Приветствую всех читателей Хабра. В этой статье я хочу рассказать о том, как я пытаюсь сделать современный ИИ свободнее, через свою copyleft Лицензию. Она носит имя FMLL (Free Machine Learning License). Ее цель — сделать copyleft веса, код, датасеты, RAG и другие инструменты.
Предисловие
На данный момент существуют Лицензии для ИИ с «Открытыми Весами» (Open Weights), например OSAID от OSI. Но OSAID разрешает разработчикам модели скрывать датасеты, если они не являются открытыми. В таком случае, возникают две проблемы:
-
Пользователи не знают, на чем обучалась LLM
-
Авторские права на датасеты нарушаются
Таким образом, OSAID разрешает «сгребать» весь Интернет в датасет, обучить на нем LLM, а от посторонних глаз его прятать. При этом, о полноценном copyleft даже речи не идет, ведь самое главное скрыто. В итоге, мы получаем «черный ящик». Открытые Веса не делают ИИ свободным, именно поэтому я создал FMLL. Это попытка противостоять закрытым моделям, захватившим индустрию. Лицензия v1.0 не идеальна, но я готов улучшать будущие версии. А пока, это своеобразный «Манифест Свободного ML». Главное, что в нем заложено — идея.
Реализация идеи в тексте Лицензии
В FMLL v1.0 я ввел термины: Тело ИИ, Теоретическая воспроизводимость, Ответ модели, Сторонний разработчик и Пользователь. Все эти понятия нужны для реализации copyleft и защиты 4 свобод, принятых FSF. Ниже, я дал понятное определение и объяснил, для чего созданы эти термины.
-
Тело ИИ. Термин создан с целью объединить в себе все, без чего модель не была бы такой, какой предоставил ее Автор. Включает в себя: готовую модель, датасеты, инструкции (для Теоретической воспроизводимости), все инструменты обучения, версии ПО и описание железа, на которых обучалась модель. Ответы модели не являются частью Тела ИИ.
-
Теоретическая воспроизводимость. Самое сложное, возможно недоработанное определение. Тело ИИ должно быть теоретически воспроизводимым. Главное, что я хочу донести: FMLL не требует полной воспроизводимости. Полная воспроизводимость не возможна в условиях, отличных от условий Автора. Побитовая воспроизводимость возможна, если бы мы оказались на месте автора и выполняли бы предоставленные инструкции в определенное время с абсолютной точностью. Данное понятие создано для прозрачности. Таким образом, Лицензия заставляет Автора открыть датасеты.
-
Ответ модели. Конечный ответ, созданный Телом ИИ (модель тоже является частью Тела ИИ), в том числе: текст, код, фото, видео, аудио.
-
Сторонний разработчик. Субъект, изменяющий модель (или другие части Тела ИИ), при этом выкладывающий ее в Интернет или/и использующий в коммерческих целях. Именно на изменения Тела ИИ Сторонними разработчиками распространяется copyleft. Измененное Сторонним разработчиком Тело ИИ должно быть совместимо с одной из существующих версий FMLL.
-
Пользователь. Субъект, использующий Тело ИИ. Если пользователь использует измененное собой Тело ИИ в коммерческих целях/публикует в Интернете, он становится Сторонним разработчиком. Если субъект изменяет Тело ИИ, но не выкладывает модифицированное Тело ИИ в Интернет или не использует в коммерческих целях, он остается Пользователем. Copyleft не распространяется на Пользователей.
Таким образом, Лицензия определяет область действия (Тело ИИ), заставляет Автора делать продукт открытым, Сторонний разработчик обязан публиковать модифицированное Тело ИИ (copyleft), а Пользователь может спокойно использовать нейросеть. Все поставленные цели достигнуты.
Ответ FSF
Я решил отправить FMLL v1.0 на официальный email Free Software Foundation (FSF). Вот фрагмент переписки:
Dear Free Software Foundation,
I am an independent developer from Russia, and I share your commitment to the principles of free software.
