Разработчики представили инструмент под названием Malus, который использует ИИ для создания «чистых» клонов программного обеспечения с открытым исходным кодом, стремясь воспроизвести ту же функциональность, но без обязательств по указанию авторства и копилефту.
Один из создателей инструмента Майк Нолан отметил, что Malus призван показать представителям сферы технологий открытого исходного кода все риски эпохи искусственного интеллекта.
Юридическая стратегия Malus основана на исторически важном моменте в законодательстве о программном обеспечении и авторском праве с 1982 года. Тогда IBM доминировала на рынке домашних компьютеров, и конкуренты, такие как Columbia Data Products, хотели продавать продукты, совместимые с программным обеспечением, которое уже использовали клиенты IBM. Реверс-инжиниринг компьютера IBM нарушил бы авторские права компании, поэтому Columbia Data Products разработала то, что стали называть «clean room design» («дизайн чистой комнаты»). Это юридически безопасный метод реверс-инжиниринга программного обеспечения или аппаратных средств, который позволяет создать аналог чужого продукта, не нарушая авторских прав и коммерческих тайн. Суть заключается в разделении разработчиков на две команды: первая изучает оригинал и пишет спецификацию, а вторая, «чистая» (не знающая оригинала), создает продукт с нуля на основе этой спецификации.
Тогда одной команде было поручено изучить BIOS IBM и создать спецификации для клона этой системы. Другая команда, которая никогда не работала с кодом IBM, затем создала BIOS, соответствующий этим спецификациям, с нуля. В результате получилась система, совместимая с экосистемой IBM, но не нарушающая авторские права, поскольку она не копировала технический процесс IBM и считалась оригинальной работой.
Этот метод сделал вычислительную технику более открытой и конкурентоспособной, чем она была бы в противном случае. Но в эпоху генеративного ИИ он приобрёл новое значение. Теперь проще, чем когда-либо, попросить инструменты ИИ создать программное обеспечение, идентичное по функциям существующим проектам с открытым исходным кодом, которое, как утверждают некоторые, создано с нуля и, следовательно, является оригинальной работой, позволяющей обойти существующие лицензии на авторские права. Другие же скажут, что программное обеспечение, созданное с помощью больших языковых моделей, по своей сути является производным, поскольку, как и любой результат работы большой языковой модели, оно обучается на коллективном опыте людей, собранном из интернета, включая конкретные проекты с открытым исходным кодом.
Компания Malus использует ИИ для достижения той же цели. «Наконец-то освобождение от обязательств по лицензиям открытого исходного кода. Наши собственные роботы с ИИ независимо воссоздают любой проект с открытым исходным кодом с нуля. Результат? Юридически самостоятельный код с корпоративно-дружественным лицензированием. Никакого указания авторства. Никакого копилефта. Никаких проблем», — говорится на сайте Malus.
Копилефт — это тип лицензии на авторское право, который гарантирует, что при воспроизведении или использовании программного обеспечения его можно свободно распространять и модифицировать.
Между тем группа исследователей из Йельского университета представила новый тип открытых лицензий CCAI (Contextual Copyleft). Они расширяют применение копилефта к генеративным ИИ-моделям. Предполагается, что CCAI могут способствовать снижению злоупотреблений в ИИ-проектах и предотвращению появления фиктивных ИИ-моделей, которые формально преподносятся как открытые, но из-за сокрытия исходных данных и инструментария для обучения привязаны к производителю.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1026884/