ИИ-инструмент копирует опенсорсный софт без нарушения авторских прав. Open source.. Open source. авторское право.. Open source. авторское право. инструменты.. Open source. авторское право. инструменты. искусственный интеллект.. Open source. авторское право. инструменты. искусственный интеллект. копилефт.. Open source. авторское право. инструменты. искусственный интеллект. копилефт. Копирайт.. Open source. авторское право. инструменты. искусственный интеллект. копилефт. Копирайт. копирование.. Open source. авторское право. инструменты. искусственный интеллект. копилефт. Копирайт. копирование. Софт.. Open source. авторское право. инструменты. искусственный интеллект. копилефт. Копирайт. копирование. Софт. чистая комната.

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. 

ИИ-инструмент копирует опенсорсный софт без нарушения авторских прав - 1

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.

Автор: maybe_elf

Источник