Meta（メタ）は、オープンソースAIソリューションの隆盛を研究するLinux Foundationの研究論文へのスポンサーシップをめぐり、「オープンウォッシング」の疑いで新たな批判にさらされています。問題の中心は、Metaがこのスポンサーシップを利用して、自社のLlama AIモデルを宣伝し、「オープンソース」の真の定義を回避しているという認識にあります。
Linux Foundationの調査：諸刃の剣
Linux Foundationが今月初めに発表した調査は、オープンソースAIシステムの利点を擁護し、特に小規模企業を含むあらゆる規模の企業にとっての費用対効果を強調しています。この調査によると、クローズドソースAIモデルを選択した組織は、オープンソースの代替手段を利用する組織と比較して、ソフトウェア費用が3.5倍高くなる可能性があることを示唆しています。
この調査は、オープンソースAIの利点を裏付ける証拠の増加と一致しています。たとえば、IBMとMorning Consultが1月に実施した調査では、オープンソースAIツールを使用している企業の半数以上が、プラスの投資収益率（ROI）を経験する可能性が高いことが明らかになりました。さらに、オープンソースAIソリューションをまだ採用していない回答者の5分の2は、今後1年以内にこれらのツールをAIプロジェクトに統合する意向を表明しました。
しかし、MetaのLinux Foundationの調査への関与は論争を引き起こしており、批評家は、MetaのLlama AIモデルの巧妙なマーケティングキャンペーンとして機能していると主張しています。
「オープンソース」のジレンマ：Llamaへの精査
OpenUKのCEOであるアマンダ・ブロック氏は、MetaのLlamaモデルは、真に「オープンソース」として分類されるために必要な基準を満たしていないと主張しています。彼女は、Metaも調査もこの矛盾を認識していないと指摘しています。
"Llamaは、どの定義を選択しても「オープンソース」ではありません"。ブロック氏は述べています。"私は個人的には、Open Source Initiative（OSI）のOpen Source Software Definition（OSD）を好みます。Llamaは、ライセンスに商業的制限が含まれているなど、いくつかの理由でオープンソースの基準を満たしていません。"
ブロック氏は、この制限の意味についてさらに詳しく説明しました。"この制限は、オープンソースライセンスの中心となる自由な流れを妨げ、摩擦を生み出します。私たちは、誰でもがどんな目的にも使用できるオープンソースに依存していますが、Llamaはこの要件を満たしていません。"
Metaのオープンソースの主張：論争の的
MetaのLlamaモデルの範囲は「オープンソース」としてラベル付けされていますが、同社はこの主張に関して業界のステークホルダーから一貫して課題に直面しています。論争の主な点は、「オープンソース」を実際に構成するものの解釈の違いにあります。
意見の相違の中心は、特定のレベルの商用化に達したユーザーに課せられるライセンス条項にあります。Llamaモデルはオープンアクセスを提供していますが、特定の状況下ではユーザーに制限が課せられます。
今年の初め、Open Source Initiative（OSI）はこの問題についてMetaを公に批判し、同社は"Llamaをオープンソースとして偽って宣伝し続けている"と主張しました。
MetaのLlamaの範囲での取り組みを、オープンソースの認識を促進する"正しい方向への一歩"として認めた上で、ブロック氏は、テクノロジー業界内で"オープンウォッシング"に効果的に対処するためには、依然として大きな進歩が必要であることを強調しています。
"Metaのウェブサイトで、レポートからの重要なポイントとして「Linux Foundation Researchは、LlamaのようなオープンソースAIモデルが、重要な技術ソリューションをよりアクセスしやすくすることで、経済成長、イノベーション、競争を促進していることを示している」と強調していることから、OSIが激怒し、Linux Foundationをオープンウォッシングの支援で非難しているのは驚くことではありません"と、ブロック氏は指摘しました。
彼女はさらに、オープンウォッシングのより広範な意味を強調し、"オープンウォッシングは、今日のオープンソースの問題だけではありません。EUのような規制当局が、AIにおける責任の例外およびAIで満たされるべき基準の基盤としてオープンソースという用語を使用しているため、オープンウォッシングの影響は社会的なものになっています"と述べています。
