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开源人工智能：人工智能挑战开放软件开发
行业资深人士担心新的开源人工智能标准可能会影响人工智能的可访问性。
来源:安全实验室新闻频道行业资深人士担心新的开源人工智能标准可能会影响人工智能的可访问性。
长期 Debian 社区成员“samj”公开反对开源 AI 的新定义。 samj 认为该定义是一种分叉，扭曲了开源的原始原则，该原则基于 Bruce Perens 开发的 Debian 自由软件指南。批评者认为，开源应该保留在之前1.9版本的框架内，任何改变都只能在社区完全同意的情况下通过公开透明的流程进行。
公开反对 开源人工智能。 开源在 Debian 论坛上讨论后出现了不满。许多开发人员担心新定义将使隐藏用于训练人工智能的数据成为可能。这可能会形成一个“数据屏障”，保护垄断者并阻止其他开发者创建自己的人工智能版本。一些人认为这对整个自由软件社区来说是一个严重的错误。
专有数据的主题变得越来越重要。据研究，很多开源模式实际上只是名义上的开放。训练数据仍然无法访问，使用它的资源对于大多数开发人员来说太昂贵，并且配置方法非常复杂。研究人员得出的结论是，此类项目更有可能增强大公司的实力，而不是促进技术的可用性。
研究， OSI一些完全访问所有数据的支持者认为，如果没有这一点，人工智能模型的透明度和可重复性将会受到损害。但 OSI 提供了一种更灵活的方法。他们认为，用户应该自己决定是使用开放数据还是封闭数据来训练人工智能。即使在医疗保健等隐私要求较高的领域，这种方法也将允许开源人工智能的开发。