-
Open-Source-KI: Was es gibt und wie offen die Modelle wirklich sind
- Gekaperte Open-Source-Definition
- Daten sind der halbe Code
- Fazit
Digitale Souveränität, sensible Firmen- oder Gesundheitsdaten, strenge Transparenzvorgaben oder Rechtssicherheit: Es gibt viele Gründe, generative (Sprach-)Modelle lokal zu betreiben oder nach einer möglichst unabhängigen Lösung zu suchen. Maximalen Gestaltungsspielraum und Kontrolle verspricht der Einsatz von Open-Source-Software – insbesondere da diese den Anforderungen der europäischen KI-Verordnung eher entsprechen als die proprietären Systeme von OpenAI, Google & Co.
Doch in der KI-Landschaft pflegen viele Akteure ihre eigene Lesart von Open Source – vermutlich, um den Begriff zu ihren Gunsten aufzuweichen. Das prominenteste Beispiel ist Meta, das sein Sprachmodell Llama unbeirrt als Open Source anpreist, obgleich es nur wenige Kriterien davon erfüllt. Wir skizzieren die wichtigsten Anforderungen und untersuchen, welche Modelle diesen überhaupt genügen.
- Viele kostenlos verfügbare Modelle wie Llama werben mit Open Source, schränken die vorgegebene Freiheit aber im Kleingedruckten ein.
- Die Open Source Initiative hat klare Richtlinien ausgegeben, welche KI-Modelle den Ansprüchen von Open Source genügen und welche nicht.
- Derzeit sind das nur zwei Modelle aus den USA und der Schweiz. Sie bieten eine wesentlich bessere Transparenz und stehen der Allgemeinheit offen.
Was klassische Open-Source-Software vom Office-Programm bis hin zum Betriebssystem auszeichnet, hat die Open Source Initiative klar definiert und listet auf ihrer Website genau auf, welche Lizenzen diesen Anforderungen entsprechen. Zu den Kriterien gehören unter anderem: freie Weiterverbreitung, offener Quellcode, Ableitungen sind erlaubt, keine Diskriminierung von Personen und Einsatzzwecken.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels "Open-Source-KI: Was es gibt und wie offen die Modelle wirklich sind". Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.
English (US) ·