Linux Foundation 연구: 양날의 검
이달 초 발표된 Linux Foundation 연구는 오픈 소스 AI 시스템의 장점을 옹호하며, 특히 중소기업을 포함한 모든 규모의 기업에게 비용 효율성을 강조합니다. 연구에 따르면 폐쇄형 소스 AI 모델을 선택하는 조직은 오픈 소스 대안을 사용하는 조직에 비해 소프트웨어 비용이 3.5배 더 많이 발생할 수 있습니다.
이 연구는 오픈 소스 AI의 이점을 뒷받침하는 증거가 증가하는 추세와 일치합니다. 예를 들어, IBM과 Morning Consult가 1월에 실시한 설문 조사에 따르면 오픈 소스 AI 도구를 사용하는 기업의 절반 이상이 긍정적인 투자 수익(ROI)을 경험할 가능성이 더 높습니다. 또한 오픈 소스 AI 솔루션을 아직 채택하지 않은 응답자의 5분의 2는 향후 1년 이내에 이러한 도구를 AI 프로젝트에 통합할 의향을 표명했습니다.
그러나 Meta가 Linux Foundation 연구에 참여한 것은 논란을 불러일으켰으며, 비평가들은 Meta가 Llama AI 모델에 대한 마케팅 캠페인으로 활용하고 있다고 주장합니다.
"오픈 소스" 딜레마: Llama에 대한 면밀한 조사
OpenUK의 CEO인 Amanda Brock은 Meta의 Llama 모델이 진정으로 "오픈 소스"로 분류되는 데 필요한 기준을 충족하지 못한다고 주장합니다. 그녀는 Meta도 연구도 이러한 불일치를 인정하지 않는다고 지적합니다.
Brock은 "Llama는 어떤 정의를 선택하든 ‘오픈 소스’가 아닙니다."라고 말했습니다. "저는 개인적으로 Open Source Initiative(OSI)의 Open Source Software Definition(OSD)을 선호합니다. Llama는 라이선스에 상업적 제한을 포함하여 여러 가지 이유로 오픈 소스 표준을 충족하지 못합니다."
Brock은 이러한 제한의 의미에 대해 다음과 같이 자세히 설명했습니다. "이러한 제한은 오픈 소스 라이선스의 핵심인 자유로운 흐름을 방해하고 마찰을 일으킵니다. 우리는 누구나 어떤 목적으로든 사용할 수 있는 오픈 소스에 의존하며, Llama는 이 요구 사항을 충족하지 않습니다."
Meta의 오픈 소스 주장: 논쟁의 여지가 있는 문제
Meta의 Llama 모델 범위는 "오픈 소스"로 표시되지만, 회사는 이 주장에 대해 업계 이해 관계자로부터 지속적인 도전을 받아왔습니다. 주요 쟁점은 진정으로 "오픈 소스"를 구성하는 것에 대한 다양한 해석을 중심으로 전개됩니다.
합의의 핵심은 특정 수준의 상업화에 도달하면 사용자에게 부과되는 라이선스 조건에 있습니다. Llama 모델은 개방형 액세스를 제공하지만 특정 상황에서 사용자에게 제한이 부과됩니다.
올해 초, Open Source Initiative(OSI)는 이 문제에 대해 Meta를 공개적으로 비판하며, Meta가 "Llama를 오픈 소스로 허위 홍보하는 것을 계속하고 있습니다."라고 주장했습니다.
Brock은 Llama 범위를 통해 오픈 소스 인식을 높이는 데 대한 Meta의 노력을 "올바른 방향으로 나아가는 단계"로 인정하면서도 기술 산업 내에서 "오픈 워싱"을 효과적으로 해결하려면 상당한 진전이 여전히 필요하다고 강조합니다.
Brock은 "Meta의 웹사이트에서 보고서의 주요 내용을 ‘Linux Foundation Research는 Llama와 같은 오픈 소스 AI 모델이 중요한 기술 솔루션을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 경제 성장, 혁신 및 경쟁을 어떻게 주도하는지 보여줍니다.’라고 강조하는 것을 감안할 때 OSI가 분개하여 LinuxFoundation을 오픈 워싱 지원 혐의로 비난하는 것은 놀라운 일이 아닙니다."라고 지적했습니다.
그녀는 더 나아가 오픈 워싱의 광범위한 의미를 강조하면서 "오픈 워싱은 오늘날 단순히 오픈 소스 문제가 아닙니다. EU와 같은 규제 기관이 AI 책임에 대한 예외와 AI에서 충족해야 하는 표준의 기준으로 오픈 소스라는 용어를 사용함에 따라 오픈 워싱의 영향은 사회적인 문제가 되었습니다."라고 말했습니다.
Meta를 넘어: 광범위한 산업 동향
Meta는 오픈 소스 정의 논쟁에 휘말린 유일한 산업 개발자가 아닙니다.
