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长期关注技术的读者samj指出，新的‘开源人工智能定义’引发了争议。他称此定义为一个分叉，可能会削弱原始的开源定义，后者源自Debian的自由软件指南。他提到，有人发起请愿，要求坚持‘开源定义第1.9版’，任何修订或新定义必须经过明确的社区共识和透明的过程。 他还提到，允许‘开源人工智能’隐藏训练数据只是为垄断设立了一个‘数据障碍’，使得除了第一方之外，其他人几乎不可能重现或复制人工智能。此外，TechCrunch的研究表明许多被称为‘开源’的模型实际上只是名义上的开源。研究者们指出，训练这些模型所需的数据被保密，而运行这些模型所需的计算能力往往超出了许多开发者的能力范围。 samj担心这种新定义会对FOSS生态系统造成历史性的错误，并构成对他所在非营利组织Kwaai Open Source Lab项目的生存威胁。他强调训练数据的重要性，认为它是源代码，并提出，如果Debian拒绝OSI的开源人工智能定义，可能会在开源社区内部造成分裂，从而推动更严格遵循软件自由传统原则的替代定义和运动的产生。 不过，官方的FAQ回应称训练数据并不等同于软件源代码，并指出一些领域如医疗AI是无法合法共享数据的，法律限制了不同人对相同数据的重用，以保护版权和隐私。。
