在軟體、AI界，常聽到「開源」一詞，但開源究竟是什麼？
是隨便用的意思嗎？
開源 (open source)一詞，相對於專有 (proprietary)、或閉源 (closed source)
專有軟體需獲得授權才能使用，通常：
- 程式碼不公開 (可能是商業機密)
- 不能自由分發 (否則侵權)
- 要錢 (很貴)
- 背景運作細節不明 (含「主要功能以外」的東西，可能藏在同意條款中，也可能偷偷來)
例如：你買了 Windows 電腦，只是希望有個「即開即用」的體驗
首先，大部分 Windows 的程式碼都不公開，所以你不知道裡面有些什麼
再來，你不能任意拷貝 Windows 系統，安裝給其他電腦 (或許你做得到，但此行為就是「盜版」)
第三，買 Windows 電腦要錢
你可能會說，我花的是硬體的錢，但軟體費早就包含在零售商的電腦價格中了，你實質上「付了硬體和軟體的錢」
第四，很多人可能沒關注，微軟的 Windows Recall 每幾秒就會進行螢幕截圖1，號稱是為了 AI 體驗，但鑑於微軟過去的惡形惡狀，你的個資、機密早已不是你的
所以不少開發者，倡議、帶頭實行「開源」，也就是公開原始碼，任何人都看得到
而且不只公開原始碼，更允許多種形式的取用
例如直接使用、修改內容再推出新品 (有點像你買了衣服，改個配色就賣出，還說那是自己的)、甚至允許商用
開源的好處，不只讓大眾享受免費、安心的軟體
還能避免其他開發者「重複造輪」，也就是輪子 (某功能的程式)已被發明，其他人不必浪費數小時甚至數天，再做出一模一樣的輪子
開源可促進互相學習 (東西已經有了，可參考他人之作再行創新)、刺激良性競爭 (你有的東西大家都有，不繼續前進就等著被超車)、易於推廣作品 (要錢、不透明的產品 vs 免費、透明，多數人應該會選後者)
開源定義
對於開源，不同人可能有不同定義
廣為接受的開源共識，至少需符合以下特性：
- 可自由重新分發。即取用、複製該作品不應受限制，且不得要求付費
- 開放原始碼 (廢話，不然哪叫開源？)。程式碼要公開，讓大家都能看到
- 允許修改、產出衍生作品，且允許衍生作品開源
若每個人分發軟體都要寫一份授權書，可能定義會因人而異 (每個人表達方式不同)，使用者每次都得讀長文，實在很困擾
因此許多機構紛紛推出開源「定型化契約」，也就是公定版開源授權書
開發者僅需複製貼上、使用者看授權書名就知道，很方便吧？
常見的開源授權條款
- General Public Licence, GPL
此系列起源甚早，有各種變體。特徵就是條款超長，且有感染性 (infectious 或稱 viral effect)，因為其規定衍生作品、有引用「任何一行程式碼」者，也須用相同方式授權
其中最嚴厲者 AGPL 更要求，「用於網路分發、線上服務」的程式碼，也得跟著開源
身為極端開源信徒，我超愛這東西！
由 Apache 基金會制定，相較 GPL 快十頁 A4 的條款，「只有」一兩頁 A4 寫滿
且不要求衍生作品開源與否，僅須載明修改了什麼、附上原始授權聲明就行
- Berkeley Software Distribution Licence, BSD Licence
加州大學柏克萊分校推出的，非常簡明
幾乎可說是只要求開源基本定義、附上著作權聲明，其他隨便
- MIT Licence
# 此 MIT 是麻省理工學院，不是台灣製造
條文同樣非常短，和 BSD 有 87% 像，除了著作權聲明也要求附上副本，同樣很寬鬆
兩者都一頁 A4 不到，就算全讀完也花不了幾秒鐘
CC 系列常用於藝文創作，較少用於軟體、AI 模型，常有「程式碼 MIT 授權、文章 CC-BY 4.0」此類混血
但有幾家公司特立獨行，喜歡用 CC 條款授權 AI 模型，例如加拿大 Cohere、美國 Nvidia
常用的版本有 CC0，即公領域授權 (public domain)，白話文就是放棄著作權 (no right reserved)，誰愛用、愛怎麼用都行
還有 CC-BY，要求標示作者姓名；CC-BY-SA 要求衍生作品用相同方式分發 (和 GPL 「感染性」有異曲同工之妙)；CC-BY-NC 不可商用等
基本上 CC 是本體，其他 BY (by attribution)、NC (NonCommercial)、SA (Share Alike)等裝備可任意搭配，作者爽就好
AI 產業的開源
AI 產業和傳統軟體開發，對「開源」的詮釋略有不同
傳統開源，往往授權整個專案
但 AI 模型則常常只開源一小部分，甚至非真開源，就以開源名號做行銷
訓練一個 AI 模型，重要的成分有：
- 模型權重 (weight, 即模型本身)
- 訓練資料 (training dataset)
- 訓練/部署用程式碼 (training/deployment code)
各位常聽到的 Meta Llama、Stable Diffusion 模型，就是權重、程式碼開源，但訓練資料不公開的經典案例 (Black Forest Labs 比較誠實，說旗下的 Flux 是「開放權重」模型)
DeepSeek 旗下的 Janus 系列製圖模型，則是僅開放模型權重，其他都不給看
Nvidia、TII、CohereLabs 則部分模型有公開訓練資料、權重、程式碼、甚至訓練細節，是少見的慷慨做法
趣聞
大家耳熟能詳的 Stable Diffusion、Llama 系列模型，向來享有「開源」美譽
然而，就算不計入訓練資料，他們仍非真開源
前面提到，開源必須允許衍生作品、自由分發，但 Stable Diffusion 與 Llama、DeepSeek V3、阿里巴巴部分 Qwen 模型，都有限制使用範圍
有的規定「獲利」、「每月活躍使用者」多少以上時，就必須另行申請授權 (當然不會免費)
簡言之就是賺錢的企業會變標靶，他們也要分一杯羹
Llama 的限制更多，除了賺太多要分潤外，還要求微調後的模型需冠名，所以才有不少模型叫 llama-ooxx-@#%^，例如聯發科的 Breeze、Nous research 的 Hermes
從前只有 GPT 的時代，開源的大語言模型很少，大家想客製化自己的模型，就只能接受 Meta 的假開源條款
# 註：GPT 的公司 OpenAI 雖然名字裡有 Open，但知名模型全都閉源，因此被諷為「CloseAI」。直至截稿日前才開源一組 GPT 模型
但後來開源模型如雨後春筍般冒出，有更好、更寬鬆的模型能用，很多人就不理 Meta 了
總之，看到軟體、模型寫「開源」時，不代表能恣意亂用
記得先看是什麼授權條款，多數真開源也不代表「拿去用不必註明出處」，多半是需要給作者榮譽標註的喔！
