知能の主権：プロヴェナンス（出自）が定義する自由と責任の未来 #八17 #オープンソース #知能主権 #LLM自由宣言
知能の主権：プロヴェナンス（出自）が定義する自由と責任の未来 #AI革命 #オープンソース #知能主権 モデルウェイトの脱構築から認知サプライチェーンにおける責任継承プロトコル（RPP）の確立へ――2026年における計算知能の法理学的・科学哲学的再定義。LLM（大規模言語モデル）自由宣言は、モデルの重み（ウェイト）をソフトウェアそのものとは区別しつつ、利用の自由と利用者の責任を強調する立場を示しています。モデル本体は統計的な数値ファイルであり、実行する推論エンジンはフリーソフトウェアであり得るが、重み自体は「プログラム」ではなくツールであるため、伝統的な著作権やフリーソフトの枠組みとは直接一致しないと説明します。重みはダウンロード、研究、共有、改変が促進されるべき道具であり、その使用によって生じる最終的な著作権遵守と創作責任はユーザーにあると明確に述べられています。 トレーニングデータを「ソースコード」に見なす比喩は誤りであると論じられています。ソースコードは人間が直接書き改める可読な指示であるのに対し、トレーニングデータは統計モデルがパターンを学習するための素材であり、データと重みの関係はソースコードとバイナリの関係とは異なると説明します。したがって、データ集合はモデルを生むための素材であり、重みはその結果としての統計的アーティファクトであるという見方が提示されます。 著作権に関しては、現行法と判例に基づけば、著作権で保護されたデータを用いたトレーニングは合法であり、プロバイダーだけが責任を負うわけではないと述べます。ユーザーは公開する出力について責任を共有し、ツール作成者に責任を委譲することはできません。たとえモデルがフリーなテキストのみで学習されていても、出力のライセンス遵守と帰属について最終責任はユーザーにあります。法的動向（歌詞に関するGEMA判決、GitHub Copilot訴訟など）を踏まえた慎重な推論の結果として、この立場が支持されています。 創造性と責任の重要性が強調されています。具体的な実践として、生成物を既存の表現の単なる複製にしないこと（Transform, don’t copy）、独自の文脈や個人的詳細を追加すること、出力をドラフトとして扱い編集・事実確認すること、引用を責任を持って使うこと、記録を残すことなどが推奨されます。コ...
