Hugging Face 與合作夥伴概述歐盟 AI 法案的開放機器學習考量

Hugging Face 與包括 Creative Commons、Eleuther AI、GitHub、LAION、Open Future 在內的夥伴聯盟發布了一份立場文件，闡述歐盟 AI 法案如何更好地考慮開放、模組化和協作機器學習（ML）開發的需求。目標是確保該立法在實現其監管目標的同時，支援穩健的創新與透明度。

歐盟 AI 法案的關鍵建議

該聯盟提出五項具體建議，以確保歐盟 AI 法案與開放原始碼機器學習生態系統保持相容：

1. AI 元件的明確定義

歐盟 AI 法案應該提供清晰且無歧義的定義，以說明什麼構成 AI 元件。這種清晰度對開發者而言至關重要，以便他們理解自己在法律下的角色和義務。

2. 對協作開放原始碼開發的保護

基於議會文件的第 12a-c 條款和第 2(5e) 條，該聯盟建議澄清，開放原始碼 AI 元件的協作開發及其在公共倉庫中的可用性不會自動使開發者受到 AI 法案要求的約束。

3. 包容性治理與協調

該聯盟主張 AI 辦公室應該遵循議會文件所設定的指導方針，與開放原始碼生態系統保持包容性治理與協調。

4. 實用的 R&D 例外

為確保研究與開發保持可行性，該聯盟建議使 R&D 例外變得實用且有效。這包括允許在真實世界條件下進行有限測試，結合理事會的方法以及議會第 2(5d) 條的修訂版。

5. 基礎模型的比例要求

認識到存在不同的開發模式，該聯盟建議對「基礎模型」（如議會文件第 28b 條所述）的要求應該成比例，並明確區別對待開放原始碼方法與其他用途。

開放機器學習在創新與問責中的角色

開放機器學習的開發對於創造穩健的創新以及支援多樣化、特定情境的使用案例至關重要。透過允許開發者分享技術並且在完全可見的堆疊中混合搭配元件，開放開發促進了更具包容性和問責性的技術生態系統。Hugging Face 強調，透過更好的文件說明、ML 成品的可及性以及多學科合作來實現的透明度，對於支援歐盟 AI 法案的長期目標具有關鍵作用。