Meta oskarżona o "Open Washing" AI

Meta, technologiczny gigant, znalazła się w ogniu krytyki, oskarżana o praktyki “open washing”. Kontrowersje te wynikają ze sponsorowania przez firmę raportu Linux Foundation, który zgłębia dynamicznie rozwijający się obszar rozwiązań sztucznej inteligencji opartych na otwartym kodzie źródłowym. Sednem problemu jest postrzeganie, że Meta wykorzystuje to sponsorowanie do promowania własnych modeli Llama AI, omijając jednocześnie prawdziwą definicję “open source”.

Badanie Linux Foundation: Miecz Obosieczny

Badanie Linux Foundation, opublikowane na początku tego miesiąca, promuje zalety systemów sztucznej inteligencji opartych na otwartym kodzie źródłowym, podkreślając ich opłacalność dla firm każdej wielkości, a zwłaszcza dla małych przedsiębiorstw. Badanie sugeruje, że organizacje decydujące się na modele sztucznej inteligencji o zamkniętym kodzie źródłowym mogą ponosić koszty oprogramowania trzy i pół razy wyższe w porównaniu z tymi, które korzystają z alternatyw open-source.

Badanie to jest zgodne z rosnącą liczbą dowodów potwierdzających korzyści płynące z AI open-source. Na przykład, ankieta przeprowadzona przez IBM i Morning Consult w styczniu wykazała, że ponad połowa przedsiębiorstw korzystających z narzędzi AI open-source częściej odnotowuje pozytywny zwrot z inwestycji (ROI). Ponadto dwie piąte respondentów, którzy jeszcze nie wdrożyli rozwiązań AI open-source, wyraziło zamiar zintegrowania tych narzędzi ze swoimi projektami AI w nadchodzącym roku.

Jednak zaangażowanie Mety w badanie Linux Foundation wywołało kontrowersje, a krytycy argumentują, że służy ono jako słabo zawoalowana kampania marketingowa dla modeli Llama AI firmy.

Dylemat “Open Source”: Llama Pod Lupą

Amanda Brock, dyrektor generalna OpenUK, twierdzi, że modele Llama firmy Meta nie spełniają kryteriów niezbędnych do zaklasyfikowania ich jako autentycznie “open source”. Zwraca uwagę, że ani Meta, ani badanie nie uwzględniają tej rozbieżności.

“Llama nie jest ‘open source’, niezależnie od wybranej definicji” - stwierdziła Brock. “Osobiście preferuję Definicję Oprogramowania Open Source (OSD) od Open Source Initiative (OSI). Llama nie spełnia standardu open-source z kilku powodów, w tym z powodu włączenia ograniczenia komercyjnego do swojej licencji.”

Brock rozwinęła implikacje tego ograniczenia: “To ograniczenie zakłóca swobodny przepływ, który jest centralny dla licencjonowania open-source i powoduje tarcia. Polegamy na tym, że open source jest użyteczny dla każdego do dowolnego celu, a Llama nie spełnia tego wymogu.”

Roszczenia Mety Dotyczące Open Source: Kwestia Sporna

Modele Llama firmy Meta są oznaczone jako “open source”, ale firma nieustannie spotyka się z wyzwaniami ze strony interesariuszy branży w związku z tym twierdzeniem. Głównym punktem spornym są różne interpretacje tego, co naprawdę stanowi “open source”.

Sednem sporu są warunki licencyjne nakładane na użytkowników po osiągnięciu przez nich określonego poziomu komercjalizacji. Chociaż modele Llama oferują otwarty dostęp, na użytkowników nakładane są ograniczenia w określonych okolicznościach.

Na początku tego roku Open Source Initiative (OSI) publicznie skrytykowała Metę w tej sprawie, stwierdzając, że firma “nadal fałszywie promuje Llamę jako open source”.

Uznając wysiłki Mety związane z modelem Llama jako “krok we właściwym kierunku” w promowaniu świadomości open-source, Brock podkreśla, że nadal potrzebny jest znaczący postęp, aby skutecznie zwalczać “open washing” w branży technologicznej.

“Biorąc pod uwagę, że strona internetowa Mety podkreśla kluczowy wniosek z ich raportu jako ‘Badania Linux Foundation pokazują, jak modele AI open source, takie jak Llama, napędzają wzrost gospodarczy, innowacje i konkurencję, czyniąc kluczowe rozwiązania technologiczne bardziej dostępnymi’, trudno się dziwić, że OSI jest oburzona i oskarża Linux Foundation o wspieranie open washing” - zauważyła Brock.

Podkreśliła również szersze implikacje open washing, stwierdzając: “Open washing to nie tylko problem open-source dzisiaj. Ponieważ organy regulacyjne, takie jak UE, używają terminu open source jako podstawy wyjątków od odpowiedzialności w AI i standardów, które muszą być spełnione w AI, wpływ open washing stał się problemem społecznym.”

