AI 与知识共享的毁灭

生成式 AI 正在破坏开源社会契约

生成式 AI 模型正在通过消耗受许可的内容（包括代码和艺术作品）来破坏互联网的基础开放性，且完全无视版权或 GPL、MPL 和 Creative Commons (CC) 等许可的具体条款。这种转变将分享知识的行为从一种公共馈赠变成了作者的职业和法律负担，可能导致一个“数字黑暗时代”，创作者将不再公开分享他们的作品。

公共分享激励机制的侵蚀

几十年来，软件版权与开放性之间的平衡一直由一种社会契约来维持：创作者分享作品以获得声誉、建立作品集并赋能他人，而用户则遵守许可条款（例如“相同方式共享”要求）。AI 在多个方面破坏了这一点：

归属感与声誉的丧失

AI 模型吸收了开源项目，并可能在不应用原始许可或不注明作者的情况下，以不同的语言或格式重新实现它们。这实际上消除了原始创作者在衍生作品中的影响力和可见度。

法律责任与安全风险的增加

现在公开出版代码带来了以前不存在或被 AI 放大的新风险：

• 漏洞发现： AI 可以被用来更有效地识别编码错误和漏洞以进行利用。
• 代码污染： AI 生成的“垃圾代码”和低质量合并请求的激增可能会让维护者不堪重负，使得筛选真正的贡献变得几乎不可能。
• 法律污染： 作者担心他们的作品一旦被吸收到模型中，可能会以使他们卷入法律纠纷的方式被使用，或者与被盗用的作品混在一起。

反方观点：AI 作为开放性的加速器

虽然有些人将 AI 视为威胁，但其他技术专家认为，AI 通过将创作商品化并消除准入门槛，实际上实现了自由软件运动的最终目标。

门槛的贬值

一些人认为，AI 对二进制文件和协议进行逆向工程的能力意味着没有任何软件是真正“封闭”的。在这种观点下，AI 通过允许用户修改和理解任何程序（无论原始许可如何），将所有软件变成了“自由软件”。

效用高于伦理

AI 训练的支持者认为，社会效益（如医学和科学领域的突破）超过了个人版权控制的丧失。他们认为，尽管有 AI 训练，分享的激励（获得客户和避免供应商锁定）仍然保持不变。

“颠覆”叙事

AI 行业的批评者认为，知识共享的毁灭并非技术本身的结果，而是前沿 AI 实验室的一种蓄意商业策略，旨在通过打着“颠覆”的幌子无视既定规范来巩固财富和权力。

数字共享的未来

在将软件视为知识产权（艺术完整性）的观点与将软件视为共享公用事业的观点之间，存在着日益增长的紧张关系。如果 AI 继续无视版权，该领域可能会退回到一个知识产权无关紧要的完全共享公地，或者转向一个高度封闭的环境，高质量的人类创作内容将被隐藏在付费墙后以避免被 AI 抓取。