开源倡议将其作用扩展到人工智能和机器学习

一开始，所有软件都是“自由软件”和“开源”。但是，随着软件商业化，几乎所有软件都成为专有软件。理查德·M·斯托曼 (Richard M. Stallman) (RMS) 对此表示反对 使用 James Gosling 的 Emacs 文本编辑器 并根据其重新授权 GNU 公共许可证 (GPL），第一个自由软件许可证，1983 年。

虽然自由软件的兴起从根本上改变了软件的使用方式，但并不是每个人都对 RMS 感到满意，他的 自由软件基金会（FSF） 取得了软件许可。因此，1998 年，Christine Peterson 在与 Jon “Maddog” Hall、Larry Augustin、Eric S. Raymond、Bruce Perens 和其他自由软件杰出人物的会面中提出了“开源”一词。

当时和现在两者之间的主要区别在于，自由软件关注的是共享代码的道德规范，而开源则侧重于共享代码的实际好处。 

或者，作为早期 OSI 领导者和目前的项目领导者 OS-气候 Michael Tiemann 表示，开源的目的是“抛弃与“自由软件”相关的说教和对抗态度”，而是基于“务实的商业案例”来推广开源方法。

尽管这些自由软件与开源的争论没有结束的迹象，但 OSI 今天还有更大的事情要做。

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在过去的几年里，开源许可证面临着来自准开源许可证的挑战，例如 商业来源许可证（BSL）, 普通条款及 服务器端公共许可证（SSPL）。自由软件与开源软件以及反之亦然的争论是显而易见的。人们很难理解“有点、有点、不是真正的”开源许可证和真正的开源许可证之间的区别。 

这些许可证与获得 OSI 认可的许可证之间的核心区别在于，任何真正的开源许可证都必须遵守 开源定义 (OSD)。这一切都归结为这样一个想法：通过开源，您有权以任何您想要的方式使用软件代码。想在云端运行它吗？大胆试试吧。想要出售代码或基于它的程序吗？你也可以那样做。将其作为基于云的服务提供怎么样？那也很酷。通过这些准开源许可证，这些权利受到限制。 

更令人困惑的是，许多现在使用这些伪开源许可证的公司都是从真正的开源许可证开始的。 

这是一个不断增长的趋势。 OSI 标准和政策总监 Simon Phipps 表示：“对于那些保留了软件权利控制权、同时声称提供开源自由的公司来说，这是令人失望的趋势的另一个例子，当他们获得足够的市场动力时——有时被称为‘权利棘轮模型。 OSI 建议软件用户在承诺部署项目时要特别注意开源自由的可持续存在。”

他们为什么这样做呢？ OSI 执行董事 Stefano Maffulli 在 2022 年大会上接受采访时解释道 开源峰会欧洲 放弃开源许可证“已成为公司的一种趋势”。它们具有相似的可识别模式。他们用五到十年的时间建立自己的业务并编写代码。在此过程中，他们收集了贡献者许可协议 (CLA)，赋予公司对其代码的权利。然后他们更改许可证并剥夺这些权利。”因此，他们使用开源代码来发展，但随后他们又指责开源没有成为一种商业模式。剧透警告：开源从来都不是、也永远不会是一种商业模式。这是一种发展模式。 

但这并不能阻止他们，马富利说，“他们不会指责开源导致了金钱上的损失。因此，在他们的支持下，风险投资家要求他们节省每一分钱并赚更多钱，他们放弃了开源许可证。”现在，他理解他们的痛苦，马富利说，“但他们解决这个问题的方式正在玷污开源。”

所以， OSI 向前迈进 正在努力教育企业和开发人员了解开源的真正含义和不含义。 

作为其中的一部分，OSI 更加重视其 明确规定 项目。这个众包项目于 2018 年创建，旨在满足这一需求，并通过改进软件包中的许可数据来推动开源项目。讽刺的是，这个项目一直得到微软、SAP 和 Bloomberg 等曾经的专有公司的支持。虽然一些新的、曾经的开源公司正在放弃开源，但老派企业正在意识到开源的价值并更多地拥抱它。 OSI 还 为 ClearlyDefined 寻找全职社区经理. 

开源也不再仅仅关乎开发者和企业，远非如此。正如 OSI 新任美国政策主任黛博拉·布莱恩特 (Deborah Bryant) 所解释的那样：“当今世界，复杂性不断增加，对经济和安全问题的政策制定反应也随之增加。 开源软件在公共和社会问题中继续发挥着关键作用设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“

她是对的。就职几周后，美国参议院国土安全和政府事务委员会主席、民主党人加里·彼得斯和共和党高层罗布·波特曼 引入立法以帮助保护开源软件。开源支持者不仅需要在政府开源政策中拥有发言权，而且还必须拥有发言权。政府的政策决策将影响我们的开源软件生态系统。美国和欧洲的 OSI 与 Phipps 正在解决这一要求。

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展望未来，OSI 还将解决机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 在使用和构建开源软件中所扮演的角色。这已成为一个日益紧迫的问题。

例如，GitHub 的基于 AI 的结对编程工具 Copilot 的 ML 模型部分依赖于开源代码。一些开源开发人员对此感到不安是可以理解的。 Maffulli 认为，“从法律上来说，GitHub 似乎是在其权利范围内。”也就是说，不要“迷失在讨论这里是否存在开源许可问题或版权问题的法律杂草中。”这会忽略更广泛的意义。那里 is 这是一个影响整个社会的公平问题，而不仅仅是开源开发者。”

这不仅仅是副驾驶的问题。 谷歌的 DeepMind 有它自己的 AI开发者系统AlphaCode, Salesforce 有 代码T5，还有开源的 多编码器。这是开源社区必须解决的问题。 

OSI 将通过四场虚拟研讨会来启动这一对话， 深潜：人工智能， 在十月。这些将研究人工智能和开源将如何在商业、社会、法律和学术界相互交叉。如果您关心开源和人工智能，我强烈建议您参加。这，而不是自由软件和开源之间的永恒之战，才是未来十年软件开发的重要所在。

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