Poza Metą: Szerszy Trend Branżowy

Meta nie jest jedynym deweloperem w branży, który znalazł się w ogniu debaty o definicję open-source.

W marcu 2024 roku Databricks uruchomił własny duży model językowy, DBRX, o którym eksperci również twierdzili, że nie jest zgodny ze standardami open-source. Przypisywano to włączeniu zewnętrznej polityki dopuszczalnego użytkowania i jego funkcjonowaniu na licencji spoza jurysdykcji ram OSI. Kontrowersje wokół DBRX dodatkowo podkreślają niejednoznaczność i złożoność otaczającą termin “open source” oraz wyzwania, przed którymi stoją deweloperzy w nawigowaniu po różnych interpretacjach. Debata podkreśla potrzebę większej jasności i standaryzacji w definiowaniu zasad open-source, szczególnie w dynamicznie rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji. Bez powszechnie akceptowanej definicji ryzyko “open washing” będzie nadal występować, potencjalnie podważając wiarygodność i uczciwość ruchu open-source.

Definiowanie Open Source: Podstawowe Zasady

Aby zrozumieć kontrowersje wokół Llama firmy Meta i DBRX firmy Databricks, kluczowe jest zagłębienie się w fundamentalne zasady, które definiują oprogramowanie open-source. Open Source Initiative (OSI) przedstawia powszechnie uznawaną definicję, określającą dziesięć kluczowych kryteriów, które musi spełnić licencja oprogramowania, aby można ją było uznać za open source:

1. Swobodna Redystrybucja: Licencja nie może ograniczać żadnej ze stron w sprzedaży lub oddawaniu oprogramowania jako składnika agregatowej dystrybucji oprogramowania zawierającej programy z różnych źródeł. Licencja nie może wymagać opłaty licencyjnej ani innej opłaty za taką sprzedaż.
2. Kod Źródłowy: Program musi zawierać kod źródłowy i musi zezwalać na dystrybucję zarówno w postaci kodu źródłowego, jak i skompilowanej. Tam, gdzie jakaś forma produktu nie jest rozpowszechniana z kodem źródłowym, musi istnieć dobrze nagłośniony sposób uzyskania kodu źródłowego za cenę nie wyższą niż rozsądny koszt reprodukcji - najlepiej pobieranie przez Internet bez opłat. Kod źródłowy musi być preferowaną formą, w której programista modyfikowałby program. Celowo zaciemniony kod źródłowy jest niedozwolony. Niedozwolone są formy pośrednie, takie jak wynik preprocesora lub translatora.
3. Dzieła Pochodne: Licencja musi zezwalać na modyfikacje i dzieła pochodne oraz musi zezwalać na ich dystrybucję na tych samych warunkach, co licencja oryginalnego oprogramowania.
4. Integralność Kodu Źródłowego Autora: Licencja może ograniczać dystrybucję kodu źródłowego w zmodyfikowanej formie tylko wtedy, gdy licencja zezwala na dystrybucję “plików łatek” z kodem źródłowym w celu modyfikacji programu w czasie budowy. Licencja musi wyraźnie zezwalać na dystrybucję oprogramowania zbudowanego ze zmodyfikowanego kodu źródłowego. Licencja może wymagać, aby dzieła pochodne miały inną nazwę lub numer wersji niż oryginalne oprogramowanie.
5. Zakaz Dyskryminacji Osób Lub Grup: Licencja nie może dyskryminować żadnej osoby lub grupy osób.
6. Zakaz Dyskryminacji Pola Działalności: Licencja nie może ograniczać nikomu korzystania z programu w określonej dziedzinie. Na przykład, nie może ograniczać używania programu w biznesie lub w badaniach genetycznych.
7. Dystrybucja Licencji: Prawa związane z programem muszą mieć zastosowanie do wszystkich, którym program jest redystrybuowany, bez konieczności wykonywania dodatkowej licencji przez te strony.
8. Licencja Nie Może Być Specyficzna Dla Produktu: Prawa związane z programem nie mogą zależeć od tego, czy program jest częścią konkretnej dystrybucji oprogramowania. Jeśli program zostanie wyodrębniony z tej dystrybucji i użyty lub rozpowszechniony zgodnie z warunkami licencji programu, wszystkie strony, którym program jest redystrybuowany, powinny mieć takie same prawa, jak te udzielone w związku z oryginalną dystrybucją oprogramowania.
9. Licencja Nie Może Ograniczać Innego Oprogramowania: Licencja nie może nakładać ograniczeń na inne oprogramowanie rozpowszechniane wraz z licencjonowanym oprogramowaniem. Na przykład, licencja nie może nalegać, aby wszystkie inne programy rozpowszechniane na tym samym nośniku były oprogramowaniem open-source.
10. Licencja Musi Być Neutralna Technologicznie: Żadne postanowienie licencji nie może być oparte na żadnej indywidualnej technologii lub stylu interfejsu.