I believe that modern large language models (LLMs) are often not truly free, even when they are not described as proprietary. In particular, merely providing “open weights” does not grant users all the essential freedoms. I could not find an existing license that fully addressed this issue, so I created a license for free artificial intelligence called the Free Machine Learning License version 1.0 (FMLL v1.0).
In this license, I have sought to preserve the freedoms embodied in the GNU General Public License and to extend corresponding requirements to the datasets, source code, and tools used to train систем машинного обученияa model.
I would be grateful for your views on the following questions:
Do you consider FMLL v1.0 to be a free license?
What aspects of the license should be revised or improved?
If you believe that any provisions should be corrected or amended, you are welcome to do so. I hereby grant the Free Software Foundation permission to edit and revise the text of FMLL v1.0.
The full text of the license follows: [текст Лицензии]
On Wed Jul 15 07:38:27 2026, potehamihail@gmail.com wrote:> Dear Free Software Foundation,>> I am an independent developer from Russia, and I share your commitment to> the principles of free software.>> I believe that modern large language models (LLMs) are often not truly> free, even when they are not described as prop
The full text of the license follows:
Free Machine Learning License v1.0 (FMLL v1.0) Copyright ©
Permission is granted to freely copy and distribute the text of this License; modification of this License is prohibited.
Definitions Artificial Intelligence Body (AI Body). The Artificial Intelligence Body
rietary. In particular,> merely providing “open weights” does not grant users all the essential> freedoms. I could not find an existing license that fully addressed this> issue, so I created a license for free artificial intelligence called the> Free Machine Learning License version 1.0 (FMLL v1.0).
Hello,
Thank you for writing in and for being mindful about software freedom in relation to machine learning. It seems that we share similar concerns and the general approach: <https://www.fsf.org/news/fsf-is-working-on-freedom-in-machine-learning-applications>.
In this license, I have sought to preserve the freedoms embodied in the GNU
General Public License and to extend corresponding requirements to the
datasets, source code, and tools used to train a model.I would be grateful for your views on the following questions:
Do you consider FMLL v1.0 to be a free license?
What aspects of the license should be revised or improved?
Thank you for sharing your draft. Kindly please note that license drafting and review is a very resource intensive process, and seeking legal advice is practically indispensable. Have your license been reviewed by a lawyer?
If you believe that any provisions should be corrected or amended, you are
welcome to do so. I hereby grant the Free Software Foundation permission to
edit and revise the text of FMLL v1.0.
Thank you for the trust you put in the FSF. However, at the moment we are not planning to work on any license that would specifically address machine learning. There are many reasons for that and I will list more important ones below:
* the need to secure legal support for working on such license;
* the GNU (A)GPLv3 can be used with any copyrightable work and it already contains obligations to provide source code (which for a work other than computer programs should be construed with the specifics of that work in mind);
* free software licenses are copyright licenses and for a copyright license to work it has to be applied to a copyrightable work — whether machine learning models are copyrightable works is an open question that courts and legislators are yet to address; if a model is not copyrightable and in public domain, then trying to license it would in fact mean attempting to restrict, not ensure it is free;
* we are still in the final phase of formulating the criteria for freedom-respecting machine learning so working on any license before we are sure about the criteria is premature.
The full text of the license follows:
Free Machine Learning License v1.0 (FMLL v1.0)
Copyright © <year> <copyright holders>Permission is granted to freely copy and distribute the text of this
License; modification of this License is prohibited.Definitions
Artificial Intelligence Body (AI Body). The Artificial Intelligence Body
Kindly please note that the FSF urges not to use the term «artificial intelligence» <https://www.gnu.org/philosophy/words-to-avoid.html.en#ArtificialIntelligence> with regard to tools that have no actual understanding of anything.
I hope it helps. This is not legal advice.
