开源风暴吞噬AI界：从Stable Diffusion的爆火说起

在过去的几年里，人工智能领域经历了前所未有的发展，其中最引人注目的莫过于生成式AI。从GPT-3到DALL-E，再到Stable Diffusion，这些模型都以其强大的生成能力和广泛的应用前景引发了行业内的热议。然而，随着这些模型的开源，也引发了一系列关于开源许可证的争议。
严格来说，一个项目只有拥有了一个由OSI批准的开源许可证，才能算是开源。目前，OSI批准的开源许可证共有几十个。然而，许多所谓的“开源”AI模型或衍生品都没有开源许可。例如，AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui#24、divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui#5和breadthe/sd-buddy#20等项目都忽略了许可证这个重要问题。
以Stable Diffusion为例，该模型是以新的CreativeML Open RAIL-M许可证发布的。它规定了模型权重的使用规范，其中部分内容与OSI认证的许可证相同，但用例限制方面的内容则不相同。由于没有法律先例可依，关于这个许可证的有效性众说纷纭。这也引发了关于开源许可证在AI领域中的作用的讨论。
在AI领域中，开源的力量正在逐渐显现。从2016年6月宣布以制造通用机器人和使用自然语言的聊天机器人作为公司发展目标后，便开始了GPT语言模型的研究。然而，真正让OpenAI火出圈的是在2021年推出的DALL-E，加上后来Stable Diffusion的开源，文生图率先掀起了AIGC的热浪，伴随而来的是大语言模型ChatGPT火爆全网。尽管业界原本的期待是进化版模型GPT-4，但GPT-3衍生而来的ChatGPT还是给到人们不少意外之喜。
开源AI的崛起对整个行业产生了深远的影响。首先，开源AI推动了技术的快速发展。通过开源，模型的开发者和贡献者可以更广泛地分享他们的研究成果和创新，从而加速了技术的迭代和进化。这不仅有助于提升整个行业的水平，也使得初创企业和个人开发者能够更容易地获取到最新的技术，降低了技术门槛。
其次，开源AI促进了生态系统的建设。随着越来越多的公司和组织开始参与开源AI的开发和贡献，一个庞大的生态系统正在形成。这个生态系统包括了硬件厂商、软件开发者、数据科学家、业务应用者等多个角色，每个角色都在为整个生态系统的繁荣做出贡献。同时，开源AI也促进了跨行业的合作和创新，使得不同行业之间的交流和合作更加紧密。
然而，开源AI也带来了一些挑战和问题。首先，关于开源许可证的争议就一直没有停止过。由于AI领域的快速发展，很多模型的开源许可证并没有经过OSI的认证，这给使用者带来了很大的风险和不确定性。此外，由于AI模型的复杂性和成本较高，很多企业和个人可能无法承担开发和维护模型所需的经济和人力成本，这也给开源AI的发展带来了一定的障碍。
综上所述，开源AI的发展对整个行业产生了深远的影响。它推动了技术的快速发展和生态系统的建设，但也带来了一些挑战和问题。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信开源AI将会在更多的领域得到应用和发展。