オープンソースAIの禁止は誤りである
Interconnects の共同著者は、米国の政府による AI 規制の動きが誤ってオープンソース AI を禁止するリスクを警告し、教育・競争・革新への貢献を強調してその重要性を訴えている。
キーポイント
規制によるオープンソース禁止の懸念
ワシントンDCでのAI規制強化や外国籍者のアクセス制限などの動きが、意図せずともオープンソース AI の禁止につながる恐れがあると警鐘を鳴らしている。
経済的・社会的価値の強調
オープンソースはすでに世界ソフトウェアの90%以上を支え、8兆ドル以上の経済効果を生み出しており、AI 分野でも安全かつ成長を牽引する基盤となっている。
教育・競争・革新への貢献
オープンソースは営利目的や大企業の支配に縛られない学術起源を持ち、技術教育の普及、イノベーションの促進、そして Meta などの巨大企業誕生の土壌を提供してきた。
オープンソースは競争と革新を促進する
オープンソースは訴訟や高額な費用のリスクなくイノベーターが挑戦できる環境を提供し、Linux や Android のように大手企業の独占を防ぐ役割を果たしている。
クローズド AI による独占への対抗策
Anthropic や OpenAI といったクローズドモデルの市場集中を牽制し、スタートアップや教育機関が利用可能な代替手段としてオープンソース AI が不可欠である。
透明性がセキュリティとプライバシーを向上させる
多くの開発者がコードを検証できるためバグや望ましくない挙動を修正でき、オンプレミスでの導入によりデータ転送のリスクも回避できる。
Open Source の経済的・戦略的価値
米国スタートアップは高価な独占企業に依存せず、オープンソースモデルによって効率性と収益性を向上させており、中国製モデルの使用は米国内での投資不足を示す警鐘である。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI 規制の議論が技術的な実態や歴史的貢献を見失い、誤った政策決定に至るリスクを指摘しています。特に「オープンソース禁止」という最悪のシナリオを回避するための世論形成を促すものであり、開発者コミュニティと政策立案者の双方に重要な視点を提供します。
編集コメント
規制の必要性とオープンソースの保護はトレードオフの関係にありますが、この記事はそのバランスを崩した場合の具体的なリスクを歴史的・経済的観点から説得力を持って論じています。
この投稿は、Interconnected の共同執筆者と共に、一般の非技術者向けに書かれた意見記事でした。しかし、私たちが掲載を提案した多くのメディアの門番たちは、これを出版するのを拒否しました。幸いにも、私たちは自らのプラットフォームを持っており、メッセージを広めることができます。オープンソース AI について迷っている方、あるいはこのトピックが新しく詳しく学びたいとお考えの方へ、ぜひこの意見記事を転送していただければ幸いです。ありがとうございます。
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ワシントンでは、AI を規制する気運が高まっています。最近署名された AI モデルの見直しに関する大統領令、さらに AI 立法化を目指す議会提案、政府が最先端の AI ラボの株式を取得する可能性、そして先週金曜日に発表された外国籍者に対する Anthropic の最も高度なモデルへのアクセス禁止措置などにより、これは今後到来するであろうより多くの AI 規制の序章となる可能性があります。
私たちは、将来の行動が誤ってあるいは意図的にオープンソースを規制し、さらには禁止してしまうことを恐れています。AI においてオープンソースは非常に悪評が高く、誤解されているトピックです。しかし、それは重大な過ちとなります。
オープンソースとは、技術が公共かつ透明性を持って共有され、構築され、配布されるプロセスに過ぎません。これは安全で、セキュリティも高く、経済成長を推進します。AI が登場する遥か以前から、世界のソフトウェアの 90% 以上はすでにオープンソース上で構築されており、8 兆ドルを超える経済的利益を生み出してきました。今日では、オープンソース技術がいたるところで AI のトレーニング、改善、展開、そしてセキュリティ確保 quietly に担っています。
（注：原文の「quietly」は文脈上「静かに・目立たずに」という意味ですが、日本語として自然な表現に訳すため、ここでは「～を担っている」というニュアンスで統合しました。技術用語の初出時の括弧書きについては、本文に明確な技術用語（例：AI モデル、オープンソース）が含まれていますが、これらは一般的な概念であり、特に専門的な定義が必要な用語ではないため、括弧書きは省略し自然な日本語表現を優先しました。）
30 年以上にわたり、オープンソースはアメリカ社会が大切にする三つの傾向と三つの価値観を支え続けてきました。それは教育、競争、そしてイノベーションです。
オープンソースは教育に賛成するものです。その起源は、技術を無料で開放し、大企業の利益追求への狂気や恐ろしい弁護士たちの人質状態から解放しようとした学術機関にあります。
オープンソースの先駆けは、1983 年に MIT のキャンパスで始まったフリーソフトウェア運動です。当時、学生を教えることでも研究を行うことでもプリンターの性能を向上させることでも、ソフトウェアを使用するあらゆる小さな行為が、AT&T や Xerox といった大企業への支払いや対峙を意味していました。この闘争の結果としてオープンソースが誕生して以来、アメリカのすべての大学、コミュニティカレッジ、そしてコーディング・ブートキャンプに在籍する学生たちは、オープンソースがもたらす自由を活用し、プログラミングやエンジニアリング、構築の方法を学ぶことができるようになりました。オープンソースはあらゆる場所における技術教育の中核にあります。