2024년 3월, Databricks는 자체 대규모 언어 모델인 DBRX를 출시했는데, 전문가들은 이 모델도 오픈 소스 표준을 준수하지 않는다고 주장했습니다. 이는 외부 허용 사용 정책의 포함과 OSI 프레임워크의 관할권 외부에서 라이선스에 따라 운영되기 때문이었습니다. DBRX 논란은 "오픈 소스"라는 용어를 둘러싼 모호성과 복잡성, 그리고 다양한 해석을 탐색하는 데 있어 개발자가 직면하는 어려움을 더욱 강조합니다. 이 토론은 특히 빠르게 진화하는 인공 지능 분야에서 오픈 소스 원칙을 정의하는 데 있어 더 큰 명확성과 표준화의 필요성을 강조합니다. 보편적으로 인정되는 정의가 없으면 "오픈 워싱"의 위험이 계속 지속되어 오픈 소스 운동의 신뢰성과 무결성을 잠재적으로 훼손할 것입니다.
오픈 소스 정의: 핵심 원칙
Meta의 Llama와 Databricks의 DBRX를 둘러싼 논란을 이해하려면 오픈 소스 소프트웨어를 정의하는 기본 원칙을 자세히 살펴보는 것이 중요합니다. Open Source Initiative(OSI)는 널리 인정되는 정의를 제공하며, 소프트웨어 라이선스가 오픈 소스로 간주되려면 충족해야 하는 10가지 주요 기준을 간략하게 설명합니다.
- 자유로운 재배포: 라이선스는 다른 여러 소스의 프로그램이 포함된 집계 소프트웨어 배포의 구성 요소로 소프트웨어를 판매하거나 무료로 제공하는 것을 당사자가 제한하지 않아야 합니다. 라이선스는 이러한 판매에 대한 로열티 또는 기타 수수료를 요구하지 않아야 합니다.
- 소스 코드: 프로그램에는 소스 코드가 포함되어야 하며 소스 코드 형태로뿐만 아니라 컴파일된 형태로도 배포할 수 있어야 합니다. 어떤 형태의 제품이 소스 코드와 함께 배포되지 않는 경우 합리적인 복제 비용(가급적이면 인터넷을 통해 무료로 다운로드)으로 소스 코드를 얻을 수 있는 잘 알려진 수단이 있어야 합니다. 소스 코드는 프로그래머가 프로그램을 수정하는 데 선호하는 형태여야 합니다. 의도적으로 난독화된 소스 코드는 허용되지 않습니다. 프리프로세서 또는 번역기의 출력と같은 중간 형태는 허용되지 않습니다.
- 파생 저작물: 라이선스는 수정 및 파생 저작물을 허용해야 하며 원래 소프트웨어의 라이선스와 동일한 조건으로 배포할 수 있어야 합니다.
- 저작자 소스 코드의 무결성: 라이선스는 프로그램 빌드 시 프로그램을 수정하기 위해 소스 코드와 함께 "패치 파일" 배포를 허용하는 경우에만 수정된 형태로 소스 코드 배포를 제한할 수 있습니다. 라이선스는 수정된 소스 코드에서 빌드된 소프트웨어 배포를 명시적으로 허용해야 합니다. 라이선스는 파생 저작물이 원래 소프트웨어와 다른 이름 또는 버전 번호를 갖도록 요구할 수 있습니다.
- 개인 또는 그룹에 대한 차별 금지: 라이선스는 개인 또는 그룹에 차별을 두지 않아야 합니다.
- 노력 분야에 대한 차별 금지: 라이선스는 특정 노력 분야에서 프로그램을 사용하는 것을 제한하지 않아야 합니다. 예를 들어, 프로그램이 비즈니스에서 사용되거나 유전자 연구에 사용되는 것을 제한하지 않을 수 있습니다.
- 라이선스 배포: 프로그램에 첨부된 권리는 해당 당사자가 추가 라이선스를 실행할 필요 없이 프로그램이 재배포되는 모든 사람에게 적용되어야 합니다.
- 라이선스는 제품에 특정해서는 안 됩니다: 프로그램에 첨부된 권리는 프로그램이 특정 소프트웨어 배포의 일부인지 여부에 따라 달라서는 안 됩니다. 프로그램이 해당 배포에서 추출되어 프로그램 ライセンス조건 내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と関連して付与される権利と同一の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できません: 라이선스는 라이선스가 부여된 소프트웨어와 함께 배포되는 다른 소프트웨어에 제한을 두어서는 안 됩니다. 예를 들어, 라이선스는 동일한 매체에 배포된 다른 모든 프로그램이 오픈 소스 소프트웨어여야 한다고 주장해서는 안 됩니다.
- ライセンスはテクノロジー中立である必要があります: 라이선스의 어떤 조항도 개별 기술 또는 인터페이스 스타일에 근거해서는 안 됩니다.