Zasady te podkreślają znaczenie wolności, przejrzystości i współpracy w ekosystemie open-source. Gdy licencja oprogramowania odbiega od tych zasad, pojawiają się pytania o to, czy oprogramowanie można naprawdę uznać za open source. W przypadku Llama firmy Meta i DBRX firmy Databricks obawy dotyczą ograniczeń komercyjnych, polityk dopuszczalnego użytkowania i ram licencyjnych, które mogą nie być w pełni zgodne z definicją OSI.

Implikacje “Open Washing”

Praktyka “open washing”, w której firmy fałszywie przedstawiają swoje oprogramowanie jako open source, gdy nie spełnia ono w pełni kryteriów, może mieć kilka negatywnych konsekwencji:

• Erozja Zaufania: Może to podważyć zaufanie do całego ruchu open-source, utrudniając użytkownikom odróżnienie prawdziwych projektów open-source od tych, które tylko udają.
• Zniechęcenie Do Udziału: Może to zniechęcić do udziału deweloperów, którzy są zaangażowani w zasady open source, ponieważ mogą czuć, że ich wysiłki są podważane przez firmy, które nie grają według tych samych zasad.
• Niepewność Prawna: Może to stwarzać niepewność prawną dla użytkowników, którzy polegają na oprogramowaniu, ponieważ mogą nie być pewni swoich praw i obowiązków wynikających z licencji.
• Utrudnianie Innowacji: Może to utrudniać innowacje, ograniczając swobodę modyfikowania i redystrybucji oprogramowania, co jest kluczowym motorem innowacji w społeczności open-source.

Dlatego ważne jest, aby firmy były przejrzyste w kwestii warunków licencyjnych swojego oprogramowania i unikały wprowadzających w błąd twierdzeń dotyczących jego statusu open-source.

Potrzeba Większej Jasności i Standaryzacji

Trwająca debata na temat Llama firmy Meta i DBRX firmy Databricks podkreśla potrzebę większej jasności i standaryzacji w definiowaniu zasad open-source. Brak powszechnie akceptowanej definicji powoduje zamieszanie i pozwala firmom wykorzystywać luki i angażować się w “open washing”.

Wiele inicjatyw jest w toku, aby rozwiązać ten problem:

• The Open Source Initiative (OSI): OSI nadal odgrywa kluczową rolę w definiowaniu i promowaniu zasad open-source. Zapewnia powszechnie uznawaną definicję open source i certyfikuje licencje, które spełniają jej kryteria.
• The Linux Foundation: Linux Foundation pracuje nad promowaniem współpracy i innowacji w społeczności open-source. Zapewnia platformę dla projektów open-source i organizuje wydarzenia, które gromadzą deweloperów, użytkowników i firmy.
• The European Union (EU): UE w coraz większym stopniu uznaje znaczenie open source i włącza go do swoich polityk i przepisów. Wykorzystuje termin “open source” jako podstawę wyjątków od odpowiedzialności w AI i standardów, które muszą być spełnione w AI.

Inicjatywy te pomagają tworzyć bardziej przejrzyste i ustandaryzowane środowisko open-source. Jednak нужно więcej pracy, aby zagwarantować, że zasady open-source zostaną jasno zdefiniowane i konsekwentnie stosowane.

Idąc Dalej: Przejrzystość i Odpowiedzialność

Aby skutecznie zwalczać “open washing” i promować prawdziwy open source, wymagane jest wieloaspektowe podejście:

• Przejrzystość: Firmy muszą być przejrzyste w kwestii warunków licencyjnych swojego oprogramowania i unikać wprowadzających w błąd twierdzeń dotyczących jego statusu open-source.
• Odpowiedzialność: Organizacje branżowe i organy regulacyjne muszą pociągać firmy do odpowiedzialności za ich roszczenia dotyczące open-source i podejmować działania przeciwko tym, które angażują się w “open washing”.
• Edukacja: Użytkownicy i deweloperzy muszą być edukowani na temat zasad open-source i jak identyfikować prawdziwe projekty open-source.
• Współpraca: Społeczność open-source musi kontynuować współpracę w celu zdefiniowania i promowania zasad open-source oraz opracowywania narzędzi i zasobów, które pomagają użytkownikom i deweloperom poruszać się po ekosystemie open-source.

Pracując razem, możemy stworzyć bardziej przejrzyste, odpowiedzialne i innowacyjne środowisko open-source, które przynosi korzyści wszystkim. Przyszłość AI i innych technologii od tego zależy.