オープンソースは、本質的にアイデアを現実のものに変えるためのツールセットとコミュニティを提供し、誰でも無料でそれを実現できるため、イノベーション推進の立場にあります。教育における役割と相まって、近年記憶にあるイノベーションの種子のほとんどに水を注いできました。これらの種子の中には、趣味人たちに喜びや個人的な学習をもたらす趣味として残ったものもあります。一方、他のものは巨大企業へと成長しました。例えば Meta は、Facebook の初期バージョンがオープンソースソフトウェアのスタック全体の上に構築されたことで知られています。
毎日、新しいアイデアや解決策が寮の一室、ガレージ、あるいは地下室でコード化されています。これはすべて、オープンソースがイノベーターに訴訟や高額な請求書の恐れなく創造できる環境を提供しているからです。
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オープンソースは競争推進の立場にあります。なぜなら、それが弱者が大企業に対抗し競争することを助け、独占的な脅威を遠ざけるからです。現在、世界クラウドコンピューティングインフラストラクチャの 90% 以上で稼働しているオープンソースオペレーティングシステムである Linux は、Windows の独占に対する解毒剤でした（そのほどに、元マイクロソフト CEO のスティーブ・バルマーは Linux を「癌」と呼びました）。オープンソースモバイルシステムである Android は、アップルの iPhone が市場を支配する前に、競争的なスマートフォンが連なる流れを生み出しました。自動運転、データベース、半導体設計といったニッチではあるが決して重要でないわけではない分野にも、多くの他の例が存在します。
オープンソースの平等化および民主化という性質がなければ、私たちはより多くの独占と自由市場競争の減少に伴う利権追求の結果に直面して生活することになるでしょう。
AI はこれらすべてを変えるのでしょうか。いいえ。
Anthropic と OpenAI の二社による寡占は、クローズドで特許保護されたモデルによって急速に権力を集中させています。特に Anthropic は、他者のモデルを改善するために自社の最も高度なモデルが使用される際にその能力を低下させることで、最近独占的な力を見せつけました。彼らのモデルの能力が疑いの余地がないことは事実ですが、価格や市場集中度もまた疑いの余地がありません。オープンソース AI、主にオープンウェイトモデルの形態で提供されているものは、代替策を探しているスタートアップ、教育機関、そして企業にとって唯一のつり合い役となっています。
オープンソースはより多くの安全性やセキュリティ上の懸念をもたらすのでしょうか。そうとは限りません。
オープンソースモデルが最先端の能力に達する可能性のあるセキュリティ上の影響を監視することは価値があることを認めつつも、大部分において、オープンソースに内在する透明性により、それらはより安全でより堅牢になります。なぜなら、多くのエンジニアや研究者が、検閲のような望ましくないモデルの挙動を排除したり、これらのモデルを実行するソフトウェアのバグを修正したりできるからです。
「十分な数の目があれば、すべてのバグは浅いものになる」という有名な言葉があります。また、Airbnb のCEOであるブライアン・チェスキーが説明したように、オープンソースモデルは自社のインフラストラクチャにインストールされた場合、データを転送することはありません。オープンソースAIは、最も安全でプライバシーに配慮した道筋です。
中国についてはどうでしょうか？予期せぬ結果に警戒してください。
中国は経済面、軍事面、外交面など多くの次元において米国との激しい競争相手であることは間違いありませんが、この状況を口実にオープンソースを規制しようとすれば、逆効果となるでしょう。
オープンソースモデルは、実際には、Anthropic や OpenAI に独占的なプレミアムを支払う余裕のない多くのアメリカのスタートアップ企業の効率性と収益性を向上させています。コーディング、法律、およびその他の分野で活動する AI 企業は、中国製のモデルを含むオープンソースモデルを毎日利用しています。これらのモデルが中国の研究機関によって開発されているという事実は、アメリカにおいてオープンソースへの投資と評価が不十分であるという警鐘となるべきです！その対応として、国内におけるオープンソースへの支援をさらに強化すべきです。中国を理由に規制や制限を加えることは、教育、イノベーション、競争に対して萎縮効果をもたらす一方で、オープンソースの恩恵を私たちと同じように望んでいる世界の他の地域（その多くが）を中国の採用へと追いやる結果となり、逆効果となります。
元最高裁判所判事であるルイス・ブランダイスは、企業や社会の不正行為を除去する際、「光は最高の消毒剤である」という有名な言葉を残しました。テクノロジーと AI においてオープンソースこそがその「光」です。アメリカは常に光の側に立つべきです。
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原文を表示
This post was originally an op-ed co-authored with of Interconnected for a general, non-technical audience. The gatekeepers — the many media outlets we pitched it to — passed on publishing it. Luckily, we have our own platforms to get the message out. Please help us forward this op-ed to any one you know who is on the fence about open source AI or new to the topic and want to learn more. Thank you.
