Die Open Source Business Alliance – Bundesverband für digitale Souveränität e.V. (OSBA) begrüßt die Initiative der Open Source Initiative (OSI) zur Schaffung einer Open Source AI Definition (OSAID). Die klare Definition und Abgrenzung offener KI-Modelle ist essenziell, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Innovationsfreiheit in der KI-Entwicklung zu gewährleisten.
Wann ein KI-System als Open Source gilt
Die OSAID definiert ein Open Source KI-System als ein System, das unter Bedingungen bereitgestellt wird, die folgende Freiheiten gewähren:
- Nutzung: Das System kann für jeden Zweck verwendet werden, ohne dass eine Erlaubnis eingeholt werden muss.
- Studium: Es ist möglich, zu verstehen, wie das System funktioniert, und seine Komponenten zu untersuchen.
- Modifikation: Das System kann für jeden Zweck modifiziert werden, einschließlich der Änderung seiner Ausgabe.
- Weitergabe: Das System kann mit oder ohne Modifikationen für jeden Zweck an andere weitergegeben werden.
Diese Freiheiten gelten sowohl für ein vollständig funktionales System als auch für dessen einzelne Bestandteile.
Die Gretchenfrage: Wie verfügbar sind die Trainingsdaten?
Ein zentraler Aspekt der OSAID ist die Verfügbarkeit der für ein Modell genutzten Trainingsdaten. Damit ein KI-System als Open Source gilt, müssen nicht nur der Modellcode und die Gewichte offengelegt werden, sondern auch die zugrunde liegenden Daten in einer Form verfügbar sein, die es anderen ermöglicht, das Modell nachzuvollziehen und gegebenenfalls zu reproduzieren. Dabei wird anerkannt, dass verschiedene rechtliche Rahmenbedingungen und Datenschutzvorgaben die vollständige Offenlegung aller Trainingsdaten einschränken können. Die OSAID versucht, einen pragmatischen Ansatz zu finden, indem es alternative Methoden wie die Veröffentlichung von synthetischen oder aggregierten Datensätzen sowie detaillierte Dokumentationen über den Trainingsprozess als akzeptable Mittel zur Erfüllung der Open-Source-Anforderungen betrachtet.
Wir möchten jedoch darauf hinweisen, dass vollständig offene Daten – im Sinne von öffentlich verfügbaren und frei nutzbaren Datensätzen – eine noch bessere Grundlage für offene KI-Modelle darstellen würden. Allerdings ist dies aufgrund der unterschiedlichen Gesetzgebungen weltweit (z. B. Datenschutzbestimmungen, geistige Eigentumsrechte) nicht immer praktikabel.
Was rund um die Trainingsdaten zu berücksichtigen ist
Zusätzlich gibt es weitere wichtige Aspekte, die in der Debatte um offene Trainingsdaten berücksichtigt werden sollten:
- Rechtliche Herausforderungen: Neben Datenschutz und Urheberrecht bestehen in vielen Ländern auch regulatorische Vorgaben, die eine vollständige Offenlegung von Daten erschweren oder verhindern.
- Datenverfügbarkeit und Bias: Ein freier Zugang zu allen relevanten Daten wäre ideal, ist aber in der Praxis nicht gegeben.
- Flüchtigkeit von Trainingsdaten: In manchen KI-Architekturen werden Daten nur temporär genutzt – etwa wenn Modelle mit Echtzeitdaten aus Netzwerken trainiert werden. Eine vollständige Offenlegung solcher Daten ist technisch nicht sinnvoll oder möglich.
- Kommerzielle und sicherheitskritische Aspekte: In einigen Bereichen (z. B. medizinische oder sicherheitsrelevante Anwendungen) kann eine vollständige Offenlegung von Trainingsdaten sowohl aus ethischen als auch aus sicherheitstechnischen Gründen problematisch sein.
Die Open Source Business Alliance unterstützt daher den OSAID-Ansatz als einen wichtigen Schritt in Richtung einer offenen und transparenten KI-Entwicklung, während wir uns weiterhin für Lösungen einsetzen, die sowohl Offenheit als auch praktikable rechtliche und technische Rahmenbedingungen berücksichtigen.
