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AI 공급망 내에서 데이터셋, 모델, 애플리케이션을 거치며 라이선스 의무 사항이 누락되거나 변경되는 '라이선스 세탁' 현상을 분석한 연구입니다. 분석 결과, 허용적 라이선스는 생존율이 높지만 의무 사항이 포함된 라이선스는 생존율이 7% 미만으로 매우 낮음을 확인했습니다.
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원문 바로가기AI 아티팩트(artifacts)는 Hugging Face의 데이터셋과 모델, GitHub의 애플리케이션을 아우르는 다중 플랫폼 공급망을 통해 이동합니다. 각 아티팩트는 재배포를 통해 의무 사항이 전파되어야 하는 라이선스를 보유하고 있지만, 이러한 의무 사항이 공급망을 통해 유지되는지, 아니면 아티팩트가 다운스트림(downstream)으로 이동함에 따라 제거되고 교체되는지를 측정한 연구는 아직 없습니다. 우리는 232,270개의 데이터셋$
ightarrow$모델$
ightarrow$애플리케이션 체인을 추적하여 두 가지 형태의 라이선스 세탁 (license laundering)을 정량화했습니다: 라이선스가 선언되지 않은 아티팩트가 다운스트림에서 확정적인 라벨을 획득하는 경우, 그리고 재배포 과정에서 하나의 선언된 라이선스 범주가 다른 범주로 대체되는 경우입니다. 연구 결과, 체인의 62.3%가 최소 하나 이상의 라이선스 미선언 아티팩트를 통과하며(이는 소수의 기초 데이터셋 세트에 집중되어 있음), 의무 사항이 포함된 모든 라이선스 범주는 엔드 투 엔드(end-to-end) 생존율이 7% 미만인 반면, 허용적 (Permissive) 범주는 95.1%에 달하는 것을 발견했습니다. 이러한 발견을 바탕으로, 우리는 실무자, 모델 게시자, 권리 소유자 및 플랫폼 소유자를 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다.