Metaを超えて：より広範な業界トレンド
オープンソースの定義に関する議論に巻き込まれているのは、Metaだけではありません。
2024年3月、Databricksは独自の LaMDA（大規模言語モデル）であるDBRXを発表しましたが、専門家はこれもオープンソースの基準に準拠していないと主張しました。これは、外部の許容される使用ポリシーの包含と、OSIフレームワークの管轄外のライセンスでの運用に起因します。DBRXの論争は、"オープンソース"という用語を取り巻く曖昧さと複雑さ、および開発者がさまざまな解釈をナビゲートする際に直面する課題をさらに強調しています。この議論は、特に急速に進化する人工知能の分野において、オープンソースの原則を定義する上で、より明確さと標準化が必要であることを強調しています。普遍的に受け入れられている定義がない場合、"オープンウォッシング"のリスクは引き続き存在し、オープンソースムーブメントの信頼性と完全性を損なう可能性があります。
オープンソースの定義：中核となる原則
MetaのLlamaとDatabricksのDBRXを取り巻く論争を理解するためには、オープンソースソフトウェアを定義する基本的な原則を掘り下げることが重要です。Open Source Initiative（OSI）は、広く認識されている定義を提供し、ソフトウェアライセンスがオープンソースと見なされるために満たす必要のある10の主要な基準を概説しています。
自由な再配布: ライセンスは、ソフトウェアを、複数の異なるソースからのプログラムを含む集約されたソフトウェア配布のコンポーネントとして販売または譲渡することを、いかなる当事者も制限してはならない。ライセンスは、そのような販売に対するロイヤリティまたはその他の料金を要求してはならない。
ソースコード: プログラムにはソースコードが含まれている必要があり、ソースコード形式とコンパイル形式の両方で配布できるようにする必要がある。製品の一部の形式がソースコードとともに配布されない場合は、合理的な複製コスト（できれば、インターネット経由で無料でダウンロード）を超えない範囲でソースコードを入手するための適切に公表された手段が必要です。ソースコードは、プログラマがプログラムを修正するための推奨される形式である必要があります。故意に難読化されたソースコードは許可されていません。プリプロセッサまたはトランスレータの出力などの中間形式は許可されていません。
派生物: ライセンスは、修正および派生物を許可する必要があり、元のソフトウェアのライセンスと同じ条件で配布できるようにする必要があります。
作成者のソースコードの整合性: ライセンスは、プログラムをビルドするときにプログラムを修正する目的で、ソースコードとともに「パッチファイル」の配布をライセンスが許可する場合にのみ、修正された形式でソースコードを配布することを制限できます。ライセンスは、修正されたソースコードから構築されたソフトウェアの配布を明示的に許可する必要があります。ライセンスは、派生物に元のソフトウェアとは異なる名前またはバージョン番号を付けることを要求できます。
個人またはグループに対する差別禁止: ライセンスは、いかなる個人または個人のグループも差別してはならない。
活動分野に対する差別禁止: ライセンスは、特定の活動分野でプログラムを使用することを誰にも制限してはならない。たとえば、ビジネスで使用したり、遺伝子研究で使用したりすることを制限することはできません。
ライセンスの配布: プログラムに付随する権利は、プログラムが再配布されるすべての人に、追加のライセンスの実行を必要とせずに適用されるものとする。
ライセンスは製品に固有であってはならない: プログラムに付随する権利は、プログラムが特定のソフトウェア配布の一部であることに依存してはならない。プログラムがその配布から抽出され、プログラムのライセンスの条件内で使用または配布される場合、プログラムが再配布されるすべての当事者は、元のソフトウェア配布に関連して付与される権利と同じ権利を持つ必要があります。
ライセンスは他のソフトウェアを制限してはならない: ライセンスは、ライセンスされたソフトウェアとともに配布される他のソフトウェアに制限を課してはならない。たとえば、同じ媒体で配布される他のすべてのプログラムがオープンソースソフトウェアであると主張してはならない。
ライセンスは技術的に中立でなければならない: ライセンスの条項は、個々の技術またはインターフェースのスタイルに基づいている場合があるものとする。
