라이선스 (Licenses)는 발명가가 자신이 구축한 기술을 보호하고 그 사용 방식을 규제하기 위해 사용할 수 있는 법적 도구입니다. 하지만 저작 및 선택의 특성상, 라이선스가 어떻게 해석되고, 선택되며, 집행되는지는 대체로 구조화되어 있지 않습니다. 실제로 이는 대규모로 라이선스를 비교하는 것을 어렵게 만듭니다. 즉, 언제 한 라이선스가 다른 라이선스보다 더 허용적 (permissive)이라고 간주되는지, 그리고 언제 그 조건들이 서로 비교 불가능한지 결정하기 어렵습니다. 현재 도입되고 사용되는 라이선스의 목록은 점점 늘어나고 있지만, 이들의 관계를 연구할 체계적인 방법은 없습니다. 이는 개발자들이 각기 다른 라이선스를 가진 기술을 게시하거나 이를 기반으로 구축하는 Hugging Face, GitHub, Python Package Index와 같은 플랫폼에 있어 중요한 문제입니다. 우리는 대규모 언어 모델 (LLMs)을 사용하여 대규모로 라이선스를 비교하는 방법론을 소개합니다. 첫째, 허용성 (permissiveness)을 기반으로 부분 순서 (partial ordering)를 구축하기 위한 쌍별 (pairwise) 방식이며, 둘째, 기존의 소프트웨어 라이선스 분류 체계 (taxonomies)를 활용하는 방식입니다. 전자는 제한성 (restrictiveness)을 추적할 수 있게 해주며, 후자는 라이선스 선택을 공유된 조항 (shared provisions)의 조합으로 이해할 수 있게 해줍니다. 우리의 분석은 오픈 소스 생태계에 법적 영향을 미치는, 더 엄격한 라이선스에 대응하는 특정 해석 가능한 속성들을 찾아냅니다.