza.
• Ostacolo all’Innovazione: Può ostacolare l’innovazione limitando la libertà di modificare e ridistribuire il software, che è un fattore chiave per l’innovazione nella comunità open-source.

Pertanto, è essenziale che le aziende siano trasparenti sui termini di licenza del loro software e che evitino di fare affermazioni fuorvianti sul suo stato open-source.

La Necessità di Maggiore Chiarezza e Standardizzazione

Il dibattito in corso su Llama di Meta e DBRX di Databricks evidenzia la necessità di maggiore chiarezza e standardizzazione nella definizione dei principi open-source. La mancanza di una definizione universalmente accettata crea confusione e consente alle aziende di sfruttare le scappatoie e impegnarsi nell’”open washing”.

Sono in corso diverse iniziative per affrontare questo problema:

• La Open Source Initiative (OSI): L’OSI continua a svolgere un ruolo cruciale nella definizione e nella promozione dei principi open-source. Fornisce una definizione ampiamente riconosciuta di open source e certifica le licenze che soddisfano i suoi criteri.
• La Linux Foundation: La Linux Foundation sta lavorando per promuovere la collaborazione e l’innovazione nella comunità open-source. Fornisce una piattaforma per progetti open-source e ospita eventi che riuniscono sviluppatori, utenti e aziende.
• L’Unione Europea (UE): L’UE sta riconoscendo sempre più l’importanza dell’open source e lo sta incorporando nelle sue politiche e normative. Sta utilizzando il termine “open source” come base per le eccezioni alla responsabilità nell’AI e gli standard che devono essere rispettati nell’AI.

Queste iniziative stanno contribuendo a creare un ecosistema open-source più trasparente e standardizzato. Tuttavia, è necessario fare di più per garantire che i principi open-source siano chiaramente definiti e applicati in modo coerente.

Andare Avanti: Trasparenza e Responsabilità

Per combattere efficacemente l’”open washing” e promuovere un open source genuino, è necessario un approccio multi-sfaccettato:

• Trasparenza: Le aziende devono essere trasparenti sui termini di licenza del loro software ed evitare di fare affermazioni fuorvianti sul suo stato open-source.
• Responsabilità: Le organizzazioni del settore e gli organismi di regolamentazione devono ritenere le aziende responsabili delle loro affermazioni open-source e intraprendere azioni contro coloro che si impegnano nell’”open washing”.
• Istruzione: Gli utenti e gli sviluppatori devono essere informati sui principi open-source e su come identificare progetti open-source genuini.
• Collaborazione: La comunità open-source deve continuare a collaborare per definire e promuovere i principi open-source e per sviluppare strumenti e risorse che aiutino gli utenti e gli sviluppatori a navigare nell’ecosistema open-source.

Lavorando insieme, possiamo creare un ecosistema open-source più trasparente, responsabile e innovativo a vantaggio di tutti. Il futuro dell’AI e di altre tecnologie dipende da questo.