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开源倡议组织（OSI）发布了开源AI定义（OSAID）1.0版本，提供了开源AI的官方定义。可通过https://opensource.org/ai/open - source - ai - definition查看。开源倡议组织（OSI）认为，开源AI模型必须提供足够的设计细节以实现可重现性，并提供数据的详细信息，包括来源、处理和许可。简而言之，一个AI系统若要被视为开源，必须提供以下访问权限：数据信息（训练数据的详细信息，包括来源、特征、标记方法和处理技术，这些信息应足以让有技能的人重现类似系统）、代码（训练、运行和验证系统的完整源代码，包括数据处理、训练程序和模型架构）、参数（模型权重和配置设置等参数）。可通过https://techcrunch.com/2024/10/28/we - finally - have - an - official - definition - for - open - source - ai/查看TechCrunch相关文章。

讨论总结

Open Source Initiative（OSI）发布了开源AI定义1.0版本，这一事件引发了Reddit用户的讨论。大家的讨论主题围绕开源AI定义展开，主要涉及大公司是否会遵循该定义、当前数据开放的文化氛围、OSI是否有权定义开源AI以及这一定义可能带来的影响等。整体氛围争议性较强，有认可、反对等不同态度。

主要观点

  1. 👍 目前不存在开放大型语言模型（LLM）的文化氛围
    • 支持理由：业余人员和大企业都对数据集保密。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 大公司不会遵循开源人工智能定义，会被牵连
    • 正方观点：大公司有自身利益考量，遵循会暴露问题。
    • 反方观点：有观点认为大公司是安全的。
  3. 💡 开源应是用户自由，没有输入数据细节就不是真正开源
    • 支持理由：强调用户对数据的知情权才是真正的开源理念。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 OSI设定标准是积极的
    • 支持理由：有助于规范开源AI概念。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 OSI无权独断“开源”的定义
    • 支持理由：开发者对开源的定义一直在变，OSI虽有商标权但不代表定义合理。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Even amateurs creating fine - tunes for sloppy ERP keep their datasets secret like they where worth gold, let alone big corps.”
    • 亮点：生动形象地描述了当前无论是业余人员还是大公司都对数据集保密的现象。
  2. “🤔 Armym：No big player will do that because it would incriminate them.”
    • 亮点：简洁地表达了大公司不会遵循开源AI定义的原因。
  3. “👀 OSI doesn’t own the words "open source" and you are free to define it how you want to.”
    • 亮点：明确指出OSI无权独占“开源”定义权。

情感分析

总体情感倾向是争议性的。主要分歧点在于对OSI发布的开源AI定义1.0版本的态度，部分人认可，部分人反对。可能的原因是不同用户站在不同立场，如有的从大公司利益角度、有的从开源理念的真正内涵角度、有的从OSI组织本身的权威性角度出发，从而形成不同的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于成立新组织定义“open ai”的讨论可能会引发后续关注。
  • 潜在影响：如果OSI的定义被广泛接受，可能会对开源AI项目的发展产生规范和引导作用；若不被接受，可能导致开源AI领域的定义更加混乱。

详细内容：

标题：OSI 发布的“开源 AI 定义”引发 Reddit 热议

近日，Open Source Initiative（OSI）发布了 Open Source AI Definition（OSAID）1.0 版，为开源 AI 提供了官方定义，该帖子获得了众多关注，引发了大量讨论。原帖中提供了相关链接，如https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition，以及关于此的 TechCrunch 文章链接：https://techcrunch.com/2024/10/28/we-finally-have-an-official-definition-for-open-source-ai/。

文章将要探讨的核心问题是：这个由 OSI 发布的开源 AI 定义是否合理，以及它将对行业产生怎样的影响。

讨论焦点与观点分析：

有人认为，即使是业余爱好者在创建微调模型时也会将数据集视为机密，更不用说大公司了，根本不存在开放的大语言模型文化。

有人指出，大公司不会遵循这个定义，因为这可能会让他们陷入困境。

有用户表示，开源一直是关于用户的自由。如果没有提供重建模型所需的输入数据的详细信息，那么它就不是真正的“开源”。OSI 制定标准是好事，但“开源”应该有其明确的含义。

有人担心，这些公司是否会因数据问题面临大规模诉讼。

也有人认为，要求提供数据集会更好，但至少像 Flux 这类的东西现在可以被“官方”认定为非开源。

还有人觉得 OSI 越界了，他们没有权力来定义什么是开源人工智能。

有人提出疑问，符合这个定义的最佳开源纯文本模型是什么。

有人对 OSI 的定义表示满意。

在这场讨论中，存在的共识是大家都关注开源 AI 定义对行业的影响。特别有见地的观点认为，不能仅仅因为部分人使用“开源”一词比较草率，就由某个组织来强行定义什么是开源人工智能，而应该由相关领域的研究人员来共同决定。

总之，关于 OSI 发布的开源 AI 定义，Reddit 上的讨论呈现出多种观点和担忧，这也反映了该定义在行业内所引发的复杂思考和争议。