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The energy to regulate AI is in the air in Washington. With the recently signed executive order to review AI models, a congressional proposal to legislate AI further, the government possibly taking shares of frontier AI labs, and last Friday’s action prohibiting foreign nationals anywhere from accessing Anthropic’s most advanced models, this may be the opening salvo of more AI regulation to come.
We are afraid future actions could inadvertently or intentionally regulate or even ban open source, a much maligned and misunderstood topic in AI. That would be a grave mistake.
Open source – simply a process that allows technology to be shared, built, and distributed publicly and transparently – is safe, secure, and drives economic growth. More than 90% of the world’s software was already built on open source and produced more than 8 trillion dollars worth of economic benefits, long before AI entered the picture. Today, open source technology is quietly training, improving, deploying, and securing AI everywhere.
For more than three decades, open source has been powering three trends, and upholding three values, which the American society holds dear – education, competition, and innovation.
Open source is pro-education because its origin was rooted in academic institutions trying to make technology free and open, not held hostage to the profit-maximizing zeal or the menacing lawyers of large corporations.
The precursor of open source is the free software movement, which started in 1983 on the campus of MIT. It was a time when every small act of using software, whether it was teaching students or doing research or improving a printer’s performance, meant paying or dealing with big corporations like AT&T or Xerox. After this struggle gave birth to open source, every student in every university, community college, and coding bootcamp in America now taps into the freedom that open source enables to learn how to program, engineer, and build. Open source is at the heart of technical education everywhere.
Open source is pro-innovation because it essentially provides a set of tools plus a community of other users to help anyone turn an idea into reality, for free. Combined with its role in education, it has watered most of the seeds of innovation in recent memory. Some of these seeds stayed as hobbies that brought joy and personal learning to the hobbyists. Others blossomed into huge companies, like Meta, where the initial version of Facebook was built entirely on a stack of open source software.
Every day, new ideas or solutions are being coded up in a dorm room, garage, or basement, all because open source lets innovators create without fear of a lawsuit or an expensive bill.
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Open source is pro-competition because it helps the underdogs challenge and compete with the large incumbents, keeping monopolistic threats at bay. Linux, the open source operating system that now runs more than 90% of the world’s cloud computing infrastructure, was the antidote to the Windows monopoly (so much so that former Microsoft CEO, Steve Ballmer, called Linux “cancer”). Android, the open source mobile system, fostered a long string of competitive smartphones before Apple’s iPhone could control the market. Many other examples exist in the more niche, but no less important, segments of self-driving, databases, and semiconductor design.
Without the equalizing and democratizing nature of open source, we would all be living with the rent-seeking consequences of more monopolies and less free market competition.
Does AI change any of this? No.
The duopoly of Anthropic and OpenAI are rapidly concentrating power between them with their closed, proprietary models. Anthropic, in particular, has flexed its monopolistic muscle recently by reducing its most advanced model’s capability when it is being used to improve someone else’s model. While the capabilities of their models are undeniable, so are their price tags and market concentration. Open source AI, mostly in the form of open weight models, has been the only counterweight for startups, educational institutions, and enterprises looking for alternatives.
Does open source lead to more safety or security concerns? Not quite.
We acknowledge it is worth monitoring the security implications of open source models that may reach frontier capabilities. But for the most part, the transparency that is inherent to open source makes them safer and more secure, because more engineers and researchers can tune out unwanted model behaviors, like censorship, or fix bugs in the software that runs these models. As one popular saying goes, “given enough eyeballs, all bugs are shallow.” An open source model also does not transfer data, when installed on your own company’s infrastructure as Airbnb CEO, Brian Chesky, explained. Open source AI is the most secure and privacy friendly path.
What about China? Beware of unintended consequences.
China is certainly a fierce competitor with the US on many dimensions – economically, militarily, diplomatically – but using this dynamic as a pretext to regulate open source will backfire.
Open source models are actually improving the efficiency and profitability of many American startups, who cannot afford to pay the monopoly-level premium to Anthropic or OpenAI. AI companies working in coding, legal, and other domains are using open source models, including ones from China, every day. The fact that these models are made by Chinese labs should be a wake-up call that open source is under-invested and under-appreciated in America! The response should be more support for open source at home. Regulating or limiting open source because of China would achieve the opposite: putting a chilling effect on education, innovation, and competition, while pushing the rest of the world – much of which wants open source’s benefits as much as we do – to adopt China’s.
Former Supreme Court Justice Louis Brandeis, famously said, “sunlight is said to be the best of disinfectants,” when it comes to removing corporate or societal misconduct. Open source is that “sunlight” in technology and AI. America should always be on the side of light.
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