これらの原則は、オープンソースのエコシステムにおける自由、透明性、およびコラボレーションの重要性を強調しています。ソフトウェアライセンスがこれらの原則から逸脱すると、ソフトウェアが本当にオープンソースと見なされるかどうかについて疑問が生じます。MetaのLlamaとDatabricksのDBRXの場合、懸念は、OSIの定義に完全には準拠していない可能性のある商用制限、許可される使用ポリシー、およびライセンスフレームワークを取り巻いています。
「オープンウォッシング」の影響
企業がソフトウェアをオープンソースの基準を完全に満たしていない場合に、オープンソースとして誤って表現する「オープンウォッシング」の慣行は、いくつかの悪影響を及ぼす可能性があります。
- 信頼の低下: オープンソースムーブメント全体の信頼を損ない、ユーザーが真のオープンソースプロジェクトと単にふりをしているプロジェクトを区別することが困難になる可能性があります。
- 貢献の意欲をそぐ: オープンソースの原則にコミットしている開発者からの貢献を妨げる可能性があります。彼らは、同じルールに従っていない企業によって努力が損なわれていると感じる可能性があるためです。
- 法的あいまいさ: ソフトウェアに依存するユーザーに法的あいまいさを生み出す可能性があります。ライセンスに基づく権利と義務が不明確になる場合があるためです。
- イノベーションの妨げ: ソフトウェアを修正および再配布する自由を制限することにより、イノベーションを阻害する可能性があります。これはオープンソースコミュニティのイノベーションの重要な原動力です。
したがって、企業はソフトウェアのライセンス条項について透明性を保ち、オープンソースのステータスについて誤解を招くような主張をすることを避けることが重要です。
より明確さと標準化の必要性
MetaのLlamaとDatabricksのDBRXに関する継続的な議論は、オープンソースの原則を定義する上でのより明確さと標準の必要性を強調しています。普遍的に受け入れられている定義がないため、混乱が生じ、企業は抜け穴を利用して「オープンウォッシング」を行うことができます。
この問題に対処するために、いくつかのイニシアチブが進行中です。
- Open Source Initiative（OSI）： OSIは、オープンソースの原則を定義し、推進において重要な役割を果たし続けています。オープンソースの広く認識されている定義を提供し、その基準を満たすライセンスを認定します。
- Linux Foundation: Linux Foundationは、オープンソースコミュニティにおけるコラボレーションとイノベーションを促進するために取り組んでいます。オープンソースプロジェクトのプラットフォームを提供し、開発者、ユーザー、企業を結び付けるイベントを主催します。
- 欧州連合（EU）： EUは、オープンソースの重要性をますます認識しており、それを政策および規制に取り入れています。AIにおける責任の例外およびAIで満たされるべき基準の基礎として「オープンソース」という用語を使用しています。
これらのイニシアチブは、より透明で標準化されたオープンソースのエコシステムの作成に役立っています。しかし、オープンソースの原則が明確に定義され、一貫して適用されるようにするためには、さらに多くの作業が必要です。
今後の展望：透明性と説明責任
「オープンウォッシング」に効果的に対処し、真のオープンソースを促進するためには、多面的なアプローチが必要です。
- 透明性: 企業は、ソフトウェアのライセンス条項について透明性を保ち、オープンソースのステータスについて誤解を招くような主張をすることを避ける必要があります。
- 説明責任: 業界団体および規制機関は、企業のオープンソースの主張について責任を問い、「オープンウォッシング」に関与する企業に対して措置を講じる必要があります。
- 教育: ユーザーと開発者は、オープンソースの原則と、真のオープンソースプロジェクトを特定する方法について教育を受ける必要があります。
- コラボレーション: オープンソースコミュニティは、オープンソースの原則を定義し、促進し、ユーザーと開発者がオープンソースのエコシステムをナビゲートするのに役立つツールとリソースを開発するために、引き続き協力する必要があります。
協力することで、誰もが利益を得られる、より透明で、説明責任があり、革新的なオープンソースのエコシステムを作成できます。AIおよびその他のテクノロジーの未来は、それに依存しています。