导读：人工智能浪潮与开源许可：健康发展的双轨

整理 | 曾浩辰 责编 | 何苗 出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

人工智能(AI)以迅猛之势席卷全球，其开源许可与标准如同引导其健康、安全、有序开放发展的引水渠。然而，这一过程并非一帆风顺，开源许可的制定引发了诸多争议——是应依托伦理共识，还是完善的法律法规？本文聚焦于这一话题，邀请了行业专家共同探讨。

《开谈》栏目围绕“AGI时代的开源协议”主题，邀请了开源社联合创始人、Apache软件基金会正式会员刘天栋，中兴通讯开源战略总监、LF AI & Data董事会主席孟伟，以及LF AI & Data TAC成员、生成式AI委员会发起人谭中意，他们从不同角度解析AI开源的现状与挑战。

刘天栋从开源协作共享的视角出发，深入探讨许可证技术与道德之间的悖论，引发思考。孟伟则剖析了AI开源与传统开源的区别，梳理AI开源面临的复杂挑战，并预见AI如何融入6G通信的未来蓝图。谭中意聚焦于大模型应用，展示AI力量在各领域的广泛应用前景。

AI开源许可：百花齐放的早期阶段

CSDN：如何看待AI的开源？它与传统开源有何异同？

孟伟：传统开源主要围绕程序员的智力成果，侧重脑力劳动的结晶。而AI领域的开源则更为复杂，不仅包括人类智慧的输出和脑力劳动，还涉及数据与算力两个关键维度。数据作为AI开发的核心资源，其获取、使用和共享面临着伦理、隐私和合规的多重考量。同时，算力资源的分布与获取，也影响着AI开源生态的平衡与发展。

探索AI开源许可制定之路

CSDN：AI开源许可是如何被制定的？

孟伟：AI开源许可的制定过程与标准制定类似，经历多次征求意见，最终形成广泛认可的版本。这一过程由牵头单位组织，可能是民间组织或官方机构主导，旨在确保许可内容的广泛适用性和认可度。在不同国家，AI开源许可可能更多地涉及版权和知识产权，其性质是合同还是许可证存在争议。

面对争议与挑战：AI开源许可与法规标准

CSDN：当前AI开源大模型日益增多，性能强劲，但部分知名模型如LLaMa、Falcon-40B的开源协议引发争议。AI开源许可和法规标准面临哪些问题？

刘天栋：AI开源许可应注重平衡全球适用性和地区差异，避免教条化。AI模型的全球通用许可难以实现，因为模型体现的价值观具有地域特性。当前应优先解决产业发展需求，促进AI开源领域健康发展，而非追求完美、适用于所有情况的统一标准。

AI开源许可与产业发展

谭中意：Hugging Face托管的模型遵循不同许可证，大致分为三类：传统开源软件许可证、知识共享相关许可证以及针对模型和数据的专用许可证。AI许可证的多样性是当前状态，随着AI发展，将出现更多法律案例，推动行业规范化。

法律与伦理：AI开源许可的双刃剑

CSDN：在制定AI开源许可时，如何平衡全球适用性与地区差异？

谭中意：AI开源许可应聚焦于促进产业发展，无需过度追求全球统一标准。许可证的选择应满足开发者需求，易于理解和应用，同时考虑到数据隐私和安全问题。

展望未来：AI开源许可的议题与趋势

谭中意：AI应用开发，尤其是大模型应用开发（LLMOps），将是未来关注焦点。大模型能力的行业整合与应用将成为热点。

结语：拥抱AI，跨过边界

刘天栋：AI领域呼唤更广泛的国际参与与合作。中国声音在全球开源社区、政府机构及企业层面应得到更多倾听，共同推动AI开源事业的发展。

通过这一系列探讨，我们得以窥见AI开源许可与标准制定的复杂性与必要性，以及在促进AI健康发展方面所面临的挑战与机遇。