{"id":123966,"date":"2025-05-03T15:05:12","date_gmt":"2025-05-03T13:05:12","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/proekt-debian-nachal-obshhee-golosovanie-po-kriteriyam-otkrytosti-ai-modelej"},"modified":"2025-05-03T15:05:12","modified_gmt":"2025-05-03T13:05:12","slug":"proekt-debian-nachal-obshhee-golosovanie-po-kriteriyam-otkrytosti-ai-modelej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/blog\/news\/proekt-debian-nachal-obshhee-golosovanie-po-kriteriyam-otkrytosti-ai-modelej","title":{"rendered":"Projekt Debian rozpocz\u0105\u0142 og\u00f3lne g\u0142osowanie nad kryteriami otwarto\u015bci modeli AI.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Projekt Debian og\u0142osi\u0142 o przeprowadzeniu og\u00f3lnego g\u0142osowania (GR, general resolution) w\u015br\u00f3d programist\u00f3w projektu w celu zatwierdzenia kryteri\u00f3w akceptacji modeli uczenia maszynowego do g\u0142\u00f3wnego repozytorium projektu. Na tym etapie rozpocz\u0119\u0142a si\u0119 faza dyskusji, po kt\u00f3rej rozpocznie si\u0119 zbieranie g\u0142os\u00f3w (data rozpocz\u0119cia g\u0142osowania nie zosta\u0142a jeszcze okre\u015blona). Prawo g\u0142osu maj\u0105 oko\u0142o tysi\u0105ca programist\u00f3w, kt\u00f3rzy uczestnicz\u0105 w utrzymaniu pakiet\u00f3w i infrastruktury Debiana. <\/p>\n
Modele AI udost\u0119pniane na otwartych licencjach, ale bez dostarczenia materia\u0142\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych oraz narz\u0119dzi do szkolenia modelu, nale\u017cy uzna\u0107 za niezgodne z kryteriami Debian definiuj\u0105cymi wolne oprogramowanie (DFSG, Debian Free Software Guideline). W przypadku zatwierdzenia propozycji, takie modele nie b\u0119d\u0105 mog\u0142y by\u0107 w\u0142\u0105czane do g\u0142\u00f3wnego repozytorium projektu ('main'). Mo\u017cliwo\u015b\u0107 dostarczania takich modeli do repozytori\u00f3w 'non-free' nie jest rozwa\u017cana w trwaj\u0105cym g\u0142osowaniu. <\/p>\n
W\u015br\u00f3d problem\u00f3w, kt\u00f3re pojawiaj\u0105 si\u0119 w przypadku braku danych u\u017cywanych podczas treningu, wymieniono: <\/p>\n
\n
Brak danych \u017ar\u00f3d\u0142owych lub program\u00f3w wykorzystywanych do treningu powa\u017cnie ogranicza mo\u017cliwo\u015bci modyfikacji gotowych modeli AI. Pomimo zezwolenia na modyfikacj\u0119 w licencji, w praktyce taka modyfikacja jest utrudniona. Zmiany mog\u0105 by\u0107 potrzebne, na przyk\u0142ad, przy konieczno\u015bci wymiany tokenizatora, niezb\u0119dnego do dodania wsparcia dla nowych j\u0119zyk\u00f3w.\n
Dane stosowane do szkolenia mo\u017cna interpretowa\u0107 jako 'kod \u017ar\u00f3d\u0142owy' modelu, a gotowy model jako wynik przetwarzania tego 'kod \u017ar\u00f3d\u0142owy' narz\u0119dziem do przeprowadzania szkolenia. W zwi\u0105zku z tym, aby m\u00f3c w pe\u0142ni modyfikowa\u0107 model, musi by\u0107 mo\u017cliwo\u015b\u0107 modyfikacji danych \u017ar\u00f3d\u0142owych i narz\u0119dzi.\n
Nemo\u017cno\u015b\u0107 odtworzenia pracy wykonanej w celu stworzenia modelu bez dost\u0119pu do danych \u017ar\u00f3d\u0142owych i narz\u0119dzi.\n
Bezpiecze\u0144stwo i kwestie etyczne. Bez danych \u017ar\u00f3d\u0142owych i narz\u0119dzi mo\u017cliwo\u015b\u0107 eliminacji luk w modelach jest ograniczona poprzez stosowanie binarnych poprawek lub ca\u0142kowit\u0105 wymian\u0119 modelu. Takie poprawki mo\u017ce przygotowa\u0107 tylko autor modelu, a u\u017cytkownicy modelu staj\u0105 si\u0119 ca\u0142kowicie zale\u017cni od niego. Przy tym nikt, w tym autorzy modelu, nie jest w stanie zrozumie\u0107 sedna proponowanych w ten spos\u00f3b zmian. Brak danych \u017ar\u00f3d\u0142owych utrudnia r\u00f3wnie\u017c wykrycie podstawienia backdoor\u00f3w w modelach uczenia maszynowego.\n
