Um grupo de pesquisadores da Universidade de Yale propôs (PDF) um novo tipo de licenças abertas CCAI (Contextual Copyleft), que amplia a aplicação do copyleft a modelos de IA generativa. A ideia do CCAI é que o uso de conteúdo sob esta licença como dados para aprendizado de máquina resulta na expansão das condições de copyleft para os modelos de IA generativa resultantes. A nova licença pode ajudar a reduzir abusos em projetos de IA e evitar o surgimento de modelos de IA fictícios, que são formalmente apresentados como abertos, mas que, devido à ocultação dos dados e ferramentas de treinamento, estão atrelados ao fabricante.
O CCAI estabelece que qualquer distribuição e publicação de cópias exatas ou obras derivadas alteradas, distribuídas sob a licença CCAI, deve ser feita sob as mesmas condições de licença, sem impor restrições adicionais. Este requisito se aplica a qualquer modelo de IA, conjunto de dados ou sistema de IA, cujo treinamento envolva software sob a licença CCAI ou o resultado de seu funcionamento. No contexto do treinamento de modelos de IA generativa, o CCAI exige a divulgação do código-fonte do modelo, uma descrição detalhada dos dados utilizados no treinamento, parâmetros, pesos e arquitetura do modelo.
A licença CCAI também pode ser utilizada como um requisito adicional acoplado a licenças de copyleft existentes, como a AGPLv3. Este requisito expande o alcance da licença para conjuntos de dados de treinamento, código e coeficientes do modelo, de acordo com os critérios de abertura dos sistemas de IA formulados pela Open Source Initiative (OSI). O código distribuído sob essa licença pode ser utilizado para treinar um modelo de IA somente com a condição de que todos os usuários recebam uma descrição do conjunto de dados de treinamento, o código para treinar o modelo e o modelo de IA treinado.
Texto do requisito adicional anexo: "Ao utilizar software para treinamento, otimização ou criação de qualquer modelo de aprendizado de máquina ou sistema de IA generativa, qualquer modelo resultante, conjunto de dados ou sistema deve ser publicado em condições que não agravem os requisitos desta licença. Tal exigência abrange a disponibilização de acesso ao código para realização de treinamentos, à descrição dos dados utilizados durante o treinamento, aos parâmetros e à arquitetura do modelo. A disponibilização de acesso ao modelo ou ao resultado de seu funcionamento pela rede é considerada disseminação e constitui a base para o cumprimento das obrigações impostas pela licença."
Fonte: opennet.ru
