不同许可证的开源大模型的授权限制概览

近年来，随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，大型开源模型的发布逐渐成为趋势。这些开源大模型的出现使得科研人员、开发者和企业可以利用这些强大的工具来加速创新。然而，随着大模型技术的普及，其授权方式和使用限制也变得更加多样化，不同的开源许可证决定了用户如何在其项目中使用这些模型。因此，理解这些许可证的授权限制对于合理、安全地使用开源模型至关重要。

一、开源许可证的基本类型

开源软件的许可证可以分为宽松型和限制型两大类。宽松型许可证通常对使用和修改开源项目的行为限制较少，允许用户灵活使用代码甚至是商用。而限制型许可证对代码的使用、修改和再发布做了更严格的限制，往往要求衍生作品保持开源，并且明确限制了某些商业用途。对于大模型来说，不同的开源许可证类型适用于不同的开发需求和场景，因此开发者在使用时需要慎重选择。

常见的宽松型许可证包括：

• MIT 许可证：这种许可证允许几乎无限制地使用、修改和再发布，前提是保留原始版权声明。
• Apache 2.0 许可证：与 MIT 类似，但包含专利授权条款，确保用户可以自由地利用项目代码而不担心专利纠纷。
• BSD 许可证：有两个版本（BSD-2-Clause 和 BSD-3-Clause），与 MIT 许可证类似，但在文档和广告中对版权声明有附加要求。

而限制型许可证包括：

• GPL 许可证：这类许可证要求对衍生作品保持开源，且必须采用相同的许可证进行发布，禁止闭源发布。
• AGPL 许可证：GPL 的扩展版本，要求即使仅在服务器端运行也需要公开代码。
• CC-BY-NC 系列：通常用于非商业目的的模型发布，严格限制了商业用途。

二、不同许可证下的授权限制

针对不同开源许可证的授权限制，可以分为以下几个方面来讨论。

1. 使用限制

不同的开源许可证对开源模型的使用条件有着不同的要求。例如，在 MIT 和 Apache 2.0 等宽松许可证下，用户可以自由使用模型代码，无论是在科研、商业还是个人项目中，只需在代码中保留原作者的版权声明即可。这种宽松性对于企业和个人开发者来说非常具有吸引力，因为它大大减少了法律风险和合规负担。

然而，GPL 和 AGPL 许可证则要求对使用代码制作的任何衍生作品保持开源，并且必须采用相同的许可证。这意味着如果一个公司想要在闭源项目中使用基于 GPL 许可证的模型，则需要公开其整个项目的源代码。这种限制对一些希望通过大模型进行商业化的公司来说是不小的障碍。因此，GPL 和 AGPL 在商业应用中不如 MIT 和 Apache 2.0 受欢迎。

此外，CC-BY-NC 许可证还会明确限制商业用途，任何基于该许可证的模型都不能在商业环境中使用。这种许可证适用于某些研究团队和非营利组织，他们希望分享研究成果但不希望这些成果被商业化。

2. 修改和再发布的限制

大多数开源许可证允许用户修改源代码和模型，然而对修改后的作品再发布有着不同的要求。宽松许可证如 MIT 和 Apache 2.0 并不强制要求用户再发布修改后的源代码，允许用户根据需要进行私有化处理。也就是说，用户可以在原始模型的基础上进行二次开发，并以闭源方式发布自己的修改版本。

与之相对，GPL 许可证要求所有衍生作品必须在同一许可证下再发布。这也就意味着如果你对一个 GPL 开源模型进行了修改，那么必须以 GPL 许可证发布你的改动，这就确保了代码的开放性和社区共享。然而，对于商业应用或企业级应用，这种限制可能会带来法律和运营上的不便。

对于大模型领域，CC-BY 和 CC-BY-SA 也逐渐被采用，这两种许可证允许再发布和修改，但要求保留原始创作者的署名。其中 CC-BY-SA 还要求使用相同的共享协议，这对于学术界的传播和模型共享起到了积极的促进作用。

3. 专利保护

在涉及大模型的开源中，专利保护是一个关键的因素。Apache 2.0 是少数提供专利授权的开源许可证之一，它明确规定了原始创作者不会因用户使用、修改或再发布其代码而对用户提起专利侵权诉讼。这一条款对于企业用户至关重要，因为他们需要在商业环境中使用这些模型，而不想因为专利问题遭到诉讼。

与 Apache 2.0 不同，MIT 和 BSD 许可证并没有涉及专利授权，这就意味着用户在商业化过程中如果遇到专利纠纷，需要自行承担相关风险。因此，在涉及专利的领域（如自动驾驶、医疗诊断等），选择 Apache 2.0 往往能提供更高的安全保障。

GPL 和 AGPL 则没有明确涉及专利授权，尤其在大模型的商业化应用中，专利风险问题仍然存在。这使得一些企业在选择许可证时对 GPL 和 AGPL 持谨慎态度，因为缺乏专利保护可能导致潜在的法律风险。

4. 数据使用限制

开源模型的训练往往涉及到大规模的数据集，而数据的使用限制也在许可证中有所体现。尤其在大模型的训练中，数据的来源和版权问题备受关注。例如，基于某些开放数据集训练的模型可能需要遵守该数据集的许可证，这些许可证可能限制数据的再发布、衍生作品的产生甚至商业化使用。大模型的开发者需要仔细检查数据集的许可证，以确保没有违反数据使用协议。

近年来，一些开源大模型选择了更严格的数据来源限制。例如 OpenAI 的一些模型仅限于学术研究，不允许直接用于商业用途。这种限制不仅出于数据版权考虑，还涉及道德和隐私保护。

三、大模型授权限制的典型案例

为更好地理解不同许可证下的大模型授权限制，我们可以参考以下几个典型案例：

• GPT-3：OpenAI 的 GPT-3 采用了一种非传统的许可证，不允许用户直接商用。虽然模型本身公开，但用户只能通过 OpenAI 的 API 使用，而不能直接下载模型。这样的限制确保了 OpenAI 对模型的商业控制权，防止其未经许可的使用。
• Stable Diffusion：这一生成式模型采用了 CreativeML Open RAIL-M 许可证，规定用户只能在符合道德和法律的前提下使用模型，并且禁止模型生成非法、暴力或仇恨内容。与宽松的 MIT 和 Apache 2.0 相比，这种许可证包含了更多的使用道德和法律约束。
• BERT：BERT 采用了 Apache 2.0 许可证，允许企业和开发者广泛使用、修改和商用。其专利条款确保了企业用户可以安全地使用 BERT，而不必担心专利纠纷。因此，BERT 迅速在企业界流行，成为自然语言处理领域的重要工具。

四、如何选择合适的开源许可证

针对不同的项目需求和使用场景，选择合适的许可证至关重要。企业在选择开源大模型时，需要考虑以下几点：

1. 用途：若计划在闭源商业项目中使用，建议选择宽松的许可证（如 MIT、Apache 2.0）以避免GPL 等许可证带来的再发布限制。
2. 专利风险：对于涉及专利技术的应用，选择带有专利条款的许可证（如 Apache 2.0）可以降低风险。
3. 道德和法律约束：对于可能涉及敏感内容的应用（如图像生成、文本生成），CreativeML Open RAIL-M 这类许可证可以更好地保障项目合法合规。

不同的开源许可证为大模型的使用设定了不同的授权限制。无论是企业还是个人，在使用这些模型时都应仔细研究许可证的条款，确保合理合规地使用这些强大的开源工具。