Ograniczenia w nauczaniu. Bez danych \u017ar\u00f3d\u0142owych nie mo\u017cna potwierdzi\u0107, \u017ce model zosta\u0142 wyuczony na danych dostarczanych na podstawie licencji, kt\u00f3re dopuszczaj\u0105 takie wykorzystanie, ani wykluczy\u0107, \u017ce podczas nauki nie u\u017cyto danych uzyskanych w spos\u00f3b nielegalny. Ponadto, je\u015bli podczas nauki wykorzystano dane na licencji GPL, mo\u017ce by\u0107 konieczna analiza obecno\u015bci w wyniku wydanym przez model fragment\u00f3w z kopi\u0105 tych danych, dla kt\u00f3rych wymagane jest podanie \u017ar\u00f3d\u0142a i licencji. Deweloper mo\u017ce przypadkowo naruszy\u0107 licencj\u0119 na niekt\u00f3re dane \u017ar\u00f3d\u0142owe, dodaj\u0105c do swojego projektu kod\/content generowany przez model. <\/ul>\n
W pa\u017adzierniku ubieg\u0142ego roku organizacja OSI (Open Source Initiative) opublikowa\u0142a definicj\u0119 otwartego systemu AI (Open Source AI). Otwarty system AI powinien zapewnia\u0107 nast\u0119puj\u0105ce mo\u017cliwo\u015bci: u\u017cycie w dowolnym celu bez konieczno\u015bci uzyskania osobnego pozwolenia; badanie dzia\u0142ania systemu i inspekcj\u0119 jego komponent\u00f3w; wprowadzanie zmian w dowolnych celach; przekazywanie innym osobom zar\u00f3wno orygina\u0142u, jak i edycji po wprowadzeniu zmian, bez ogranicze\u0144 cel\u00f3w u\u017cycia. Otwarty system AI powinien zawiera\u0107 szczeg\u00f3\u0142owe informacje o architekturze modelu, danych u\u017cytych podczas nauki i metodologii nauczania, a tak\u017ce kod \u017ar\u00f3d\u0142owy do uruchomienia i nauki systemu AI. Informacji powinno by\u0107 wystarczaj\u0105co du\u017co, aby profesjonalny deweloper m\u00f3g\u0142 samodzielnie odtworzy\u0107 r\u00f3wnowa\u017cny system AI, u\u017cywaj\u0105c do nauki tych samych lub podobnych danych. <\/p>\n
Organizacja broni\u0105ca praw Software Freedom Conservancy (SFC) skrytykowa\u0142a t\u0119 definicj\u0119. Niezadowolenie wywo\u0142a\u0142o to, \u017ce w kryteriach brakuje wymogu dostarczenia danych u\u017cytych do szkolenia modelu. W definicji OSI wymaga si\u0119 jedynie dostarczenia szczeg\u00f3\u0142owych informacji o danych u\u017cytych w szkoleniu, ale nie samych danych. Przyj\u0119ta definicja gwarantuje jedynie dwie z czterech zadeklarowanych wolno\u015bci Open Source \u2014 mo\u017cliwo\u015b\u0107 u\u017cywania i mo\u017cliwo\u015b\u0107 dystrybucji, podczas gdy mo\u017cliwo\u015bci modyfikacji i badania nie s\u0105 w pe\u0142ni zapewnione. <\/p>\n
Decyzja OSI t\u0142umaczy si\u0119 tym, \u017ce publikacja danych \u017ar\u00f3d\u0142owych w wielu przypadkach jest niemo\u017cliwa z powod\u00f3w niezale\u017cnych od tw\u00f3rcy modelu AI, takich jak konieczno\u015b\u0107 zachowania prywatno\u015bci, wykorzystanie materia\u0142\u00f3w chronionych prawem autorskim, licencjonowanie danych od zewn\u0119trznych dostawc\u00f3w itd. W przypadku dodania wymogu dotycz\u0105cego dostarczania danych \u017cadna z istniej\u0105cych du\u017cych modeli j\u0119zykowych nie uzyska\u0142aby statusu otwartego, a sama definicja sta\u0142aby si\u0119 nieosi\u0105galn\u0105 utopi\u0105. \n \u0179r\u00f3d\u0142o: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"