이러한 원칙은 오픈 소스 에코시스템에서 자유, 투명성 및 협업의 중요성을 강조합니다. 소프트웨어 ライセンスがこれらの原則から逸脱する場合、ソフトウェアを真にオープンソースと見なすことができるかどうかという疑問が生じます。 MetaのLlamaとDatabricksのDBRXの場合、懸念事項は商用制限、使用許諾ポリシー、OSI의 정의와完全に一致しないライセンスフレームワークを中心に展開されます。
“오픈 워싱”의 의미
기업이 소프트웨어가 기준을 완전히 충족하지 않을 때 오픈 소스로 잘못 표현하는 "오픈 워싱" 관행은 다음과 같은 여러 가지 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다.
- 신뢰 침식: 사용자가 진정한 오픈 소스 프로젝트와 단지 흉내만 내는 프로젝트를 구별하기 어렵게 만들어 전체 오픈 소스 운동에 대한 신뢰를 무너뜨릴 수 있습니다.
- 기여 저해: 오픈 소스 원칙에 전념하는 개발자가 그들의 노력이 동일한 규칙을 따르지 않는 기업에 의해 훼손되고 있다고 느낄 수 있기 때문에 기여를 저해할 수 있습니다.
- 법적 불확실성: 소프트웨어에 의존하는 사용자가 ライセンス에 따른 권리와 의무가 불확실할 수 있기 때문에 법적 불확실성을 초래할 수 있습니다.
- 혁신 저해: 오픈 소스 커뮤니티에서 혁신의 핵심 동인인 소프트웨어 수정 및 재배포의 자유를 제한하여 혁신을 저해할 수 있습니다.
따라서 기업은 소프트웨어의 ライセンス条件に 대해 투명하게 밝히고 오픈 소스 상태에 대한 오해의 소지가 있는 주장을 하지 않도록 하는 것이 중요합니다.
더 큰 명확성과 표준화의 필요성
Meta의 Llama와 Databricks의 DBRX에 대한 지속적인 논쟁은 오픈 소스 원칙을 정의하는 데 있어 더 큰 명확성과 표준화의 필요성을 강조합니다. 보편적으로 인정되는 정의가 부족하면 혼란이 생기고 기업이 허점을 이용하여 "오픈 워싱"에 참여할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 여러 이니셔티브가 진행 중입니다.
- Open Source Initiative(OSI): OSI는 오픈 소스 원칙을 정의하고 홍보하는 데 중요한 역할을 계속 수행하고 있습니다. 오픈 소스에 대한 널리 인정되는 정의를 제공하고 기준을 충족하는 ライセンス를 인증합니다.
- Linux Foundation: Linux Foundation은 오픈 소스 커뮤니티에서 협업과 혁신을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다. 오픈 소스 프로젝트를 위한 플랫폼을 제공하고 개발자, 사용자 및 기업을 한자리에 모으는 이벤트를 주최합니다.
- 유럽 연합(EU): EU는 오픈 소스의 중요성을 점점 더 인식하고 있으며 정책 및 규정에 통합하고 있습니다. AI 책임에 대한 예외와 AI에서 충족해야 하는 표준의 기초로 "오픈 소스"라는 용어를 사용하고 있습니다.
이러한 이니셔티브는 보다 투명하고 표준화된 오픈 소스 에코시스템을 만드는 데 도움이 됩니다. 그러나 오픈 소스 원칙이 명확하게 정의되고 일관되게 적용되도록 하기 위해서는 더 많은 노력이 필요합니다.
향후 진행 방향: 투명성 및 책임
"오픈 워싱"에 효과적으로 대처하고 진정한 오픈 소스를 홍보하려면 다각적인 접근 방식이 필요합니다.
- 투명성: 기업은 소프트웨어의 라이선스 조건에 대해 투명하게 밝히고 오픈 소스 상태에 대한 오해의 소지가 있는 주장을 하지 않도록 해야 합니다.
- 책임: 산업 기구および規制機関は企業にオープンソースの主張に対する責任を負わせ、"オープンウォーシング"に関与する企業に対して措置を講じる必要があります。
- 교육: 사용자 및 개발자는 오픈 소스 원칙과 진정한 오픈 소스 프로젝트를 식별하는 방법에 대해 교육을 받아야 합니다.
- 협업: 오픈 소스 커뮤니티는 오픈 소스 원칙을 정의하고 홍보하고, 사용자와 개발자가 오픈 소스 에코시스템을 탐색하는 데 도움이 되는 도구 및 리소스를 개발하기 위해 계속 협력해야 합니다.
함께 협력함으로써 모두에게 이익이 되는 보다 투명하고 책임감 있으며 혁신적인 오픈 소스 에코시스템을 만들 수 있습니다. AI 및 기타 기술의 미래는 그에 달려 있습니다.