Meta AI 負責人發聲：傳統開源協議管不住大模型，規則該改了

把軟體程式碼免費公開，叫開源。但如果你把一個用海量網際網路資料堆出來的大模型放出來，順便加了幾條使用限制，還能叫開源嗎？

今年 7 月 Meta 推出 Llama 2 時，打著免費和開放的旗號，在大模型圈裡吸足了好感。但開源社群的老玩家們卻一直耿耿於懷，甚至覺得 Meta 佔了「開源」這兩個字的便宜。

The Verge 刊發了對 Meta AI 研究副總裁、FAIR 實驗室負責人 Joelle Pineau 的專訪。面對社群的質疑，Pineau 直接把矛頭指向了現有的許可制度：不是 Meta 不夠大方，而是現有的開源許可證根本管不了現代 AI。

惹惱開源老兵的「防賊條款」

開源促進會（OSI）對開源有一套嚴格的定義，核心就是允許任何人無條件自由分發、修改程式碼，並且不能繫結特定產品或歧視任何用途。

Meta 顯然越界了。在 Llama 2 的協議裡，Meta 塞了兩條刺眼的限制：一是日活使用者超過 7 億的商業公司必須向 Meta 申請授權並付費；二是嚴停用 Llama 2 生成的資料去訓練其他競品模型。

荷蘭拉德堡德大學的研究人員直接在《IEEE Spectrum》上發文，批評 Meta 自稱開源是誤導公眾。不少開發者也在社交媒體上抱怨，這充其量叫「開放權重」，算不上純正的開源。

Pineau 對這些批評心裡很清楚。但她覺得這是保護 Meta 商業利益與對外分享之間必須做的妥協。用她的話說，Meta 是在防著那些科技巨頭直接坐享其成。

舊規矩裝不下現代 AI

Meta 以前在開源上是有戰績的。2016 年 Meta 開源了深度學習框架 PyTorch，完全沒有這些條條框框，如今 PyTorch 已經成為全球 AI 開發的底層支柱。

但大模型和程式碼框架完全不同。Pineau 提到，現有的開源許可協議都是幾十年前寫給傳統軟體的，當時根本沒人料到軟體會吞下幾千億 token 的外部資料。

如果模型吐出了侵犯版權的內容，到底誰來承擔法律責任？現有的開源許可證普遍只有簡單的免責宣告，無法為下游開發者提供版權保護。

好在開源陣營也在自我修正。OSI 執行董事 Stefano Maffulli 對 The Verge 表示，他們理解現有的許可無法滿足 AI 模型的需求，目前正在聯合開發者制定專門針對 AI 的「開源新定義」。

為什麼重要

我們認為，Meta 這次對開源許可證的發難，戳破了 AI 圈子裡維持已久的「開源溫情假象」。

對於普通開發者和中小創業團隊來說，糾結它是不是「100% 純正開源」其實沒有太大實際意義。只要你的日活沒到 7 億，Llama 2 就是眼下價效比極高的基座模型，你依然能免費用它搭建商業應用，這比完全封閉的 OpenAI 和 Google 友好得多。

但對整個行業來說，這場爭論標誌著開源定義權爭奪戰的開始。OpenAI 聯合創始人 Ilya Sutskever 早就公開表示過去公開研究是個錯誤，直接走向封閉；而 Meta 則試圖重新解釋開源，既想吃開源生態的紅利，又想守住商業護城河。

看起來，Meta 的做法在商業上極其精明，但在社群信譽上留下了隱患。一旦每家大廠都按自己的利益定製一套「帶有附加條件的偽開源協議」，真正的開源協作精神很可能會被商業巨頭的私心肢解。未來的 AI 規則到底該聽技術非營利組織的，還是聽擁有算力的超級大廠的，分水嶺可能就在這裡。