—
Best,
Krzysztof Siewicz
Licensing and Compliance Manager
Free Software
Foundation
GPG Key: 6DC9 E663 36DB 9588 81AB 7E43 2671 24EF FC9C D84E
Разбор диалога с Фондом
В переписке я задал FSF два вопроса:
-
Считаете ли вы FMLL v1.0 свободной лицензией?
-
Какие аспекты лицензии следует пересмотреть или улучшить?
Фонд разобрал Лицензию, вот что донес до меня FSF:
-
FSF разделяют мой подход к Лицензированию моделей ML
-
Фонд указал на сложность написания Лицензии и посоветовал проконсультироваться с юристом
-
Юрист FSF объяснил, почему Фонд в данный момент не работает над Лицензией для ML
-
Порекомендовал не использовать термин «AI»
Второй пункт в ответе Фонда самый интересный. Его просто необходимо перевести.
Thank you for the trust you put in the FSF. However, at the moment we are not planning to work on any license that would specifically address machine learning. There are many reasons for that and I will list more important ones below:
* the need to secure legal support for working on such license;
* the GNU (A)GPLv3 can be used with any copyrightable work and it already contains obligations to provide source code (which for a work other than computer programs should be construed with the specifics of that work in mind);
* free software licenses are copyright licenses and for a copyright license to work it has to be applied to a copyrightable work — whether machine learning models are copyrightable works is an open question that courts and legislators are yet to address; if a model is not copyrightable and in public domain, then trying to license it would in fact mean attempting to restrict, not ensure it is free;
* we are still in the final phase of formulating the criteria for freedom-respecting machine learning so working on any license before we are sure about the criteria is premature.
Перевод:
Благодарим за оказанное доверие к Free Software Foundation. Однако в данный момент мы не планируем работать над какой-либо лицензией, касающейся ML. На это есть несколько причин, и я перечислю наиболее важные из них:
-
необходимость привлечения команды юристов для работы над такой лицензией;
-
GNU (A)GPLv3 может использоваться с любой охраняемой авторским правом работой и уже содержит обязательства по предоставлению исходного кода (которые для работы, не являющейся компьютерной программой, должны толковаться с учетом специфики этой работы);
-
лицензии на свободное ПО являются лицензиями на авторские права, и для того, чтобы такая лицензия работала, она должна применяться к объекту, охраняемому авторским правом; является ли модель машинного обучения объектом авторского права — открытый вопрос, который еще только предстоит решить судам и законодателям; если модель не охраняется авторским правом и является общественным достоянием, то попытка лицензировать ее фактически будет означать попытку ограничить, а не обеспечить ее свободу;
-
мы все еще находимся на заключительной стадии формулирования критериев для уважающих свободу ML, поэтому работа над какой-либо лицензией до того, как мы будем уверены в этих критериях, является преждевременной
То есть, главная причина, по которой FSF не признали мою Лицензию свободной — законодательство. Из этой причины происходит следующая проблема: отсутствие критериев оценки свободного ML. Это логично, ведь Фонд не может создать лицензию на общественное достояние. Также, Фонд считает, что можно распространять GPLv3 на ML. Но вопрос с датасетами остается открытым. Какова их специфика? Какова специфика ответов модели? Что делать с RAG и LoRA?
Будущее FMLL
На данный момент, Free Machine Learning License пытается решать проблему, которая еще не решена законодателями и судами. И это главная проблема: Лицензия опережает время. Что будет дальше? В будущем, она пройдет OSI License Review Process. На момент написания статьи, FMLL находится в OSI Discuss (license-discuss@lists.opensource.org).
Если в дискуссии будут указаны реальные проблемы, они будут исправлены в следующей версии FMLL, именно эта улучшенная версия отправится в OSI Review. Пока что, я жду конструктивную критику в адрес Лицензии. Вы можете указывать на проблемы в комментариях.
Всем удачи!
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1061660/