オープンソースAI

生成AIを中心とするAIは従来のソフトウェアとは構造が大きく異なり、オープンソースについての議論が続いていた^[1]。 以下の3項目を満たすAIがオープンソースAIとして定義される^[1]。

• データ (Data): モデルの教育に使用されたデータに関する詳細な情報（出典やアクセス手法など）を公開する義務
• ソースコード (Code): AIモデルの開発、学習、および実行に必要なコードを公開する義務
• パラメータ (Parameters): モデルの挙動を決定する数値である重み（Weights）^[2]や設定情報を公開する義務

• 様々な技術的なバックボーンのある人物が参加するため相乗効果が期待できる
• 独自に開発する場合と比較して共通項目の開発の重複を回避可能で全体の技術水準が底上げされる
• 利用者が用途に応じて自由にカスタマイズできる
• 開発の時間、金銭的な負担が低減される

• 利害関係や参加者の意見が対立して、プロジェクトが分裂したり、活動自体が下火になる可能性がある
• 責任の所在が不明確な場合がある
• 基本的に無報酬で参加しているので本業が多忙な参加者は開発スケジュールが遅れやすい
• プロジェクトの主催が企業等の営利目的の団体である場合には賛同を得られなかったり、後にクローズ化される可能性がある
• 商業化した場合に知的財産の権利関係でトラブルの火種になる場合がある

• 古瀬民生, et al. "マウス表現型解析実験における人工知能オープンソースソフトウェアの活用." 人工知能学会全国大会論文集 第 38 回 (2024). 一般社団法人 人工知能学会, 2024.
• 山下一郎, et al. "オープンソース AI ツールの手術動画解析への適用." 人工知能学会第二種研究会資料 2023.Challenge-063 (2023): 09.