- Исследователи Йельского университета разработали новый тип открытых лицензий CCAI, расширяющий применение копилефта к генеративным ИИ-моделям.
- Лицензия CCAI требует, чтобы при публикации или распространении ИИ-моделей, обученных на защищённых данных, сохранялись исходные условия копилефта и раскрывался исходный код и данные.
- CCAI может использоваться как дополнение к существующим копилефт-лицензиям, усиливая требования к открытости ИИ-систем и предотвращая скрытие исходных данных и инструментов обучения.
Группа исследователей из Йельского университета представила инновационный тип открытых лицензий под названием CCAI (Contextual Copyleft), направленный на распространение принципов копилефта на генеративные модели искусственного интеллекта. Основная идея данной лицензии заключается в том, что использование контента, лицензированного под копилефтом, в качестве обучающих данных для ИИ автоматически распространяет лицензионные условия копилефта на результаты работы этой модели.
Таким образом, CCAI требует, чтобы при любом распространении точных копий или изменённых производных ИИ-моделей, наборов данных или систем, обученных с применением ПО под этой лицензией, сохранялись лицензионные условия без введения дополнительных ограничений. При этом лицензия обязывает раскрывать исходный код модели, подробное описание обучающих данных, параметры модели, её архитектуру и весовые коэффициенты. Эти меры направлены на снижение злоупотреблений и предотвращение появления фиктивных открытых моделей, которые де-факто остаются закрытыми из-за отсутствия прозрачности в исходных данных и инструментарии.
Важно отметить, что CCAI может выступать не только как самостоятельная лицензия, но и как дополнение к таким копилефт-лицензиям, как AGPLv3. В этом случае она расширяет требования по раскрытию информации, касающейся обучающего набора данных, кода и параметров модели, что соответствует принципам открытости ИИ-систем, установленным Open Source Initiative (OSI). Таким образом, программный код, защищённый лицензией с CCAI, может использоваться для обучения ИИ только при условии полного и открытого доступа к исходным материалам и архитектуре модели.
На фоне развития данной инициативы можно отметить также появление другого стандарта — Really Simple Licensing 1.0 (RSL), который был официально признан в декабре. RSL ориентирован на защиту интеллектуальной собственности контента в интернете и позволяет издателям ограничивать использование их материалов в ИИ-сервисах, сохраняя при этом видимость в традиционных поисковых системах. Такой подход включает специальные категории использования контента, направленные на регулирование сбора и обработки данных для машинного обучения.
В сумме, появление лицензии CCAI отражает растущую потребность в механизмах юридической защиты и прозрачности в быстро развивающейся области генеративного искусственного интеллекта. Новая лицензия призвана обеспечить баланс между открытостью и правовой защитой авторских материалов, стимулируя развитие этичных и открытых ИИ-технологий.
